无法从我的本地计算机访问部署在OpenShift上的Flask应用程序所服务的终结点

我有一个非常简单的Flask应用程序，它提供了一个机器学习模型，输出一个预测，给定一些文本作为输入（分类任务）。应用程序的docker映像已在OpenShift中成功构建和部署

我可以从OpenShift内部的终端控制台使用

curl

联系端点，并获得预期的响应

我的目标是能够在我的本地机器上（在OpenShift之外）执行同样的操作。为了做到这一点，我尝试使用

请求

Python库，但直到现在我还没有成功

我试着按照，使用下面的脚本

导入请求
导入json
url='1〕http://insert_ip_here:insert_port_here'
headers={'Authorization'：'Bearer insert_token_here'}
在此处插入
data=json.dumps（{'email-text'：insert_text}）
pred=requests.post（url，数据，headers=headers，verify=False）

但是我得到了以下错误

ConnectionError:HTTPConnectionPool（主机='***'，端口=8080）：url:/api超过了最大重试次数（由NewConnectionError引起）（'：未能建立新连接：[WinError 10060]连接尝试失败，因为连接方在一段时间后没有正确响应，或者建立的连接失败，因为连接的主机没有响应”）

请注意，如果我在本地计算机上对应用程序进行dockerize，并使用上面相同的脚本（没有

标题
和
验证
请求中的
参数。post
和url），则一切正常

更新：以下是app.py脚本

导入pickle
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
从烧瓶导入烧瓶、请求、中止、jsonify
#这里是我加载机器学习模型的地方
将open（'fasttext_classifier.pkl'，'rb'）作为f：
模型=pickle.load（f）
#创建应用程序对象作为类Flask的实例
app=烧瓶（名称）
#在下面定义的函数“make_predict”中添加一个decorator。该函数只是将预测返回为JSON
@app.route（'/'，methods=['POST']）
def make_predict（）：
data=request.get_json（force=True）
预测请求=[数据['email-text']]
predict\u request=np.array（predict\u request）
预测=模型预测（pd.DataFrame（预测请求））
输出=[预测[0]]
返回jsonify（预测类=输出）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
应用程序运行（主机=0.0.0.0'，端口=8080）

知道上述错误的原因吗？
你能分享flask应用程序上的相关片段吗？你确定你可以从外部访问它吗？我已经根据@pep 1的评论更新了这个问题。不确定我应该怎么做才能从外部访问它。这可能很明显，但如果您使用端口8080，因为您有另一个应用程序正在侦听端口80，您是否更新了服务器的防火墙并相应地转发流量？您是否创建了到服务/pod的路由？