## 服务通用数据说明
### 服务请求数据格式
{
"name":0, # 服务接口名称,用于接口验证
"data":{...} # 接口调用参数
}
'''
### 服务响应数据格式
{
"code":0, # 0:正常,-1:错误
"data":{...} # 响应数据
"msg":"ok" # "ok":正常时提示信息,"error":错误时提示信息
}
'''
## 项目相关命令
### 指定IP和Port
'''
python -m flask run -h 0.0.0.0 -p 8081
'''
### 生成依赖文件requirements.txt
'''
#安装
pip install pipreqs
#执行
pipreqs . --encoding=utf8 --force
'''
### 打包
'''
>python setup.py bdist_wheel
'''
### 安装并完成项目初始化
'''
>call venv\Scripts\activate
>pip install beaker-0.1.0-py3-none-any.whl
>set FLASK_APP=beaker
>flask init-db
'''
## 项目启动
'''
## 项目启动
'''
>venv\Scripts\activate
>set FLASK_APP=beaker
>flask run
'''
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【资源说明】 基于Python+Flask+TensorFlow的项文本分析源码+部署文档+全部数据资料 高分项目.zip基于Python+Flask+TensorFlow的项文本分析源码+部署文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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Flask系统部署文档.md 3KB
171265889347208773632.zip 416B
beaker-master
instance
runs
textcnn
categories.txt 0B
.gitignore.txt 105B
beaker
__init__.py 4KB
database.py 1KB
predict.py 8KB
models.py 20KB
document.py 12KB
text_cnn.py 4KB
data_helpers.py 6KB
commons.py 4KB
train_word2vec.py 638B
predict_real.py 4KB
pojo.py 620B
train.py 10KB
setup.py 744B
.idea
misc.xml 288B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 264B
.gitignore 38B
beaker.iml 284B
requirements.txt 95B
MANIFEST.in 102B
README.md 858B
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