@app.route('/heart_LogisticRegression', methods=["POST"]) def heart_lr_app(): request = flask.request # 获取请求IP地址 if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = heart_perprocessing(params["input"]) pred = heart_LR.predict_proba(input)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData 这段代码每个语句是做什么的

这是一个Python装饰器，用于定义一个Flask应用程序的路由。它表示当收到POST请求时，将会调用名为"heart_lr_app"的函数，然后将请求传递给该函数。变量"request"是一个Flask请求对象，用于获取来自客户端的数据和信息。

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@app.route('/heart_LogisticRegression', methods=["POST"]) def heart_lr_app(): request = flask.request if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = heart_perprocessing(params["input"]) pred = heart_LR.predict_proba(input)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData 详细讲解一下这段代码

这段代码实现了一个 Flask 应用中的一个路由，可用于对心脏病患者进行风险评估。

首先使用 `@app.route()` 装饰器指定了路由地址 `/heart_LogisticRegression`，并指定请求方法为 POST。

在函数内部，首先通过 Flask 的 request 对象获取请求中的参数（`params = request.json`）并进行预处理（`input = heart_perprocessing(params["input"])`）。这里的 `heart_perprocessing()` 函数是预处理函数，用于将输入数据转换为算法可接受的数据形式。

经过预处理后，函数调用机器学习模型 `heart_LR` 进行预测，得到的结果 `pred` 表示该患者患心脏病的可能性（0~1之间的概率值）。

最后将预测结果 `pred` 封装在一个字典中返回给请求端，其中 `'prob'` 表示患病的概率。该字典被赋值给 `returnData` 变量。

此外，代码块中还对请求端的 IP 地址进行获取并输出到控制台（`print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip))`），以及对跨域请求的处理（`if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr`）。

总的来说，这段代码实现了一个心脏病风险评估的 Flask API 接口，使用了逻辑回归模型进行预测。