python智能系统前后端

基于提供的引用内容，python智能系统的前后端分离可以使用Python的Django和Streamlit框架来实现。在Django框架中，可以使用BS（Bootstrap）架构来实现前后端分离。在Streamlit框架中，前后端的代码不需要明确分离，可以在同一个文件中完成。

在Django框架中，可以使用以下代码实现前后端分离：

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def main():
    # 表单数据提交，POST请求
    if request.method == "POST":
        # 调用已经训练好的模型
        clf = joblib.load("clf.pkl")
        
        # 从输入框中获取身高与体重数据
        height = request.form.get("height")
        weight = request.form.get("weight")
        
        # 转变成DataFrame格式
        X = pd.DataFrame([[height, weight]], columns=["Height", "Weight"])
        
        # 获取预测值
        prediction = clf.predict(X)[0]
    else:
        prediction = ""
    
    return render_template("website.html", output=prediction)

在Streamlit框架中，可以使用以下代码实现前后端交互：

import streamlit as st
import pandas as pd
import joblib

# 标题
st.header("Streamlit Machine Learning App")

# 输入框
height = st.number_input("Enter Height")
weight = st.number_input("Enter Weight")

# 点击提交按钮
if st.button("Submit"):
    # 引入训练好的模型
    clf = joblib.load("clf.pkl")
    
    # 转换成DataFrame格式的数据
    X = pd.DataFrame([[height, weight]], columns=["Height", "Weight"])
    
    # 获取预测出来的值
    prediction = clf.predict(X)[0]
    
    # 返回预测的值
    st.text(f"This instance is a {prediction}")