前端：MUI 后端：Flask 数据库：MongoDB
@app.route("/photo", methods=['POST', 'GET'])
我们在上一篇中写到，前端以及将目的照片将照片的文件流转换为besa64格式的数据流，所以我们在后端里，需要接受它的baes64的数据流文件：
score = request.form.get("imageBase64")
现在的score里面就是我们需要的照片流。我们将其代码模块化，新建一个Photo的py文件。
在主要的py文件里将里面的三个方法引入到我们需要的PHOTO文件里面：
from Photo import imgshibie, wordshibie,translate
import requests
import base64
import http.client
import hashlib
import urllib
import random
import json
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic"
二进制方式打开图片文件
img=imgByteArr
access_tokenx = "XXXXXX"
params = {"image": img}
access_tokenx为个人的token，需要个人申请。
params存放着我们的目标二进制方式图片文件。
调用其API
request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenx
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
如果识别成功：
qwes=response.json()['words_result']
overword=""
for word in qwes:
overword =overword+word["words"]
# print(overword)
return overword
调用某度的API之后，返回本次文字识别的结果，返回给主要的py里，后面会响应给前端。
通用物体和场景识别：
目的的API为
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
appid = 'XXXX' # 填写你的appid
secretKey = 'XXXX' # 填写你的密钥
这里有一个需求，因为我需要上传一个图片，然后进行一个文字提取：有俩种情况
httpClient = None
myurl = '/api/trans/vip/translate'
写一个检验是否含有中文字符的字函数：
def is_contains_chinese(strs):
for _char in strs:
if '\u4e00' <= _char <= '\u9fa5':
return True
return False
如果这个函数里面，传入的值含有中文字符的值，返回True，否则返回Faalse。
实现，如果是中文：翻译为英文返回到前端，如果是英文：翻译为中文返回到前端
if is_contains_chinese(translate):
fromLang = 'auto' # 原文语种
toLang = 'en'
else:
fromLang = 'auto' # 原文语种
toLang = 'zh'
手动录入翻译内容，q存放
q = translate
sign = appid + q + str(salt) + secretKey
sign = hashlib.md5(sign.encode()).hexdigest()
myurl = myurl + '?appid=' + appid + '&q=' + urllib.parse.quote(q) + '&from=' + fromLang + \
'&to=' + toLang + '&salt=' + str(salt) + '&sign=' + sign
建立会话，返回结果。
response是HTTPResponse对象
httpClient = http.client.HTTPConnection('api.fanyi.baidu.com')
httpClient.request('GET', myurl)
response = httpClient.getresponse()
result_all = response.read().decode("utf-8")
result = json.loads(result_all)
返回值结果如下：
极小：100k的js文件，60k的css文件。原生编写，不依赖任何三方框架 极强：xcode和Android studio里所有原生控件都具备 高性能：精练的代码、适时的5+原生动画调用，达到原生应用的体验 多端发布：编写一套代码，iOS、Android、浏览器、微信H5、百度直达号、流应用全覆盖Flask的特点:
良好的文档、丰富的插件、包含开发服务器和调试器（debugger）、集成支持单元测试、RESTful请求调度、支持安全cookies、基于Unicode**。**
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