将 ML 烧瓶集成到 meteor.js 应用程序中答案

【问题标题】：intergation of flask for ML into a meteor.js app将 ML 烧瓶集成到 meteor.js 应用程序中
【发布时间】：2020-11-21 00:17:02
【问题描述】：

我已经构建了一个简单的纯反应和流星网络应用程序。我正在尝试将烧瓶 API 连接到我的 meteor.js 应用程序，以用于我的应用程序的机器学习组件。我已经看到了纯反应前端的示例，但无法获得相同的逻辑来为流星工作。

我所做的是：

制作一个烧瓶应用程序并将预测结果作为python字典返回到localhost:5000，例如

{'class': 'bird', 'confidence':'0.8932'}

在 package.json 中的流星应用程序中设置代理，我的流星应用程序在 localhost:3000 运行：

"proxy":"http://127.0.0.1:5000/"

最后，这是我感到困惑的地方，我的主页中有一堆组件，我不确定是否必须将烧瓶结果呈现在组件或页面中，也不知道该怎么做。我尝试的是使用 useEffect, useState 函数在其中一个组件中呈现结果。
我收到一条错误消息，提示我无法使用此功能。

function App() {
  const [predictedClass, setPredictedClass] = useState(0);

  useEffect(() => {
    fetch('/prediction').then(res => res.json()).then(data => {
      setPredictedClass(data.class);
    });
  }, []);

【问题讨论】：

您是否尝试过为获取提供完整的 URL？ fetch('http://localhost:5000/prediction')
我会试试这个

标签： reactjs flask meteor computer-vision pytorch

【解决方案1】：

我使用useEffect方法从我的api请求中获取数据。

示例：

const [data, setData] = useState(null);

useEffect(() => {
    getData('GET', '/api/test')
      .then(response => {
        setData(response)
      })
      .catch(error =>
        console.log(error)
      );
}, []);

其中getData是一个调用axios请求的自定义函数。

【讨论】：