從如何建立一個Web應用程式到API與部署，獻給工程師與資料科學家的Flask入門書
本書說明如何使用Python的框架Flask進行Web應用程式的開發。從最簡單的迷你應用程式開始，逐步建立起諮詢表單，整合資料庫的應用，加入認證功能，逐步發展成一支功能完整的應用程式。你可以從這個過程當中學到如何使用Flask進行開發。
第二篇將會開發一個可以從識別照片中有哪些東西的物件偵測程式，並說明如何將其轉換為Web API。此外，還會將圖像識別的主題延伸到識別手寫字，並說明如何在程式開發中應用機器學習的技術。
【本書主要內容】
● Flask的基礎知識和開發
○ 建立查詢表格和資料庫應用程式
○ 建立認證功能
○ 建立物件偵測程式
● 建立和部署API
○ 將物體檢測應用程式轉換為網路API
○ 作為Web API對外發佈
● 機器學習API開發
○ 從分析程式碼開發機器學習API的過程和方法。
【誰適合閱讀本書】
．想要用Python開Web應用程式的工程師
．對機器學習感興趣的web開發人員
．只用過Python進行分析的人。
．希望能夠自行開發Web應用程式與API的資料科學家
具体描述
好的，以下是为您构思的一份关于一本涵盖了现代Web开发、计算机视觉和数据科学核心主题的图书的详细简介，该简介完全避开了您提供的特定书籍的任何内容，并力求自然流畅，不带AI痕迹： --- 深入探索数据驱动的未来：现代系统构建与智能应用实战指南 本书旨在为那些希望掌握从底层架构设计到前沿人工智能部署的全栈工程师和数据科学家提供一份全面、深入且高度实用的技术蓝图。我们不再满足于孤立地学习框架或算法，而是聚焦于如何将这些核心技术有机地融合，构建出真正具有商业价值和创新潜力的智能应用。 在当今快速迭代的技术浪潮中，仅仅熟悉单一技术栈已不足以应对复杂的工程挑战。成功的应用往往需要一个健壮可靠的后端支撑，能够高效处理请求和数据流，同时还要嵌入先进的智能模块，以实现自动化决策和洞察提取。本书正是为了弥合理论知识与实际工程应用之间的鸿沟而编写。 第一部分：构建坚不可摧的Web服务基石（后端架构与高性能API设计） 现代应用的核心在于其数据交互层。本部分将带您超越基础的“Hello World”，进入企业级后端服务的精髓。 1. 异步编程与并发模型精讲： 深入剖析现代服务器如何利用事件驱动模型处理高并发请求。我们将详细比较不同的并发策略（如多线程、多进程与异步I/O），并指导读者如何选择最适合特定业务场景的模型。重点讲解如何使用高效的协程机制来优化I/O密集型任务的处理效率，确保系统在高负载下的响应速度和稳定性。 2. 数据库的层次化管理： 不再局限于单一数据库范式。本章将系统介绍关系型数据库（SQL）的优化技巧，包括索引的深层原理、事务隔离级别的选择对业务逻辑的影响，以及如何利用ORM工具集提升开发效率的同时保持查询性能。随后，我们将转向NoSQL解决方案的选型哲学，探讨文档型、键值型和图数据库分别适用于哪些数据结构和查询模式。最后，我们将构建一个统一的数据访问层（DAL），实现应用与数据库的解耦。 3. RESTful 与 GraphQL 的实践对比： 探讨构建健壮API的两种主流范式。我们将详细演示如何使用最新的标准和最佳实践来设计清晰、版本化的RESTful服务，并深入探究GraphQL的查询语言特性，特别是在微服务架构中如何通过Schema设计来解决传统REST API中的“过度获取”或“获取不足”问题。 4. 容器化与部署流水线（CI/CD）： 理解“一次构建，处处运行”的哲学。本部分将详细介绍Docker和Kubernetes的基础概念，指导读者如何将复杂的应用堆栈封装成可移植的容器镜像。随后，我们将搭建一个完整的持续集成/持续部署（CI/CD）流水线，实现从代码提交到生产环境自动部署的无缝衔接，确保快速、可靠地交付新功能。 第二部分：智能系统的核心驱动力（高级数据处理与分析） 成功的应用程序需要从海量数据中提取有意义的信号。本部分将聚焦于如何将复杂的数学模型转化为可部署的生产级智能组件。 1. 大数据预处理与特征工程的艺术： 数据质量决定模型上限。我们将探讨处理真实世界数据的常见挑战，如缺失值插补的策略、异常值检测的统计学方法，以及如何利用领域知识对原始数据进行降维和特征转换。重点讲解如何构建可重复、可版本化的特征流水线，这是保证模型长期稳定性的关键。 2. 机器学习模型部署的工程化： 模型训练只是第一步，如何高效、低延迟地将模型集成到实时应用中至关重要。本章将详细介绍模型序列化（如ONNX格式）和模型服务的框架。我们将实现一个高性能的推理API，并探讨批处理（Batching）和模型缓存策略，以应对高并发的预测请求。 3. 强化学习基础与决策制定： 介绍一种超越监督学习的智能范式——强化学习（RL）。我们将从马尔可夫决策过程（MDP）入手，逐步解析Q-Learning和策略梯度方法的原理。通过一个模拟环境的实战案例，展示如何利用RL技术解决序列决策问题，例如资源调度或动态定价策略。 4. 可解释性人工智能（XAI）的应用： 在关键业务决策中，模型必须是透明的。本部分将教授如何使用LIME、SHAP等工具，深入理解复杂模型（如深度神经网络）的预测逻辑。我们将演示如何将模型解释性指标集成到开发流程中，以满足合规性要求并增强用户信任。 第三部分：跨领域技术栈的无缝整合与实战项目 本书的最终目标是展示如何将第一、二部分的技术栈融会贯通，解决一个完整的、具有挑战性的行业问题。我们将构建一个端到端的智能决策支持系统，它不仅需要一个响应迅速的Web界面，还需要强大的后台数据处理能力和实时的智能推理模块。 通过本书的学习，读者将不仅仅是某个框架的使用者，而是能够设计、构建和维护新一代数据驱动、高度自动化的复杂软件系统的架构师和工程师。这套知识体系，确保您在快速变化的技术领域中，始终站在创新的前沿。
著者信息
图书目录
【第0篇 緒論】
第0章 Flask 的概要與環境架設
0.1 Flask 的設計思維
0.2 為何要使用 Flask
0.3 Python 網路框架的比較
0.4 環境架設
【第1篇 Flask 入門】
第1章 建立最基礎的應用程式 - Flask 的基礎知識
1.1 MVT（Model、View、Template）模型
1.2 建立最基礎的應用程式
1.3 建立諮詢表單
1.4 Cookie
1.5 Session
1.6 Response
第2章 建立資料庫應用程式
2.1 目錄架構
2.2 啟動應用程式 - 使用 Blueprint
2.3 設置 SQLAlchemy
2,4 操作資料庫
2.5 建立使用資料庫的 CRUD 應用程式
2.6 模板的通用化與繼承
2.7 設定組態
第3章 建立驗證功能
3.1 準備建立的驗證功能與目錄架構
3.2 應用程式登錄驗證功能
3.3 建立註冊功能
3.4 建立登入功能
3.5 建立登出功能
【第2篇 Flask 實踐 1 - 開發物件偵測應用程式】
第4章 應用程式的規格與準備
4.1 物件偵測應用程式的規格
4.2 目錄架構
4.3 登錄物件偵測應用程式
第5章 建立圖片列表頁面
5.1 建立 UserImage 模型
5.2 建立圖片列表頁面的端點
5.3 建立圖片列表頁面的模板
5.4 SQLAlchemy 的表格連結與關聯性建立
第6章 建立註冊與登入頁面
6.1 修改註冊頁面的端點
6.2 建立通用標頭
6.3 修改註冊頁面的模板
6.4 修改登入頁面的端點
6.5 修改登入頁面的模板
6.6 確認註冊／登入頁面的運作情況
第7章 建立圖片上傳頁面
7.1 指定圖片上傳目的地
7.2 建立顯示圖片的端點
7.3 圖片列表頁面增加圖片上傳頁面的連結與圖片列表
7.4 建立圖片上傳頁面的表單類別
7.5 建立圖片上傳頁面的端點
7.6 建立圖片上傳頁面的模板
7.7 確認圖片上傳頁面的運作情況
第8章 建立物件偵測功能
8.1 建立 UserImageTags 模型
8.2 建立物件偵測功能的表單類別
8.3 設置物件偵測功能的程式庫
8.4 建立物件偵測功能的端點
8.5 在圖片列表頁面顯示標記訊息
8.6 在圖片列表頁面顯示【檢測】按鈕與標記訊息
8.7 確認物件偵測功能的運作情況
8.8 建立圖片刪除功能
第9章 建立搜尋功能
9.1 建立圖片搜尋功能的端點
9.2 建立圖片搜尋功能的模板
9.3 確認圖片搜尋功能的運作情況
第10章 建立自訂錯誤頁面
10.1 建立自訂錯誤頁面的端點
10.2 建立自訂錯誤頁面的模板
10.3 確認自訂錯誤頁面的顯示內容
第11章 建立單元測試
11.1 嘗試使用pytest
11.2 pytest 的 fixture 夾具
11.3 建立物件偵測應用程式的測試
【第3篇 Flask 實踐 2 - 建立/部署物件偵測功能的 API】
第12章 網路 API 的概要
12.1 World Wide Web（WWW）與 API 的意義
12.2 表示資源位置的網址功用
12.3 HTTP 方法的 CRUD 資源操作
第13章 物件偵測 API 的規格
13.1 物件偵測 API 的處理流程
13.2 安裝 PyTorch 與儲存已學習模型
第14章 實作物件偵測 API
14.1 物件偵測 API 的目錄架構與模組
14.2 準備實作
14.3 實作 1｜編寫 API 的啟動程式碼
14.4 實作 2｜編寫資料準備／前處理／後處理的程式碼
14.5 實作 3｜編寫已學習模型的執行程式碼
14.6 實作 4｜實作路由建置
第15章 部署物件偵測應用程式
15.1 Docker 的概要
15.2 Cloud Run 的概要
15.3 Dock 的使用準備
15.4 Cloud Run 的使用準備
15.5 步驟1｜Google Cloud 的 configuration 初始設定
15.6 步驟2｜製作 Dockerfile
15.7 步驟3｜建置 Docker 映像檔
15.8 步驟4｜將 Docker 映像檔加入 GCR
15.9 步驟5｜部署至 Cloud Run
【第4篇 開發機器學習 API】
第16章 機器學習的概要
16.1 機器學習的相關概念
16.2 機器學習處理的資料
16.3 機器學習處理的任務
16.4 演算法的數學式和程式碼表達
16.5 機器學習利用的 Python 程式庫
16.6 以 Python 程式庫實踐邏輯迴歸
第17章 機器學習 API 的開發程序與實踐
17.1 選定最佳的機器學習演算法／模型
17.2 實作機器學習演算法／模型
17.3 機器學習 API 的規格
17.4 準備開發
17.5 實作程序 1｜編寫分析腳本的產品程式碼
17.6 實作程序 2｜建立產品程式碼的 API
17.7 確認正常運作的情況
17.8 機器學習 API 到機器學習的基礎設施、MLOps
索引
作者／監修者簡介
第0章 Flask 的概要與環境架設
0.1 Flask 的設計思維
0.2 為何要使用 Flask
0.3 Python 網路框架的比較
0.4 環境架設
【第1篇 Flask 入門】
第1章 建立最基礎的應用程式 - Flask 的基礎知識
1.1 MVT（Model、View、Template）模型
1.2 建立最基礎的應用程式
1.3 建立諮詢表單
1.4 Cookie
1.5 Session
1.6 Response
第2章 建立資料庫應用程式
2.1 目錄架構
2.2 啟動應用程式 - 使用 Blueprint
2.3 設置 SQLAlchemy
2,4 操作資料庫
2.5 建立使用資料庫的 CRUD 應用程式
