我正在考虑使用编程语言R构建一个 RESTful API ,主要是为了以 API 格式向用户展示我的机器学习模型。我知道有一些选项,例如导出到 PMML、PFA 和使用其他语言来处理 API 部分。但是,我想坚持使用相同的编程语言,想知道 R 中是否有类似 Flask/Django/Springbook 框架的东西?
我看了一下servr / shiny,但我真的不认为 RESTful 是它们的设计目的。R中是否有更好的解决方案更易于使用?
我有两个选择:
管道工允许您通过使用特殊注释装饰现有 R 源代码来创建 REST API。
一个小示例文件:
# myfile.R
#* @get /mean
normalMean <- function(samples=10){
data <- rnorm(samples)
mean(data)
}
#* @post /sum
addTwo <- function(a, b){
as.numeric(a) + as.numeric(b)
}
从 R 命令行:
> library(plumber)
> r <- plumb("myfile.R") # Where 'myfile.R' is the location of the file shown above
> r$run(port=8000)
有了这个,你会得到这样的结果:
$ curl "http://localhost:8000/mean"
[-0.254]
$ curl "http://localhost:8000/mean?samples=10000"
[-0.0038]
Jug 是一个小型的 R 网络开发框架,它严重依赖于 httpuv 包。它的主要重点是使为您的代码构建 API 尽可能简单。它不应该是一个特别高性能或超级稳定的 Web 框架。其他工具(和语言)可能更适合于此。它的主要重点是让您轻松地为您的 R 代码创建 API。然而,Jug 的灵活性意味着,理论上,您可以用它构建一个广泛的 Web 框架。
它很容易学习并且有一个漂亮的小插图。
一个 Hello-World 示例:
library(jug)
jug() %>%
get("/", function(req, res, err){
"Hello World!"
}) %>%
simple_error_handler_json() %>%
serve_it()
这适用于那些想要将 API 开发与 R -plumber、Rserve 和 rApache 进行比较的人。
基本上并发请求在队列中排队httpuv
,plumber
因此它本身不能执行。作者推荐了多个 docker 容器,但它可能很复杂并且需要资源。
还有其他技术,例如Rserve
和rApache
. Rserve
forks proesses 并且可以配置rApache
为 pre-fork 以处理并发请求。
请参阅以下帖子进行比较
https://www.linkedin.com/pulse/api-development-r-part-i-jaehyeon-kim/ https://www.linkedin.com/pulse/api-development-r-part-ii-jaehyeon-金/
将opencpu添加到此答案列表中:
请查看Jeroen Ooms的OpenCPU 。
好处:
简单明了:任何安装在 opencpu 服务器上的 R 包都可以通过 http 调用。
只需专注于创建 R 包,opencpu 将负责其余的工作。
您可以将结果的关系表、绘图、单个值甚至是指向 R 对象的指针(也称为临时会话键)返回 [想象一个可以从其他更有限的平台处理/操作的巨大对象/数据集;)]
CI/CD与您在 Github 上托管的包。
如果您使用的是服务器版本,opencpu 是通过利用 Nginx 进行缓存和负载平衡而设计为并发和异步的。
使用 AppArmor在 Ubuntu上实施安全性。或者如果你使用 Fedora,你可以设置公私证书认证,这要感谢后端的 Apache 服务器。感谢 rApache!
以上太复杂了:您还可以在本地计算机上使用并服务您的功能启动单个用户会话opencpu::ocpu_start_app()
(缺点是安全性)
需要用户界面吗?只需使用 javascript 创建一个 UI,将其存储在 R 包的 www 文件夹中,用户就可以在他们的 Web 浏览器上打开它并使用您的功能。
这篇文章没有做opencpu正义。我真的建议您阅读他在OpenCPU顶部的链接
玩一下https://cloud.opencpu.org/ocpu/test或https://www.opencpu.org/apps.html