我有一个用Haskell编写的机器学习模型，但想在前端使用Python和Flask。如何从Python Flask应用程序中将数据传递给Haskell函数？一些代码示例可能会有所帮助-到目前为止，我已经看过Servant，但不知道如何与已经安装的Flask应用程序一起使用。
如果您正在按照FifthCode的建议为机器学习模型寻找一种基于Web的界面的快速方法，则可能需要考虑Scotty。这是Haskell的Sinatra启发式Web框架。
{-# LANGUAGE OverloadedStrings #-}
import Web.Scotty
import Data.Monoid (mconcat)
main = scotty 3000 $
get "/:word" $ do
beam <- param "word"
html $ mconcat ["<h1>Scotty, ", beam, " me up!</h1>"]
值得注意的是，使用REST API这样的调用将被阻止。根据机器学习模型运行所需的时间，您可能需要使用Webhook方法，在该方法中，您使用HTTP / HTTPS提交作业，并在Flask应用程序中包含Webhook URL，Scotty应用程序将在完成后将其发布到运行模型。
当Flask应用程序在Scotty应用程序上发布到/ predict时，它将最终阻塞，直到Scotty应用程序响应为止。让Scotty应用程序生成用于ML工作的线程，此后立即以204 Accepted响应，然后ML线程在Flask应用程序上向/ prediction发送POST，并在完成时返回结果。
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