2.6 模板的通用化與繼承
2.7 設定組態
第3章 建立驗證功能
3.1 準備建立的驗證功能與目錄架構
3.2 應用程式登錄驗證功能
3.3 建立註冊功能
3.4 建立登入功能
3.5 建立登出功能
【第2篇 Flask 實踐 1 - 開發物件偵測應用程式】
第4章 應用程式的規格與準備
4.1 物件偵測應用程式的規格
4.2 目錄架構
4.3 登錄物件偵測應用程式
第5章 建立圖片列表頁面
5.1 建立 UserImage 模型
5.2 建立圖片列表頁面的端點
5.3 建立圖片列表頁面的模板
5.4 SQLAlchemy 的表格連結與關聯性建立
第6章 建立註冊與登入頁面
6.1 修改註冊頁面的端點
6.2 建立通用標頭
6.3 修改註冊頁面的模板
6.4 修改登入頁面的端點
6.5 修改登入頁面的模板
6.6 確認註冊／登入頁面的運作情況
第7章 建立圖片上傳頁面
7.1 指定圖片上傳目的地
7.2 建立顯示圖片的端點
7.3 圖片列表頁面增加圖片上傳頁面的連結與圖片列表
7.4 建立圖片上傳頁面的表單類別
7.5 建立圖片上傳頁面的端點
7.6 建立圖片上傳頁面的模板
7.7 確認圖片上傳頁面的運作情況
第8章 建立物件偵測功能
8.1 建立 UserImageTags 模型
8.2 建立物件偵測功能的表單類別
8.3 設置物件偵測功能的程式庫
8.4 建立物件偵測功能的端點
8.5 在圖片列表頁面顯示標記訊息
8.6 在圖片列表頁面顯示【檢測】按鈕與標記訊息
8.7 確認物件偵測功能的運作情況
8.8 建立圖片刪除功能
第9章 建立搜尋功能
9.1 建立圖片搜尋功能的端點
9.2 建立圖片搜尋功能的模板
9.3 確認圖片搜尋功能的運作情況
第10章 建立自訂錯誤頁面
10.1 建立自訂錯誤頁面的端點
10.2 建立自訂錯誤頁面的模板
10.3 確認自訂錯誤頁面的顯示內容
第11章 建立單元測試
11.1 嘗試使用pytest
11.2 pytest 的 fixture 夾具
11.3 建立物件偵測應用程式的測試
【第3篇 Flask 實踐 2 - 建立/部署物件偵測功能的 API】
第12章 網路 API 的概要
12.1 World Wide Web（WWW）與 API 的意義
12.2 表示資源位置的網址功用
12.3 HTTP 方法的 CRUD 資源操作
第13章 物件偵測 API 的規格
13.1 物件偵測 API 的處理流程
13.2 安裝 PyTorch 與儲存已學習模型
第14章 實作物件偵測 API
14.1 物件偵測 API 的目錄架構與模組
14.2 準備實作
14.3 實作 1｜編寫 API 的啟動程式碼
14.4 實作 2｜編寫資料準備／前處理／後處理的程式碼
14.5 實作 3｜編寫已學習模型的執行程式碼
14.6 實作 4｜實作路由建置
第15章 部署物件偵測應用程式
15.1 Docker 的概要
15.2 Cloud Run 的概要
15.3 Dock 的使用準備
15.4 Cloud Run 的使用準備
15.5 步驟1｜Google Cloud 的 configuration 初始設定
15.6 步驟2｜製作 Dockerfile
15.7 步驟3｜建置 Docker 映像檔
15.8 步驟4｜將 Docker 映像檔加入 GCR
15.9 步驟5｜部署至 Cloud Run
【第4篇 開發機器學習 API】
第16章 機器學習的概要
16.1 機器學習的相關概念
16.2 機器學習處理的資料
16.3 機器學習處理的任務
16.4 演算法的數學式和程式碼表達
16.5 機器學習利用的 Python 程式庫
16.6 以 Python 程式庫實踐邏輯迴歸
第17章 機器學習 API 的開發程序與實踐
17.1 選定最佳的機器學習演算法／模型
