Python 通过神经网络从POST请求获取对web.py包装器的响应

在阅读了的前三章之后，我想尝试一个基于画布的web界面，看看它在我自己手写输入时的性能如何。结果是他的分叉示例代码repo。它包括一个方形画布，用户可以画出数字，然后它向网络的web.py包装器发送XHR帖子

我遇到的问题是web.py，尤其是：

class recognize:
    def POST(self, name):
        # read in posted base64 data, assume PNG, convert to greyscale
        data = web.data()
        file = cStringIO.StringIO(urllib.urlopen(data).read())
        img = Image.open(file).convert('L')
        # resize to 28x28
        img.thumbnail((28,28), Image.ANTIALIAS)
        # convert to vector
        vec = np.asarray(img).reshape((28*28,1)).astype(float)
        # feed foward through neural network
        digit = net.recognize(vec)
        print digit
        return digit

---

最后一行似乎无关紧要，我无法在对javascript客户端的HTTP响应中获取

数字。是否有其他方法可以将
数字
放入响应中？
python方面很好，您实际上需要在index.html中的XMLHttpRequest上注册一个回调，以便从中捕获响应

function exportImage() {
  var xhr = new XMLHttpRequest();
  xhr.onreadystatechange = function() {
      if (xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200) {
         alert(xhr.responseText) //capture digit here and do something with it
      }
  };
  xhr.open("POST", "//localhost:8080/recognize", true);
  xhr.send(canvas.toDataURL());
}