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前言
随着应用场景的变化，某些场景中需要调用python的算法对B/S或C/S结构的项目进行支撑，为了将算法服务化，可以使用flask框架对算法进行服务发布，避免不同系统调用算法时进行多次算法的部署以及代码调用，尤其是像Java做的BS结构的系统，调用python算法，光部署环境就需要消耗大量精力，即使打成exe包，也需要每个服务部署的计算机有一个算法能在服务器上调用，为了解决算法的通用性，可以使用flask框架对算法进行服务化，并打成exe包，既能避免繁琐的python环境搭建实现快速部署，又能解决需要多次部署算法的情况，需要算法的业务模块只需要通过http对算法服务进行调用即可，无需多次部署调用本地文件的方式进行算法调用。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、Flask是什么？
Flask是一个轻量级的Python Web框架。它是一个微型框架，具有灵活性和可扩展性。Flask使用Python语言编写，它是一个开源框架，使得它可以自由地使用和修改。Flask框架可以用于构建任何类型的Web应用程序，包括单页面应用程序、企业应用程序、博客、社交媒体应用程序等等。
二、服务化实例
1.下载flask库
在控制台或powershell中输入命令，虚拟环境则需要先进入虚拟环境
pip install flask
需要指定版本则使用如下命令：
pip install flask==版本号
2.引入flask
在python脚本文件中对下载的flask库进行导入引用，具体实现如下：
from flask import Flask, request
3.代码示例
此处只对核心内容进行展示，具体算法实现不做展示，代码如下：
from gevent.pywsgi import WSGIServer
import socket
from flask import Flask, request
import json
//引入readXml函数
from utils.xmlUtils import readXml
monkey.patch_all()
app = Flask(__name__)
# 请求返回实体
class resultResponse:
def __init__(
self,
code,
success,
msg, data):
self.code = code
self.success = success
self.msg = msg
self.data = data
//设置接口名和请求方式
@app.route('/addmx', methods=['GET', 'POST'])
def addmx():
//设置接口参数，获取接口参数值
get_data = request.values
//获取参数zhName的值，设置值的类型为字符串类型，括号中type=str表示类型为string，其它参数依次往下加就行
//比如aa = get_data.get("aa", type=int)
//bb=get_data.get("bb", type=str)
zhName = get_data.get("zhName", type=str)
//文件类型的参数设置及接收
file = request.files['file']
//调用readXml函数，传入参数，此处的readXml函数是其他脚本文件的函数，需要引用，具体引用在头部
result=readXml(zhName,file)
//返回请求实体
return json.dumps(
resultResponse(0, True, "result callback success", result),
default=lambda obj: obj.__dict__,
sort_keys=True,
ensure_ascii=False,
indent=4)
# 服务启动主函数
if __name__ == '__main__':
freeze_support()#解决多进程重复启动问题
//这个不是必须的！！！
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.connect(("8.8.8.8", 80))
localhostIp = s.getsockname()[0]
print("===============>>>算法服务启动成功，服务地址=========>" + str(localhostIp) + ":" + str(SERVER_PORT) + "<<<==================")
//这里是主要的内容
WSGIServer(('0.0.0.0', SERVER_PORT), app).serve_forever()
主要内容，导入flask库，然后使用@app.route对接口名和请求方式进行定义和声明，定义函数，在函数中通过request.values设置参数和获取参数，获取到参数后调用算法入口函数进行计算，将计算结果进行返回放入返回的实体中
总结
本文主要针对算法服务的封装进行描述，解决命令行调用本地脚本或exe的弊端，满足服务化的需求，主要步骤：
1.下载flask框架依赖库
2.创建脚本，引入flask
3.创建函数，配置@app.route
4.通过request.values获取和设置接口参数
5.编辑主函数，启动主函数文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-852824.html
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简单完成了python使用flask进行算法服务化的示例讲解，其它关于Java的技术分享可看主页其它内容，作者本人非专业技术开发人员，如有不对，还望谅解，批评指正，如果觉得有用，希望能留下宝贵的点赞和收藏，谢谢！
Java实现ffmpeg推流支持新版浏览器播放RTMP协议
基于JavaFX的客户端工具示例文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-852824.html
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