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    教程 | 如何使用Keras、Redis、Flask和Apache把深度学习模型部署到生产环境？

    keras_rest_api_app.wsgi 包含我们的 WSGI 设置，所以我们可以从 Apache 服务器提供对 Flask 应用程序的服务。...如第二部分所介绍的，我们在 Flask 服务器上有一个终点（endpoint）「/predict」。此方法位于 run_web_server.py 中，并将根据需要计算输入图像的分类。...图 1：使用 Python、Keras、Redis 和 Flask 构建的深度学习 REST API 服务器的数据流图。...请参阅上周的教程（https://www.pyimagesearch.com/2018/01/29/scalable-keras-deep-learning-rest-api/），通过说明了解如何在不熟悉...使用错误日志来帮助你在服务器上创建并运行 Flask。 启动你的深度学习模型服务器 你的 Apache 服务器应该已经在运行了。

    4.4K110

    【Python】教你彻底认识Python中的Web开发

    客户端（如浏览器）向服务器发送请求，服务器处理请求并返回响应。 3. HTTP协议 HTTP（HyperText Transfer Protocol）是Web通信的基础协议。...使用Django REST Framework开发RESTful API Django REST Framework是一个功能强大的工具集，用于构建Web API。...以下示例展示了如何使用Django REST Framework开发RESTful API： 1.1 安装Django REST Framework 可以通过pip命令安装Django REST Framework...使用Flask开发RESTful API Flask可以使用Flask-RESTful扩展来开发RESTful API。...在本文中，我们深入探讨了Web开发的基本概念、常用的Web开发框架（如Django和Flask）、数据库集成、前端集成、RESTful API开发、Web应用的部署与运维，以及一些实际应用示例。

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    以5个数据库为例，用Python实现数据的提取、转换和加载（ETL）

    作者：萨扬·穆霍帕迪亚（Sayan Mukhopadhyay） 如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。...Elasticsearch（ES）低级客户端提供从Python到ES REST端点的直接映射。...整个API以很高的精确度包装了原始REST API，其中包括区分调用必需参数和可选参数。这意味着代码区分了按排位的参数和关键字参数。建议读者使用关键字参数来保证所有调用的一致性和安全性。...neo4j-rest-client的主要目标是确保已经使用本地Neo4j的Python程序员通过python-embedded的方式也能够访问Neo4j REST服务器。...因此，neo4j-rest-client API的结构与python-embedded完全同步。但是引入了一种新的结构，以达到更加Python化的风格，并通过Neo4j团队引入的新特性来增强API。

    2.8K30

    【ES三周年】让搜索更高效：腾讯云和Elasticsearch的完美结合

    他的看家本领主要有： 分布式架构：基于分布式架构，可以在多台服务器上存储和处理数据，提高了数据处理的能力和性能 RESTful API：提供了 RESTful API，可以通过 HTTP 协议进行访问，...，并解压到本地 创建索引：在 Elasticsearch 中，数据是通过索引进行管理和搜索的。...可以使用 Elasticsearch 的 API 创建索引，并定义索引的字段和数据类型 添加数据：可以使用 Elasticsearch 的 API 添加数据到索引中，可以是单个文档，也可以是批量添加 搜索数据...我们可以使用 Elasticsearch 的 REST API 进行数据导入，也可以使用一些工具，如 Logstash、Beats 等，来完成数据的导入和同步。...下面是一个简单的示例，展示如何使用 Elasticsearch 的 REST API 导入商品数据： curl -XPUT 'https://elasticsearch_endpoint>/my_index

    1.9K40

    业界 | 除了R、Python，还有这些重要的数据科学工具

    REST APIs 现在，你已经训练好了一个模型——然后该怎么办？没有人想看你的Jupyter notebook或者某种蹩脚的交互式shell脚本。...如果你功力深厚，当然你也可以使用Python中的Flask框架自己构建一个。 ?...此外，在后端有许多Python包可进行API调用，因此了解API是什么以及如何在开发中使用API，这会让你有点儿与众不同。 Docker & Kubernetes 这两个工具棒极了。...docker允许用户拥有一个生产就绪（production ready）的应用环境，而无需为每个在其上运行的单个服务集中配置生产服务器。...更高级的机器学习库（如Google的Tensorflow）需要特定的配置，而这些配置很难在某些主机上进行故障排除。

    1.4K30

    业界 | 除了R、Python，还有这些重要的数据科学工具

    REST APIs 现在，你已经训练好了一个模型——然后该怎么办？没有人想看你的Jupyter notebook或者某种蹩脚的交互式shell脚本。...如果你功力深厚，当然你也可以使用Python中的Flask框架自己构建一个。...此外，在后端有许多Python包可进行API调用，因此了解API是什么以及如何在开发中使用API，这会让你有点儿与众不同。 Docker & Kubernetes 这两个工具棒极了。...docker允许用户拥有一个生产就绪（production ready）的应用环境，而无需为每个在其上运行的单个服务集中配置生产服务器。...更高级的机器学习库（如Google的Tensorflow）需要特定的配置，而这些配置很难在某些主机上进行故障排除。

    1.5K20

    深入解析微服务架构设计原则【从理论到实践】

    启动 Consul 服务器 启动 Consul 服务器： consul agent -dev 注册服务 在用户管理服务中，添加注册服务的代码： import requests def register_service...API 网关 API 网关在微服务架构中扮演了重要角色，它可以作为所有服务请求的单一入口点，提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。...自动化部署：利用容器化技术（如 Docker）和编排工具（如 Kubernetes）实现自动化部署和管理，提高开发和运维效率。...服务发现：使用服务发现工具（如 Consul）动态管理服务实例，确保服务的高可用性和灵活性。 API 网关：采用 API 网关提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能，简化客户端的访问。...服务间协议：根据不同的应用场景选择合适的通信协议（如 REST、gRPC、GraphQL），确保服务间通信的高效性和可靠性。

