(一)：python http通信接口开发

文章目录

(一)：python http通信接口开发
前言
一、flask框架
- 1.1，简介
- 1.2，参数说明
二、使用步骤
- 1.引入库
- 2.完整代码实现
- 3.测试
- - 3.1 请求测试
总结

前言

需求背景来源于AI算法通信接口编写…采用python flask框架
解决flask不是生产环境问题

一、flask框架

1.1，简介

Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。
Flask是一个轻量级的可定制框架，使用Python语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。它可以很好地结合MVC模式进行开发，开发人员分工合作，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或Web服务的实现。另外，Flask还有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。
Flask的基本模式为在程序里将一个视图函数分配给一个URL，每当用户访问这个URL时，系统就会执行给该URL分配好的视图函数，获取函数的返回值并将其显示到浏览器上，其工作过程见图。
-

1.2，参数说明

get 和 post的区别

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

from flask import Flask, request, jsonify
import json

2.完整代码实现

服务端代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import json
from gevent import pywsgi# from settings import APP_PORT# 创建一个服务
app = Flask(__name__)# 创建一个接口 指定路由和请求方法 定义处理请求的函数
@app.route(rule='/analysis/alarm_push/', methods=['POST'])
def everything():# 1.获取 JSON 格式的请求体 并解析拿到数据# if not request.data:  # 检测是否有数据#     return 'fail'request_body = request.get_json()print('request_body:', request_body)print('request.data:', request.data)print(request.headers)return request.dataif __name__ == '__main__':# 启动服务 指定主机和端口server = pywsgi.WSGIServer(('127.0.0.1', 8807), app)print('server is running...')server.serve_forever()

客户端代码：

最简洁的办法：利用postman工具编辑，然后可以自动生成代码
例如post推送图片

3.测试

3.1 请求测试

pycharm的HTTP请求测试
http文件内容如下

###9.test
POST http://127.0.0.1:8807/analysis/alarm_push/
Content-Type: application/json{"data": "data"
}

运行HTTP文件发送请求后服务端可以看到：

请求的响应：

postman等工具进行测试

总结

现在人工智能应用越来越广泛，算法写好了，但要还要应用到实际工程上。这时候就需要算法和工程的对接，需要编写接口，实现启动算法、与平台信息交换等工作。本次python接口采用flask框架+postman工具可进行快速开发。记录总结学习…

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