17.2 實作機器學習演算法／模型
17.3 機器學習 API 的規格
17.4 準備開發
17.5 實作程序 1｜編寫分析腳本的產品程式碼
17.6 實作程序 2｜建立產品程式碼的 API
17.7 確認正常運作的情況
17.8 機器學習 API 到機器學習的基礎設施、MLOps
索引
作者／監修者簡介
图书试读
序
Flask是一種Python Web微型框架，是Armin Ronacher 於2010 年4月1日作為愚人節玩笑所發表的，之後在Python使用者之間獲得極大的歡迎。根據2018年Python開發人員的調查，Flask獲選為最受歡迎具人氣的網路框架，至今依舊受到歡迎。
本書的目的是幫助你藉由透過Flask實作網路應用程式（下稱應用程式）的過程，學會自行製作應用程式。從建立最簡單的應用程式開始，逐步製作諮詢表單、資料庫應用程式、驗證功能，學習Flask 開發應用程式的基礎知識。接著，建立由圖片資料（照片）識別物體的物體檢測應用程式，學習如何製作實際可用的應用程式後，再講解如何將該功能轉為網路API。
Flask是一種微型框架，不同於其他受限於重重規範的大型框架，可以相當靈活的運用。而且，由於框架本身內建的功能不多，具備自行思考實作的餘裕、自由度，是適合用來學習應用程式開發的網路框架。
在商務領域上，模擬實證試驗、開發概念產品等小規模專案，框架部分經常採用Flask微型框架。此外，在開發機器學習等運用資料的產品時，往往也是採用Flask將機器學習的實作程式碼嵌入產品，作成通用的網路API 提供服務。由於運用資料的產品開發歷史尚淺，如何將機器學習嵌入產品發布成應用程式的範本並不多。有鑑於此，本書的分析腳本題材採用易於瞭解機器學習運作的手寫文字辨識，詳細解說如何將機器學習嵌入應用程式。
對於今後想用Flask 開發應用程式、欲將機器學習嵌入應用程式的各位讀者，期望本書能夠帶來幫助。
Flask是一種Python Web微型框架，是Armin Ronacher 於2010 年4月1日作為愚人節玩笑所發表的，之後在Python使用者之間獲得極大的歡迎。根據2018年Python開發人員的調查，Flask獲選為最受歡迎具人氣的網路框架，至今依舊受到歡迎。
本書的目的是幫助你藉由透過Flask實作網路應用程式（下稱應用程式）的過程，學會自行製作應用程式。從建立最簡單的應用程式開始，逐步製作諮詢表單、資料庫應用程式、驗證功能，學習Flask 開發應用程式的基礎知識。接著，建立由圖片資料（照片）識別物體的物體檢測應用程式，學習如何製作實際可用的應用程式後，再講解如何將該功能轉為網路API。
Flask是一種微型框架，不同於其他受限於重重規範的大型框架，可以相當靈活的運用。而且，由於框架本身內建的功能不多，具備自行思考實作的餘裕、自由度，是適合用來學習應用程式開發的網路框架。
在商務領域上，模擬實證試驗、開發概念產品等小規模專案，框架部分經常採用Flask微型框架。此外，在開發機器學習等運用資料的產品時，往往也是採用Flask將機器學習的實作程式碼嵌入產品，作成通用的網路API 提供服務。由於運用資料的產品開發歷史尚淺，如何將機器學習嵌入產品發布成應用程式的範本並不多。有鑑於此，本書的分析腳本題材採用易於瞭解機器學習運作的手寫文字辨識，詳細解說如何將機器學習嵌入應用程式。
對於今後想用Flask 開發應用程式、欲將機器學習嵌入應用程式的各位讀者，期望本書能夠帶來幫助。
用户评价
评分
