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from flask import Flask, render_template, url_for, request
import pickle
import numpy as np
# Implementation du model
with open("pickle_model.pkl", 'rb') as file:
pickle_model = pickle.load(file)
# initialisation de l'application flask
app = Flask(__name__)
def isValid(input):
# on verifie la data en essayant de la transformer en float
try:
res = [float(e) for e in input]
return True
except:
return False
# configuration du premeir endpoint
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
if request.method == 'POST':
'''
si on a reçu une requêtte post on va d'abord verfier que les donnes sont bien des nombre
puis on va prédire en utilisant notre classifieur
'''
data = request.form.to_dict()
name = data['name']
del data['name'] # on aura pas besion pour faire la prédiction
data_values = list(data.values())
print(data_values)
if isValid(data_values):
# transformer les valeurs text en float
values = list(map(lambda x: float(x), data_values))
# convertir en format(1,) pour pouvoire prédire avec le model
values = np.array(values).reshape(1, -1)
result = int(pickle_model.predict(values)[0]) # prédiction ....
if result == 1:
outcome = " vaut le coup d'investir sur lui car il va durer plus de 5 ans en NBA"
if result == 0:
outcome = " NE vaut PAS le coup d'investir sur lui car il va durer plus de 5 ans en NBA"
# affichage du résulta
return render_template('result.html', outcome=outcome, name=name)
else:
outcome = 'les données que vous avez mis ne sont pas corrects !'
return render_template('index.html', outcome=outcome, name='')
if request.method == 'GET':
outcome = 'pas de prediction encore !'
return render_template('index.html', outcome=outcome, name='')
# si on va dans un endpoint qui n'existe pas
@app.errorhandler(404)
def notFound(error):
return render_template('notFound.html')
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)