毕业设计：python农产品价格预测系统 爬虫+线性回归预测算法+Flask框架

由于篇幅限制，我无法提供完整的代码。但我可以提供一个简化的示例来说明如何使用Python创建一个简单的Web应用程序，用于显示农产品价格预测结果。

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
app = Flask(__name__)
model = LinearRegression()
 
# 加载模型和数据
def load_model_and_data():
    global model
    # 假设已经有了保存好的模型和数据
    model = ... # 加载模型
    X_test, y_test = ... # 加载测试数据
    return X_test, y_test
 
# 加载数据和模型
X_test, y_test = load_model_and_data()
 
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    # 假设输入数据是以JSON格式接收的，例如：{"feature1": value1, "feature2": value2, ...}
    prediction = model.predict(np.array([data]))[0]
    return jsonify({'prediction': prediction})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个简化的Web应用程序使用Flask框架，接收JSON格式的数据，并返回预测结果。在实际应用中，你需要根据你的数据集和模型进行适当的调整。记得在实际部署时关闭debug模式并使用更安全的方法来传递和接收数据。