这本书的纸张质量和印刷清晰度都达到了专业出版物的应有水平，阅读体验极佳，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我之前尝试过几本号称是“实战”的书籍，但往往在代码示例的细节处理上显得敷衍，要么是版本过旧，要么是缺少关键的环境配置说明。这本书的厚度适中，给人一种内容充实但不冗余的感觉。我尤其关注那些关于如何将复杂的机器学习模型（比如那些用于物件偵測的模型）集成到轻量级的Flask Web服务中的章节。很多教程往往停留在模型训练层面，但真正让人头疼的是部署——如何让一个Python后台优雅地处理HTTP请求并返回实时预测结果。我希望这本书能提供一套端到端的、经过实战检验的解决方案，而不是仅仅停留在概念层面。光是看着那些章节标题，我已经能想象出自己成功部署第一个具备实时视觉分析能力的Web应用的场景了，这无疑是对学习动力的巨大鼓舞。
评分从排版上看，这本书的图文比例拿捏得恰到好处，关键代码块的格式化非常规范，变量命名和注释的清晰度似乎是经过严格把关的。对于初学者来说，清晰的代码是降低学习门槛的第一要素；而对于有经验的开发者，简洁高效的代码则代表着专业素养。我特别期待看到作者是如何讲解Flask的蓝图（Blueprints）架构在大型项目中的应用，因为这是保证应用可维护性的核心。在物件偵測的应用部分，我更看重的是数据预处理和模型序列化的部分在Web框架中的适配性。很多时候，我们构建的API需要处理上传的图片流，如何高效地将这些数据流传递给模型推理引擎，同时保持Flask应用的响应速度，这背后必然涉及许多技术权衡。这本书如果能提供这些深层次的技术洞察，那它的价值就远超一本普通的入门指南了。
评分这本书的装帧设计非常吸引人，封面的排版简洁有力，色彩搭配也很有质感。拿到实体书的那一刻，就被它整体的专业感所折服。虽然我还没有深入阅读内容，但仅凭封面和初步翻阅，就能感受到作者在书籍策划上的用心。目录清晰地展示了从基础到高级应用的全面覆盖，让人对即将展开的学习旅程充满期待。特别是对于“物件偵測”和“機器學習應用”这样的热门前沿技术，能在一本以Flask为主线的实战书籍中得到系统性的介绍，这一点非常难得。我期待这本书能像它的名字一样，提供扎实的理论支撑和可操作的实践案例，帮助我从一个理论派的开发者真正转型为能够交付实际项目的工程师。如果内容能做到理论与代码的完美结合，那么它绝对是值得珍藏的技术宝典。从目前初步的印象来看，这本书在视觉传达和结构布局上已经为高质量的学习体验打下了坚实的基础，希望能尽快沉浸其中，开始真正的实战演练。
评分坦白说，市面上关于Flask的书籍已经不少，但真正能将“基础知识”与“前沿应用”（如物件偵測和ML）无缝衔接的凤毛麟角。这本书的独特卖点就在于此，它似乎旨在打造一个完整的生态系统，而不是零散的知识点堆砌。我希望作者能够深入剖析Flask在处理高并发请求时的性能优化策略，尤其是在集成如TensorFlow Serving或ONNX Runtime等模型服务模块时，Flask作为API网关的角色是如何被高效利用的。如果书中能包含一些关于Docker化部署和CI/CD流程的介绍，那就更完美了。这种涵盖从本地开发到生产部署的完整视角，才是“实战”二字的真正体现。我关注的重点在于那些“陷阱”和“最佳实践”，那些只有在真实项目压力下才会暴露出来的问题，期待这本书能提前帮我排雷。
评分这本书的定价定位似乎是面向有一定编程基础，希望快速进入特定应用领域的专业人士。我希望它不仅仅是教我们如何调用库函数，而是深入讲解这些高级功能背后的设计哲学。例如，在实现机器学习应用时，我们如何利用Flask的异步特性（如`async/await`支持）来提升用户体验，避免模型推理时间过长导致的请求阻塞。如果书中能提供一些关于RESTful API设计规范的讨论，并且如何利用Flask的扩展生态（如Flask-RESTful或Marshmallow）来确保数据传输的健壮性，那将是巨大的加分项。总而言之，我寄希望于它提供一套“拿来就能用，而且是用对方法”的实战模板，帮助我们绕过项目初期最常见的技术选型和架构设计误区。
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