帮忙写个js脚本调用post类型的接口，要传body，header，并返回数据

当然，以下是一个调用post接口并返回数据的示例代码，你需要替换其中的url，body，header等参数来适应你的接口。

const url = 'your-api-url';
const data = { /* 请求体内容 */ };
const headers = { 
  'Content-Type': 'application/json', // 请求体类型
  'Authorization': 'Bearer token' // token验证等header信息
};

fetch(url, {
  method: 'POST',
  headers: headers,
  body: JSON.stringify(data)
})
.then(response => {
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
  }
  return response.json();
})
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error(error));

这段代码与上一个示例相比，多了一些错误处理的逻辑。在fetch返回的Promise对象中，如果返回的状态码不是200~299之间的，我们可以选择抛出错误或者其他操作。如果请求成功，我们会将响应体转换成json格式并输出到控制台。如果请求失败，则输出错误信息到控制台。

相关问题

帮忙写个js脚本调用post类型的接口，要传body，header

### 回答1：
好的，以下是一个示例JS脚本，用于调用POST类型的API，需要传递请求体和标头：

// 设置请求参数
const url = 'https://example.com/api'; // 替换为你的API URL
const requestBody = {  // 替换为你要发送的请求体
  name: 'John Doe',
  email: 'johndoe@example.com'
};
const headers = {  // 替换为你要设置的请求头
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer my_token'
};

// 发送POST请求
fetch(url, {
  method: 'POST',
  headers: headers,
  body: JSON.stringify(requestBody)
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error(error));

解释：

- `fetch`是用于发起网络请求的JavaScript内置方法。
- 第一个参数是请求的URL，第二个参数是一个配置对象，其中包含请求方法（POST）、标头和请求体。
- 在此示例中，我们使用了`JSON.stringify`方法将JavaScript对象转换为JSON格式的字符串，并将其作为请求体发送到API。
- 通过`then`方法处理响应，将响应转换为JSON格式，并在控制台中输出响应数据。
- 如果有错误发生，使用`catch`方法处理错误并在控制台中输出错误消息。

请注意，在实际应用程序中，您需要将示例代码中的URL，请求体和标头替换为您自己的值。

### 回答2：
当使用JavaScript编写一个调用POST类型接口的脚本时，需要传递Body和Header信息。以下是一个示例的JavaScript脚本：

// 创建一个XMLHttpRequest对象
var xhr = new XMLHttpRequest();

// 设置请求方法和URL
xhr.open("POST", "接口的URL", true);

// 设置请求头部信息
xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");
xhr.setRequestHeader("Authorization", "Bearer token");

// 定义回调函数，处理响应结果
xhr.onreadystatechange = function() {
  if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
    var response = JSON.parse(xhr.responseText);
    // 处理接口返回的数据
    console.log(response);
  }
};

// 构造请求体数据对象
var requestBody = {
  // 在这里添加需要传递的数据
};

// 发送请求
xhr.send(JSON.stringify(requestBody));

上述脚本首先创建一个XMLHttpRequest对象，然后设置请求的方法和URL。接着，使用`setRequestHeader`方法设置请求头部信息，其中`Content-Type`指定了请求的数据类型为`application/json`，`Authorization`指定了身份验证信息（Token）。然后，定义了一个回调函数处理请求的响应结果，当`readyState`为4且`status`为200时，表示请求成功。最后，通过`send`方法发送请求，其中请求体部分使用`JSON.stringify`方法将JavaScript对象转换为JSON字符串。

请注意，在实际使用中，您需要根据接口的具体要求来设置请求的URL、请求头部和请求体数据。

### 回答3：
使用JavaScript编写调用POST类型接口并传递body和header的脚本可以按照以下步骤进行：

1. 首先，创建一个XMLHttpRequest对象来处理HTTP请求。

2. 设置请求方法为POST，使用open()方法设置请求地址和接收响应的方式。

3. 设置请求头信息，可以使用setRequestHeader()方法设置Content-Type和其他自定义的请求头。

4. 创建一个对象用于传递需要发送的数据，可以使用JSON.stringify()方法将JavaScript对象转换为JSON字符串。

5. 发送请求并在接收到响应后进行处理，可以使用onreadystatechange事件监听状态变化，当readyState为4（表示请求已完成）且status为200（表示请求成功）时，可以使用responseText属性获取服务器返回的数据。

下面是一个示例代码：

var xhr = new XMLHttpRequest();
var url = "接口地址";
var data = {
  // 请求体
};

xhr.open("POST", url, true);
xhr.setRequestHeader("Content-Type", "application/json");
xhr.setRequestHeader("自定义头名称", "自定义头值");

xhr.onreadystatechange = function() {
  if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
    var response = JSON.parse(xhr.responseText);
    // 对服务器返回的数据进行处理
  }
};

xhr.send(JSON.stringify(data));

在上面的代码中，需要将`接口地址`替换为实际的接口地址，`请求体`替换为需要传递的数据。可以根据接口要求设置不同的请求头，例如Content-Type和自定义的请求头。

