flask+Python+Vue实现前后端分离的web项目并部署至云服务器
1 后台+算法模型
1.1 训练机器学习模型
准备数据，选择合适的机器学习模型，本文以一个基于XGBoost模型进行数据分类的项目来分析。import numpy as npimport pandas as pdfrom xgboost import XGBClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderimport pickle# 读取并划分数据集def read_data(path): dataset = pd.read_csv(path, index_col=0) # 划分出数据和标签 data = dataset.iloc[:, :-1] label = dataset.iloc[:, -1] # 分层抽样,用随机数种子保证每次抽样一致 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=6, stratify=label) return train_x, train_y, test_x, test_ydef train(train_x, train_y): # 建模 model = XGBClassifier() model.fit(train_x, train_y) # 保存模型 pickle.dump(model, open('XGBoost_model.pkl', 'wb')) return modeldef test(test_x, test_y, model): num = 0 for i, j in zip(test_x, test_y): y_pred = model.predict(i) # print(f'实际值：{j}，预测值：{y_pred[0]}') if j == y_pred[0]: num += 1 print(f'测试集准确率为{num/len(test_y)}')if __name__ == '__main__': train_x, train_y, test_x, test_y = read_data('dataset.csv') model = train(train_x, train_y) test(test_x, test_y, model)1.2 基于Flask框架搭建后台接口
在Python项目的根目录下新建app.py文件，并用安装flask依赖 pip install flask,可指定运行端口并运行app.py文件，（可借助接口测试工具进行接口测试）注意：前后端跨域问题，可引入CORS解决，具体如代码：
from flask import Flask, render_template, url_for, requestimport pickleimport flaskfrom flask_cors import CORSfrom flask import jsonifyfrom flask_cors import cross_origin# instantiate the appapp = Flask(__name__)# 解决跨域问题,vue请求数据时用，重要！！！cors = CORS(app)# 导入算法模型model = pickle.load(open('XGBoost_model.pkl', 'rb'))# 接口路径# @app.route('/')def getData(): # 接收前端传来的json数据 data = request.get_json(silent=True) # print(data['age']) test_data = data['age'] # 此处按自己的数据标签进行更改 y_pred = model.predict(test_data) # 处理完毕，向前端返回数据 response = flask.jsonify({'label': str(label)}) # 若跨域存在问题，可加上这个请求头 response.headers.add('Access-Control-Allow-Origin', '*') return responseif __name__ == '__main__':# port为指定端口，也可不指定 app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)2 前端搭建
本项目采用Vue+ElementUI，页面问题不进行赘述。此处注意前后端跨域问题即可。可引入axios进行解决。在项目中添加vue.config.js文件，并在main.js文件中添加内容
module.exports = { publicPath: "./", // 部署应⽤包时的基本 URL outputDir: "dist", // npm run build ⽣成的⽂件夹，默认是dist assetsDir: "static", // 在kaixin⽂件夹下⾯⽣成static⽬录存放js,img,css等静态资源 indexPath: "index.html", // ⽣成的单⽂件的，⽂件名， devServer: { host:'0.0.0.0', disableHostCheck: true, proxy: { '/api': { target: '0.0.0.0:5000',//后端接口地址，按自己的改 changeOrigin: true,//是否允许跨越 pathRewrite: { '^/api': '' } } } }}
import axios from 'axios'// 指向后台服务axios.defaults.baseURL = '0.0.0:5000'Vue.prototype.$ajax = axios3 云服务器部署
本项目是将前端和后台代码部署至同一个服务器。服务器系统为centos7。使用宝塔面板进行服务器管理（有点好用）。详细设置教程可参考linux CentOS 宝塔面板安装设置教程
安装Nginx和python项目管理器，后续可在面板上操作，完成项目打包上传并部署。
来源地址：https://blog.csdn.net/qq_42244418/article/details/129363764
