我要做一个图像识别的小程序，通过uploadFile上传图像后，python后端应该怎么接收它识别返回结果并将识别结果和图片存入服务器的的数据库中呢

1. 接收上传的图像文件

在Python后端中，可以使用Flask框架来接收客户端上传的图像文件。具体代码如下：

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['image']
    # 处理图像文件
    return 'success'

上述代码中，使用Flask框架建立了一个接收POST请求的路由，路由地址为/upload。当客户端通过uploadFile方法上传图像文件时，文件会被封装在POST请求中，后端可以通过request.files获取上传的文件对象。

2. 图像识别

接收到图像文件后，就可以使用图像识别算法进行识别了。常用的图像识别算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。

以CNN为例，可以使用Keras框架搭建一个简单的卷积神经网络模型，并加载预训练好的权重文件进行图像分类。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.load_weights('model_weights.h5')

def predict_image(file):
    img = image.load_img(file, target_size=(64, 64))
    img = image.img_to_array(img)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    result = model.predict(img)
    return result[0][0]

上述代码中，使用Keras框架搭建了一个简单的卷积神经网络模型，加载了预训练好的权重文件model_weights.h5，并定义了一个predict_image函数用于对上传的图像进行预测。

3. 存储识别结果和图片

识别完成后，可以将识别结果和上传的图片存入服务器的数据库中。常用的数据库有MySQL、MongoDB、Redis等。

以MySQL为例，可以使用PyMySQL库连接数据库，并将识别结果和图片信息存入数据库中。

import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test')
cursor = conn.cursor()

def store_result(file, result):
    with open(file, 'rb') as f:
        img = f.read()
    sql = "INSERT INTO image (img, result) VALUES (%s, %s)"
    cursor.execute(sql, (img, result))
    conn.commit()

上述代码中，使用PyMySQL库连接数据库，并定义了一个store_result函数用于将图片和识别结果存入MySQL数据库中。在函数中，首先使用Python内置的open函数读取上传的图像文件，然后将图像和识别结果插入到MySQL数据库中。

完整代码如下：

from flask import Flask, request
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import pymysql

app = Flask(__name__)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.load_weights('model_weights.h5')

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test')
cursor = conn.cursor()

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['image']
    result = predict_image(file)
    store_result(file.filename, result)
    return 'success'

def predict_image(file):
    img = image.load_img(file, target_size=(64, 64))
    img = image.img_to_array(img)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    result = model.predict(img)
    return result[0][0]

def store_result(file, result):
    with open(file, 'rb') as f:
        img = f.read()
    sql = "INSERT INTO image (img, result) VALUES (%s, %s)"
    cursor.execute(sql, (img, result))
    conn.commit()

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

在代码中，使用了Flask框架搭建了一个简单的Web应用，使用Keras框架进行图像识别，并使用PyMySQL库连接MySQL数据库存储识别结果和图片信息。启动Web应用后，客户端可以通过uploadFile方法上传图像文件，后端会返回识别结果并将识别结果和上传的图片存入MySQL数据库中。