需要注意的是，由于跨域安全策略的限制，如果需要请求的接口与脚本所在的域名不一致，需要在服务器端进行相应的设置以支持跨域请求。

写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

对于这个任务，我们需要完成以下几个步骤：

1. 编写算法脚本 suanfa.py，用于数据处理、模型训练和预测。
2. 编写 Flask 应用 app.py，用于处理用户请求并返回结果。
3. 编写 HTML 页面 predict.html，用于获取用户输入并向后端发送请求。

下面是详细的代码：

suanfa.py

import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


def split_data(data, lookback):
    """
    划分数据集为训练集和测试集
    :param data: DataFrame格式的原始数据集
    :param lookback: 窗口大小，即用前几个月的销售额来预测下一个月的销售额
    :return: (训练集输入数据, 训练集输出数据, 测试集输入数据, 测试集输出数据, scaler)
    """
    data_raw = data.to_numpy()
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    data_scaled = scaler.fit_transform(data_raw)

    result = []
    for index in range(len(data_scaled) - lookback):
        result.append(data_scaled[index: index + lookback])

    result = np.array(result)
    row = round(0.8 * result.shape[0])
    train = result[:int(row), :]
    np.random.shuffle(train)
    x_train = train[:, :-1]
    y_train = train[:, -1][:, -1]
    x_test = result[int(row):, :-1]
    y_test = result[int(row):, -1][:, -1]

    x_train = torch.from_numpy(x_train).type(torch.Tensor)
    x_test = torch.from_numpy(x_test).type(torch.Tensor)
    y_train = torch.from_numpy(y_train).type(torch.Tensor)
    y_test = torch.from_numpy(y_test).type(torch.Tensor)

    return x_train, y_train, x_test, y_test, scaler


class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=100, output_size=1):
        super().__init__()
        self.hidden_layer_size = hidden_layer_size

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)

        self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)

        self.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size),
                            torch.zeros(1, 1, self.hidden_layer_size))

    def forward(self, input_seq):
        lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1), self.hidden_cell)
        predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
        return predictions[-1]


def train_model(data, lookback, model_path):
    """
    训练模型并保存
    :param data: DataFrame格式的原始数据集
    :param lookback: 窗口大小，即用前几个月的销售额来预测下一个月的销售额
    :param model_path: 保存模型的路径
    """
    x_train, y_train, x_test, y_test, scaler = split_data(data, lookback)

    model = LSTM()
    loss_function = nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

    epochs = 150
    for i in range(epochs):
        for j in range(x_train.size()[0]):
            optimizer.zero_grad()
            model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
                                 torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))

            y_pred = model(x_train[j])

            single_loss = loss_function(y_pred, y_train[j])
            single_loss.backward()
            optimizer.step()

        if i % 25 == 1:
            print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.8f}')

    torch.save(model.state_dict(), model_path)
    print("Model saved")


def predict(model_path, input_date):
    """
    使用保存的模型预测销售额
    :param model_path: 保存模型的路径
    :param input_date: 用户选择的日期，格式为'YYYY-MM'
    :return: 预测销售额
    """
    model = LSTM()
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))
    model.eval()

    data = pd.read_csv('shuju.csv')
    data = data.set_index('Year-Month')

    # 将输入的日期转换为对应的行数
    row_num = data.index.get_loc(input_date)

    x = data.iloc[row_num - 4:row_num + 1]['TotalPrice'].values
    x = scaler.transform(x.reshape(-1, 1))
    x = torch.from_numpy(x).type(torch.Tensor)

    with torch.no_grad():
        model.hidden = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
                        torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
        pred = model(x)

    pred = scaler.inverse_transform(pred.reshape(-1, 1))
    return round(pred[0][0])

app.py

from flask import Flask, render_template, request
from suanfa import predict

app = Flask(__name__)

# 预测模型保存路径
model_path = 'model.pth'


@app.route('/')
def index():
    return render_template('predict.html')


@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_sales():
    # 获取用户输入的日期
    input_date = request.form['input_date']
    # 调用预测函数得到预测结果
    pred = predict(model_path, input_date)

    return render_template('predict.html', prediction=pred)

predict.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>销售额预测系统</title>
  <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css">
  <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap-theme.min.css">
  <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/layer/2.3/skin/default/layer.css">
  <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.bootcss.com/layer/2.3/layer.js"></script>
</head>
<body>
  <div class="container">
    <div class="page-header">
      <h1>销售额预测系统</h1>
    </div>
    <div class="row">
      <div class="col-md-6 col-md-offset-3">
        <form class="form-inline" action="/predict" method="POST">
          <div class="form-group">
            <label for="input_date">日期：</label>
            <input type="month" class="form-control" id="input_date" name="input_date" required>
          </div>
          <button type="submit" class="btn btn-primary">预测</button>
        </form>
        {% if prediction %}
        <div class="alert alert-success" role="alert">
          预测结果：{{ prediction }} 元
        </div>
        {% endif %}
      </div>
    </div>
  </div>
</body>
</html>

在运行应用之前，需要在命令行中安装以下依赖：

pip install Flask pandas numpy torch sklearn

接下来，在命令行中输入以下命令启动应用：

export FLASK_APP=app.py
flask run

然后在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5000/ 即可使用销售额预测系统。