Google Colab运行Flask应用无法访问URL、Heroku部署报错求助

一、代码语法错误修复 #

你提供的代码存在多处语法错误，是运行报错的核心原因，按以下顺序修改：

• 补全依赖导入：你在路由中使用了request对象，但未在Flask导入语句中声明，将第一行导入改为：

  from flask import Flask, url_for, redirect, render_template, jsonify, request
  

• 修正变量拼写错误：predict路由中定义的变量为final，但构建DataFrame时写为finak，修改为：

  data_unseen = pd.DataFrame([final], columns = cols)
  

• 修正文字拼写错误：返回预测结果的字符串中Maturiy为拼写错误，修改为Maturity
• 修正缩进错误：if __name__ == '__main__' 语句当前缩进在predict_api函数内部，不会被执行，将其顶格编写，下方的app.run语句缩进对齐，修改后为：

  if __name__ == '__main__':
      app.run(debug=True)
  

二、Colab环境无法访问修复 #

Colab默认的Flask运行端口仅支持本地访问，需要借助工具对外暴露服务，操作如下：

1. 先安装对外代理工具：!pip install flask-ngrok
2. 代码中导入代理工具：在Flask导入行后添加from flask_ngrok import run_with_ngrok
3. 初始化Flask应用后启动代理：在app = Flask(__name__)后添加run_with_ngrok(app)
4. 关闭调试模式避免Colab环境冲突：将app.run(debug=True)改为app.run()
   运行后会输出ngrok的公网访问链接，点击该链接即可正常访问应用。

三、Heroku部署报错修复 #

按以下顺序排查修复：

• Procfile配置正确：格式为web: gunicorn 你的主文件名:app，如主Python文件为app.py则写为web: gunicorn app:app
• 版本对齐：requirements.txt中pycaret的版本必须和你训练模型时使用的版本完全一致，否则pickle序列化的模型会加载失败，同时必须添加gunicorn依赖
• 体积超限修复：Heroku slug包大小限制为500M，pycaret依赖较多容易超出，可添加.slugignore文件排除无用的训练数据、冗余素材，也可使用pycaret的精简依赖版本减少体积
• 路径适配：模型加载使用绝对路径避免Heroku文件路径匹配错误，修改模型加载代码为：

  import os
  model_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'Final RF Model 23JUL2021')
  model = load_model(model_path)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sunil Kappal