Python Web预测分析核心是前后端协作顺畅、模型轻量可用、结果实时可靠，需选对工具链（推荐FastAPI）、避免重复加载模型、用Pydantic校验输入、打包完整pipeline、提供健康接口与日志监控、返回可解释结果。
Python做Web开发中的预测分析，核心不是“把模型塞进网页”，而是让前后端协作顺畅、模型轻量可用、结果实时可靠。重点在选对工具链、避免常见坑、保证可维护性。
别一上来就上Django或复杂架构。预测类Web应用通常只需提供一个API接口接收数据、返回预测结果。
float特征字段直接校验用户从网页填数字、选日期、上传CSV，后端不能假设输入干净。
pandas.read_csv()加on_bad_lines='skip'，别让一行脏数据导致500错误
本地跑通≠线上可用。关键三点：版本、更新、监控。
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/health和/model-info接口，返回模型版本、训练时间、特征列表，运维和业务都看得懂用户需要理解“为什么是这个结果”，尤其在风控、医疗、销售场景。
prediction，顺手加confidence（如分类概率）或feature_importance（Top3影响因子+数值）基本上就这些。不复杂但容易忽略——真正卡住项目的，往往不是算法精度，而是接口字段对不上、日期格式炸了、模型加载超时没人看日志。把流程跑通、加好校验、留好线索，预测功能就能稳稳嵌进你的Web应用里。
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