앞에서 생성 된 모델 파일을 이용하여서 Rest API를 통하여서 사용자가 입력한 데이터를 받은 후 어떤 종류의 꽃인지 반환 해주는 API작성 코드작성 app.py 작성 from flask_restful import reqparse from flask import Flask, jsonify import numpy as np import pickle as p import json app = Flask(__name__) @app.route('/predict/', methods=['POST']) def predict(): parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('petal_length') parser.add_argument('petal_width') p..

KNeighborsClassifier¶ In [32]: import warnings # 불필요한 경고 출력을 방지합니다. warnings.filterwarnings('ignore') 1.데이터셋 만들기¶ step 1: 데이터셋 불러오기¶ In [6]: from sklearn.datasets import load_iris from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [7]: # iris 데이터셋을 불러옵니다. iris = load_iris() DESCR: 데이터셋의 정보를 보여줍니다. data: feature data. feature_names: feature data의 컬럼 이름 target: label data ..

Flask와 머신러닝 모델을 Rest API연동을 하는 방법에 대한 정리 개발절차 scikit-learn API 을 이용한 머신러닝 모델 작성 모델 작성 후 pickle 파일을 만든다. Rest API 작성 모델 scikit-learn의 iris dataset을 이용하여 KNKNeighborsClassifier 를 통하여 꽃의 종류를 분류 한다.

DELETE /stores/ 매장 정보 삭제 Resource URL http://localhost:5000/stores/ Request http://localhost:5000/stores/ 소스코드 작성 소스코드 작성은 다음과 같이 작성한다.Model 파일에 매장상세정보 조회 메소드 추가Resource 파일에 매장상세정보 조회 메소드 추가app.py 매장상세정보 Resource 정보 등록 store.py - Model@classmethod def delete_by_store_id(self, store_id): db.session.query(self).filter_by(store_id=store_id).delete(synchronize_session=False) db.session.commit() stor..

GET /stores/{store_id} 매장상세정보 조회는 store_id로 매장 상세 정보를 검색한다.추가로 Selenium 을 이용하여서 카카오맵에 접속하여서 매장명을 검색하여서 평점 정보를 업데이트 한 후매장 정보를 반환하는 로직을 추가 하여 보았다. Resource URL http://localhost:5000/stores/ Request http://localhost:5000/stores/{store_id} Response { "abbr_address": "경기 김포시 풍무동 620-1", "grade": 4.9, "lat": 126.720585355265, "lon": 37.6000069299231, "phone": "031-998-6728", "road_address": "경기 김포시 풍무..

GET /stores/search 매장 정보 검색은 현재 위치에서 원하는 반경 내 검색을 하며 현재 위치에서 가장 가까운 거리 순으로 조회 결과를 반환한다. Resource URL http://localhost:5000/stores/search Request http://localhost:5000/stores/search?y=126.7198326&x=37.6023079&radius=3000 Response [ { "abbr_address": "경기 김포시 풍무동 620-1", "distance": 264.31108875, "grade": null, "lat": 126.720585355265, "lon": 37.6000069299231, "phone": "031-998-6728", "road_address..