14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务
黄鸿波
你好，我是黄鸿波。
在前面的课程中，我们已经对推荐系统的基本架构以及各个模块有了一个比较清晰的认识，也能够自己动手处理在推荐系统中用到的各种数据和简单的画像系统了。通过上一章的学习，我们也能够使用一些简单的基于规则的方法找到用户喜欢的内容。有了这些储备，从本章起，我们就可以开始搭建一个简单的推荐系统服务了。
这节课我们先来用 Flask 搭建一个简单的推荐服务。我们会深入地认识 Flask，学习如何使用 Flask 框架来搭建一个简单的 Web 服务。我们会用它提供一个 POST 接口，再用相应的工具进行调用。
我们可以用Flask来做什么
要搭建一个推荐系统，我们首先要对 Web 服务有一个简单的了解。
我们上线一个推荐系统，最终的目的就是给到用户访问，所以我们首先需要一个载体，比如网页、App 等。这些载体会通过 Web 服务调用服务端提供的接口，然后服务端再去请求模型，并根据输入的特征将模型的结果返回并进行组装，拿到相应的推荐数据后再返回给用户，形成一个完整的流程。
我们可以发现，Web 服务在整个推荐系统中起到了一个承上启下的作用，它相当于是用户与推荐系统的一个中间件，而这个中间件对于一个完整的企业级推荐系统来说是至关重要的。所以，对于现阶段的我们来说，最重要的一件事就是搭建一套Web 服务。
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本文介绍了如何使用Flask框架搭建一个简单的推荐系统服务。作者首先解释了Web服务在推荐系统中的重要性，然后介绍了Flask框架的概念和用途，以及搭建Flask开发环境的步骤。接着，文章详细介绍了如何在Anaconda环境下安装Flask库，并给出了在PyCharm中创建Flask应用的步骤。最后，通过一个简单的示例代码演示了如何使用Flask框架创建一个最简单的Web服务。整体来说，本文以清晰的语言和简洁的示例，帮助读者快速了解了Flask框架的基本概念和使用方法，适合初学者快速入门。文章还总结了Flask框架的特点和使用方法，强调了在推荐系统服务中的重要性，并展望了后续课程将继续拓展的内容，为读者提供了学习的方向和动力。
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- Geek_ccc0fd直接request.get_json()就可以了，不需要get_data再json.loads一遍： @app.route('/sum', methods=["POST"]) def sum(): try: if request.method == "POST": req_json = request.get_json() a = req_json['a'] b = req_json['b'] return jsonify({'code': 200, 'msg': '请求成功', 'data': a+b}) except: return jsonify({'code': '500', 'msg': 'error'})
作者回复: 感谢你的代码，同学们可以参考下。
2023-05-17归属地：广东3 
欢少の不忘初心最近刚学了Go，拿Go来练练手。老师Go语言 Gin框架也可以吧作者回复: 完全可以的
2023-06-03归属地：江苏
peterpython适合用来开发中型、大型网站吗？ Python是不是难以处理高并发？作者回复: 对于中型网站，可以使用Python+uWSGI的方式，加上Nginx来进行处理，效果一般也还可以。 对于特别大型的，一般建议使用Java或者go语言来处理高并发问题。
2023-05-18归属地：北京
海欧这个flask结合docker可以做到多大的并发，有什么实现技巧吗作者回复: docker只是一个容器，一般flask结合uwsgi来进行高并发处理，然后再配合Nginx会有不错的效果。
2023-05-17归属地：北京
一叶浮萍老师, 一般公司高并发的请求都是后端统一来处理的, 他们调用推荐系统的话一般是grpc吗, 还是其他什么方式?作者回复: 这个很多种形式吧，grpc可以来做，也可以使用Nginx或者其他分布式方案来做处理，也有很多针对语言的框架，比如Python的uWSGI等。
2023-05-17归属地：北京
GAC·DUGithub作业地址：https://github.com/gacdu/recommendation-service2023-05-17归属地：北京1
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