在 Google App Engine 中运行游戏推荐引擎时遇到问题

Question

所以我和几个朋友正在为我们的最终项目构建一个游戏推荐引擎。 我们让引擎工作，但决定使用 Google App Engine 来托管它。 我们已经启动并运行了项目，但是每当我们尝试运行代码时，都会得到“IndexError：list index out of range”

现在我们正在运行一个已经设置为推荐 10 款反击游戏的代码版本（steam 上的 appid 10）只是为了看看它是否有效。 我们有一个要求用户输入的版本，我们稍后会尝试。

我可以在控制台中看到它正在推荐游戏，但它有问题，如上所述。 在该站点上，它还显示相同的错误和回溯。

控制台日志

我也有下面发布的代码。

任何帮助将不胜感激。 谢谢你。

主文件

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel

app = Flask(__name__)

#@app.route("/")
#def index():
    #return "Congratulations, it's a web app!"

@app.route("/")
def filter():
    url = 'https://drive.google.com/file/d/1_skLvOKWQtq4c3x2aZtz1HlJeIxtQeon/view'
    path = 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=' + url.split('/')[-2]
    ds = pd.read_csv(path)

    tf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 1), min_df=0, stop_words='english')
    tfidf_matrix = tf.fit_transform(ds['genres'])

    cosine_similarities = linear_kernel(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

    results = {}

    for idx, row in ds.iterrows():
        similar_indices = cosine_similarities[idx].argsort()[:-100:-1]
        similar_items = [(cosine_similarities[idx][i], ds['appid'][i]) for i in similar_indices]

        results[row['appid']] = similar_items[1:]
        
    print('done!')

    def item(appid):
        return ds.loc[ds['appid'] == appid]['name'].tolist()[0].split(' - ')[0]

    # Just reads the results out of the dictionary.
    def recommend(item_id, num):
        print("Recommending " + str(num) + " products similar to " + item(item_id) + "...")
        print("-------")
        recs = results[item_id][:num]
        for rec in recs:
            print("Recommended: " + item(rec[1]))
    
    
    recommend(item_id=10, num=10)
    return recommend    
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="127.0.0.1", port=8080, debug=True)

app.yaml

runtime: python39

要求.txt

Flask==1.1.2 Pandas==1.2.4

Answer 1

我认为问题出在ds.loc[ds['appid'] == appid]['name'].tolist()[0].split(' - ')[0] 。

你正在做一个比较``==```而不是分配一个值，即你正在比较```ds['appid']```和``appid```的值，这意味着你得到boolean 结果（真或假）。 这意味着您的代码本质上是```ds.loc[True]['name'].tolist()[0].split(' - ')[0]```

我正在删除我的答案，因为我从这个链接中发现熊猫数据帧可以基于 boolean 值，即 ```ds.loc[True] 是有效的。 相同的链接还给出了一个可能会出现索引错误的原因，但您必须从数据本身中找出原因