因為最近想學習機器學的相關知識，課程也看了幾個，書也讀了幾本，但是還是沒有什麼清晰的感覺，始終找不到門的鑰匙。好像黑崎一護成為死神時，身邊無數的絲帶，卻始終看不見真正的紅色的那條。
既然效果不佳，作為程式設計師，還是先從**開始吧。
因為一直做後台開發，都是對外提供服務。那麼同樣角度思考機器學習這事兒，除了通過演算法計算資料，生成模型外，最重要的應該還是提供能力吧，否則不就只是自嗨版的單機程式了。
既然這樣，那就應該先提供乙個服務，輸出機器學習的能力。
因為機器學習的語言特性，直接使用pyhton開發服務。
經過一番查詢，確定技術棧：
flask + gunicorn + gevent
有些還在這基礎上通過supervisor守護進城服務，nginx做反向**，因為目前只是自己練習使用，暫時不用。
簡單介紹一下上面幾個元件。
flask：python實現的乙個輕量級微服務框架，基本功能簡單，可以通過外掛程式的方式加入其它功能。簡單且靈活。
gunicorn：支援wsgi協議的http容器服務，相容性強，使用簡單。
gevent：python併發框架，提供系統效能。
以上三個工具因為之前沒有用過，只是簡單了解了一下。後續會多總結。環境
anaconda3 + python3.6
因為以後可能會加入tensorflow的功能，目前tensorflow支援python3.7還有點問題。所以決定使用3.6版本。
安裝工具
anaconda3就是好用，直接查詢 flask，gunicorn，gevent 安裝即可。都是基本操作，基本無腦。
這裡要注意的一點是，因為使用zsh，多以要想直接使用工具，需要配置zsh的環境變數，把當前用的python環境配置到zsh。否則不能全域性使用命令工具。
新建工程
這一步其實真是比想象的簡單的多的多的多(對python的好感進一步提公升)……
from flask import flask
'/api/******api'
)def
isperson()
:return
'yeah, i\'m the machine who can compute you!'
if __name__ ==
'__main__'
:from werkzeug.contrib.fixers import proxyfix
)
這裡介紹一下gunicorn的引數。
-w:指定程序的數量，這裡配置2，所以下面的輸出裡啟動了兩個程序：44227，44228
-b:指定位址和埠號，如果不指定預設是 localhost:5000
-k: 指定gunicorn的work-class 模式，預設是sync同步模式，這裡通過gevent提公升併發能力。
如果出現下面輸出，那就說明服務啟動成功。
[44223] [info] starting gunicorn 19.9.0
[44223] [info] listening at: (44223)
[44223] [info] using worker: gevent
[44227] [info] booting worker with pid: 44227
[44228] [info] booting worker with pid: 44228
返回：yeah, i』m the machine who can compute you!
說明沒啥問題。
乙個簡單的python微服務貌似就這麼結束了。
接下來還有更重要的工作，真正要做的才剛開始：
機器學習賦能，需要實現機器學習的演算法功能，實現計算能力
能力輸出，完善web框架的能力，達到企業級程度
別人的**越好用，自己的**可能就越難寫。機器學習這個領域雖然靠**落地，但是真正支撐它的還是底層的知識結構。如果將理解事物的思維方式限定在**層面，那對後面的學習還是有很大阻礙的。
所以**不是目的，這個一定要定位清楚。
Python 機器學習開發環境搭建
python 是門優雅實用的語言，語法簡單易學會，擁有極高可讀性和靈活性。近年來隨著機器學習和深度學習的蓬勃發展，python 和 r 語言成了資料探勘建模人員首選，python 尤為火熱。工欲善其事，必先利其器 對於想轉行資料探勘的同學來說，掌握好機器學習常用的 ide 和 python 基本語法...
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