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    微服务架构设计-原则与实践详解

    启动 Consul 服务器启动 Consul 服务器：consul agent -dev注册服务在用户管理服务中，添加注册服务的代码：import requestsdef register_service...API 网关API 网关在微服务架构中扮演了重要角色，它可以作为所有服务请求的单一入口点，提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。...自动化部署：利用容器化技术（如 Docker）和编排工具（如 Kubernetes）实现自动化部署和管理，提高开发和运维效率。...服务发现：使用服务发现工具（如 Consul）动态管理服务实例，确保服务的高可用性和灵活性。API 网关：采用 API 网关提供统一的请求路由、负载均衡、认证和授权等功能，简化客户端的访问。...服务间协议：根据不同的应用场景选择合适的通信协议（如 REST、gRPC、GraphQL），确保服务间通信的高效性和可靠性。

    68620

    开发者必看！如何用 AI 和大模型彻底优化你的时间管理？

    本文结合实际场景，介绍这些 AI 工具如何在工作流中发挥作用，并提供可运行的代码示例，展示 AI 如何帮助开发者更高效地完成任务。 引言对于开发者来说，时间管理一直是个难题。...使用 Copilot 快速生成 Flask APIfrom flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/api...让 ChatGPT 生成 API 文档输入 ChatGPT： “请为以下 Flask API 生成详细的 API 文档。”...让 ChatGPT 生成任务计划输入 ChatGPT：“请帮我拆解一个 REST API 项目的开发任务。” ChatGPT 输出： # REST API 项目任务拆解## 1....需求分析- 确定 API 端点- 设计数据模型## 2. 开发阶段- 搭建 Flask 项目- 实现用户认证- 设计数据库模型- 开发 CRUD API- 编写单元测试## 3.

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    众多Python Web框架比较，哪个适合你，你就用哪个！

    Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API；Django，Weppy，Bottle和Flask引领潮流。...在这里，我们给这样的框架更高的分数：这些框架展示了如何在教程中创建整个应用程序，包括常见的配方或设计模式，以及超出职责范围（例如提供有关如何运行的详细信息） Python变体（如PyPy或IronPython...除此之外，还可以找到每个API的完整文档，如何在各种基础架构上进行部署的示例，内置模板语言的解释以及一系列常见配方。 与Flask一样，可以手动或通过编写补充瓶的插件扩展Bottle的功能。...使用Flask进行轻量级Web项目或基本REST API几乎不可能出错，但如果试图构建更大的东西，将面临繁重的工作。 Flask的核心吸引力在于其进入门槛低。...如果更喜欢minimal，只需创建一个REST API或在Web框架中包装现有的Python代码，这里描述的许多Python框架都非常适合你的需求。在这方面，Flask和Bottle是很好的选择。

    6.4K20

    Python & 机器学习项目集锦 | GitHub Top 45

    对于Python的初学者，我们推荐以下这些课程： REST API：使用 Python，Flask，Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API ［12,602...个推荐，4.6 / 5星］ 链接： https://www.udemy.com/rest-api-flask-and-python/ 算法交易：用于财务分析和算法交易的Python，主要学习包括numpy...文章还讲解了 Python 列表背后的数学知识，创建列表生成器的方法，以及如何在 for 循环或 lambda 隐函数中重写它们。...API的测试驱动方法：第一部分 这篇文章将介绍如何利用Django来构建一个REST API的测试驱动，并详细介绍了每个步骤。...引导Flask应用程序 用Flask创建一个RESTful端点 用Python类映射模型 用Marshmallow进行序列化和反序列化对象 Dockerizing Flask应用程序 用Auth0保护Python

    2.1K40

    FastAPI框架诞生的缘由（上）

    创建它是为了在后端生成 HTML，而不是创建现代前端（例如 React，Vue.js 和Angular）或与其通信的其他系统（例如 IoT 设备）使用的API 。...Django REST Framework Django REST Framework 是一个非常灵活的框架，用于构建 Web API，以改善 Django 的 API 功能。...考虑到 Flask 的简单性，它似乎很适合构建 API。接下来要找到的是 Flask的 “ Django REST Framework”。 启发 FastAPI 地方：成为一个微框架。...Requests 是一个与API（作为客户端）进行交互的库，而 FastAPI 是一个用于构建 API（作为服务器）的库。它们或多或少地处于相反的末端，彼此互补。...Flask REST frameworks 有几个 Flask REST frameworks ，但经过调查和试用，我发现，不少项目都停产或放弃，还存在有一些长期的问题，使得它们并不适合解决前面的问题

    3K10

    GitHub Top 45：新手入门 Python，值得推荐的优质资源！

    对于 Python 的初学者，我们推荐以下这些课程： REST API：使用 Python，Flask，Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API ［...12,602 个推荐，4.6 / 5 星］ 链接： https://www.udemy.com/rest-api-flask-and-python/ 算法交易：用于财务分析和算法交易的 Python，主要学习包括...文章还讲解了 Python 列表背后的数学知识，创建列表生成器的方法，以及如何在 for 循环或 lambda 隐函数中重写它们。...使用 Django 构建 REST API 的测试驱动方法：第一部分 这篇文章将介绍如何利用 Django 来构建一个 REST API 的测试驱动，并详细介绍了每个步骤。...使用 Python 和 Flask 开发 RESTful API 本文包括以下几部分：为什么用 Python；什么是 Flask；引导 Flask 应用程序 用 Flask 创建一个 RESTful 端点

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