Question

我正在构建一个数据产品（NLP聊天应用程序），我正在学习Flask，以便用户可以拥有更好的UI来与我的产品进行交互。

我已在Flask中记下以下代码以获取用户输入并将其存储在变量中。

main.py

from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
   return render_template('init.html')

@app.route('/handle_data', methods = ['POST', 'GET'])
def handle_data():
    userQuestion = request.form['userQuestion']
    print(userQuestion)
    return render_template('init.html', userQuestion = userQuestion)

if __name__ == '__main__':
   app.run()

init.html

<!DOCTYPE HTML>
<html>
<body>


<form action="{{ url_for('handle_data') }}" method="post">
    <input type="text" name="userQuestion">
    <input type="submit">
</form>

</body>
</html>

我处理了表单数据并将其存储在变量userQuestion中。我想将此变量传递给另一个包含我的训练模型代码的python脚本。

doc2vec_main.py

import gensim
import nltk
import numpy
from gensim import models
from gensim import utils
from gensim import corpora
from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()

sentence0 = models.doc2vec.LabeledSentence(words=[u'sampling',u'what',u'is',u'sampling'],tags=["SENT_0"])
sentence1 = models.doc2vec.LabeledSentence(words=[u'sampling',u'tell',u'me',u'about',u'sampling'],tags=["SENT_1"])
sentence2 = models.doc2vec.LabeledSentence(words=[u'elig',u'what',u'is',u'my',u'elig'],tags=["SENT_2"])
sentence3 = models.doc2vec.LabeledSentence(words=[u'eligiblity',u'limit', u'what',u'is',u'my'],tags=["SENT_3"])
sentence4 = models.doc2vec.LabeledSentence(words=[u'eligiblity',u'claim',u'how',u'much',u'can',u'I'],tags=["SENT_4"])
sentence5 = models.doc2vec.LabeledSentence(words=[u'retir',u'eligibility',u'claim',u'i',u'am',u'how',u'much',u'can',u'i'],tags=["SENT_5"])
# ... list of all the training set.

# User inputs a question
document = input("Ask a question:")
tokenized_document = list(gensim.utils.tokenize(document, lowercase = True, deacc = True))
stemmed_document = []
for w in tokenized_document:
    stemmed_document.append(ps.stem(w))

sentence19 = models.doc2vec.LabeledSentence(words= stemmed_document, tags=["SENT_19"])

sentences = [sentence0,sentence1,sentence2,sentence3, sentence4, sentence5,sentence6, sentence7, sentence8, sentence9, sentence10, sentence11, sentence12, sentence13, sentence14, sentence15, sentence16, sentence17, sentence18, sentence19]

model = models.Doc2Vec(size=4, alpha=0.25, min_alpha=.025, min_count=1)
model.build_vocab(sentences)
for epoch in range(30):
    model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs = 
    model.iter)
    model.alpha -= 0.002
    model.min_alpha = model.alpha
model.save("my_model.doc2vec")
model_loaded = models.Doc2Vec.load('my_model.doc2vec')
print (model.docvecs.most_similar(["SENT_19"]))

我的问题是我无法找到将doc2vec_main.py与main.py联系起来的方法，并将userQuestion的值传递给document中的doc2main.py变量脚本。也就是说，当用户在表单中输入问题并单击提交时，表单的值将传递到document中的doc2vec_main.py，其余脚本将运行。

我在互联网上搜索了很多，但它没有帮助。你能建议我这样做吗？我是Flask的初学者，请原谅我任何错误。

Answer 1

我找到了一个可能的解决方案。在您的python脚本文件 import sys

中

当您像这样运行脚本时 - ＆gt; python doc2vec_main.py＆＃34;在这里提问＆＃34;

您可以通过

访问该变量

>>> import sys
>>> print(sys.argv)
>>>['doc2vec_main.py', 'question here']

那么你可以简单地使用这个

document = sys.argv[1]

好的，我们找到了手动方式，但你需要用烧瓶自动化。

烧瓶内应用import os

然后当你想执行你的externall脚本时执行此操作

os.system("python doc2vec_main.py %s") % request.form['userQuestion']

你知道这会起作用，但仅仅在一个应用程序中执行此操作会更好吗？会更好。

Answer 2

import gensim
import nltk
import numpy
from gensim import models
from gensim import utils
from gensim import corpora
from nltk.stem import PorterStemmer
ps = PorterStemmer()

# load the model here
model_loaded = models.Doc2Vec.load('my_model.doc2vec')

from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
   return render_template('init.html')

@app.route('/handle_data', methods = ['POST', 'GET'])
def handle_data():
    userQuestion = request.form['userQuestion']
    print(userQuestion)
    q_vector = doc2vec_main(userQuestion)
    return render_template('init.html', userQuestion = userQuestion)

def doc2vec_main(document):
    """whatever you want to do with your pre-trained doc2vec model can go here. I assume that doc2vec_main meant to return vector for a given document. for training part of the code you should write a separate function."""
    # your code here!
    return "replace this with your vector"

if __name__ == '__main__':
   app.run()

Answer 3

将脚本放在Flask应用程序的另一个模块中，在一个函数下，该函数将您要处理的变量作为参数：

import gensim
import nltk
import numpy
from gensim import models
from gensim import utils
from gensim import corpora
from nltk.stem import PorterStemmer

def doc2vec(user_question):
    # your code here...

在handle_data Flask视图中，只需将表单中的值传递给函数即可。请注意，如果您的功能很昂贵，这可能无法工作，因此您无法在正常请求/响应http流程中等待结果。

如何将存储在变量中的HTML表单数据传递给Flask中的Python脚本？

3 个答案: