web前端开发需要掌握后台服务器的哪些知识

java开发的app后台服务器框架有：

springspringmvmybatis是主流。

服务器框架基本上有长链接短链接两种。

手机APP的后台服务建议还是JSON-over->

Java的>

客户端是指开发面向客户的程序，分很多平台，比如Windows安卓苹果，还有游戏客户端也算一类。

前端指的是通过浏览器和用户交互的那部分。

后端是在服务器上跑的，一般是管理数据，为前端客户端提供数据传输的。

服务器端就是后端。

服务端各种安全机制，比如身份验证，这一条的情况在于，有的前端做身份验证就是调用一下接口，获取到类似token字段，自己也不知道是什么意思，就乱丢乱用等。

本质上来说，前端是做不了什么安全措施的，但是，相应的拦截和安全还是要做，因为可以帮后端挡掉很多低质量攻击以及前端自身的用户体验。

客户端是默认支持json的，后端是需要处理的。这点可以引申到，前后端各自传递的数据格式问题。有些前端nullundefined空串分不清楚，到了后端就各种问题。

搭建深度学习后台服务器

我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。

为此，我们将使用:

KerasRedis(内存数据结构存储)

Flask (Python的微web框架)

消息队列和消息代理编程范例

本篇文章的整体思路如下：

我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。

第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列

1：Redis可以用作我们深度学习REST API的消息代理/消息队列

Redis是内存中的数据存储。它不同于简单的键/值存储(比如memcached)，因为它可以存储实际的数据结构。今天我们将使用Redis作为消息代理/消息队列。这包括:

在我们的机器上运行Redis

将数据(图像)按照队列的方式用Redis存储，并依次由我们的REST API处理

为新批输入图像循环访问Redis

对图像进行分类并将结果返回给客户端

文章中对Redis官网有一个超链接（>

第二部分：安装和配置Redis

官网做法，linux系统的安装：

自己的安装方法：

conda install redis

开启方式相同：

resdis-server

结果：

测试和原文的命令一致。

第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API

文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。

第四部分：实现可扩展的Keras REST API

首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图

让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。

为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_serverpy中使用的常量

我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为025秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。

让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:

在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:

Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。

为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。

base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。

预处理

我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。

从那里我们将定义我们的分类方法

classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。

在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个 *** 作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。

加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。

加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）

在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。

从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。

在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。

接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。

我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。

让我们完成循环和函数

在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。

我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点

稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。

我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。

在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。

如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。

接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。

让我们轮询服务器以返回预测

我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。

否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。

为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器

第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。

第五部分：启动可伸缩的Keras REST API

要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:

redis-server

然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:

python run_keras_serverpy

另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。

第七部分：使用cURL访问Keras REST API

使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有946%自信的小猎犬。

curl -X POST -F image=@jemmapng ''

你会在你的终端收到JSON格式的预测:

{"predictions": [{"label": "beagle","probability": 09461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 00033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 00025766862090677023}],"success": true}

第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求

如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。

让我们回顾一下simple_requestpy

# import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = ""

我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。

我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。

让我们加载图像并发送到服务器:

# load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb")read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requestspost(KERAS_REST_API_URL, files=payload)json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{} {}: {:4f}"format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")

我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。

第七部分：运行简单的请求脚本

编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。

python simple_requestpy

使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果

第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项

如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。

记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。

使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。

首先你要知道一些基础的知识,分清静态,动态编程,前端方面你要学会html,xhtml,css,JavaScript如果你要把前端做的很好的话你要了解w3c标准,html标准,xhtml标准。

后端服务方面你要了解服务器运行环境,我不知道你偏向那个系统的,如果在linux上运行网站上的程序的话可以选择python,php,java,如果在windows上运行网站程序的话要了解asp,aspnet,当然也可以选择php,python,java。

你说你要开发自己的服务器,我不知道你要做服务器软件还是要建立服务器环境,如果要做服务器软件你要了解apache或IIS的运行机制,了解socket,还要了解tcpip协议,还要熟悉C语言,如果要建立软件环境,如果是在linux平台的话你要学会编译apache,light>

windows上开发和安装都比较简单点,搭建环境也容易点,适合初学者,linux上安装软件需要编译,如果以前没接触过的话可以阅读软件包中的README或者INSTALL文件,当然英文阅读能力要有,里面会帮助你完成编译和安装。

主要分为4部分吧，前端、后台、数据库和web服务器，下面我简单介绍一下：
1前端：这个毋庸置疑，你所看到的所有web页面几乎都是基于Html，CSS和JS的，页面的布局、色彩的搭配、动态效果的实现，几乎都是基于前端的，这个是网页的骨架和基础，所以做web应用开发的话，首先需要学习的就是前端，不需要你对前端知识多么的精通，掌握Vue、React等框架，但最起码能看懂页面大概代码，标签属性等，所以，如果你对前端一点都不了解的话，建议花个几天时间学习，很简单，网上资料很多：
2后台：前端开发出来的页面都是静态的，一成不变的，要实现数据的实时更新显然是不可能的，这个时候就需要后台开发语言，完成与数据库的交互，将数据库中存储的数据实时取出展现到前台页面，开发语言就很多了，像常见的Java，C#，Php，Python，Go等都可以（几乎都有对应web框架），如果你没有任何基础，又想快速开发出网页的话，可以学习一下Php，专门用于web开发的语言，学习起来很简单：
3数据库：这个就不多说了，你所看到的几乎所有网站在存储数据的时候，都会使用数据库，不管是关系型还是非关系型的，一是存储方便，二是容易管理，至于数据库的种类，这个就很多了，像常见的MySQL，SQL Server，Oracle，PostgreSQL等，都可以作为后端存储数据库，至于选择哪个数据库，这个根据实际项目需求而定，如果你没有任何数据库基础的话，可以学习一下MySQL数据库，开源、简单、容易学习：
4web服务器：开发的网站，当用户进行访问时，需要对用户提供服务，也就是对用户的请求做出响应，用户请求哪一个页面，返回哪一个页面，这时候就需要web服务器，至于种类的话，有Apacha，Tomcat，IIS和Nginx等，比较流行的是Nginx，这个需要根据项目实际需求而定，性能、负载等都需要考虑，感兴趣的话，可以自己研究一下：
就分享这4个方面吧，要想完完全全弄懂这4个方面需要花费很大的功夫和时间，建议选择一两个方向学懂学通就行，其他方面可以了解一下，网上也有相关教程和资料

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