悠悠楠杉
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防红链接生成接口设置
04/01
- 后端: Python（Flask框架）
- 自然语言处理: NLTK 或 spaCy
- 数据库: SQLite（轻量级，适合小规模项目）
- 前端交互: HTML/CSS/JavaScript : 自定义Markdown生成逻辑，或者使用现有库如
pymdown-extensions
接口设计
请求格式:
POST请求- 参数:
title,keywords,description,content（文本）
后端处理:
- 接收数据：使用Flask框架接收前端发送的POST请求数据。
- 数据处理：对关键词进行分词和语义分析，优化文章结构和逻辑连贯性。
代码示例（Python Flask）
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import spacy
import pymdownx.extensions as pymdownxexts # 用于Markdown扩展，如表格、代码块等
from pymdownx.macros import markdownify
app = Flask(name)
nlp = spacy.load("encoreweb_sm") # 加载英文模型，根据需要调整为中文或其他语言模型
@app.route('/generatemarkdown', methods=['POST'])
def generatemarkdown():
data = request.json # 获取JSON数据
title = data.get('title', '')
keywords = data.get('keywords', '')
description = data.get('description', '')
content = data.get('content', '')
# 文本预处理与生成Markdown格式文章
doc = nlp(content) # 文本分词等处理可以使用spacy进行初步分析
markdown_content = f"# {title}\n\n{description}\n\n## Keywords: {', '.join(keywords)}\n\n{content}\n"
markdown_content = markdownify(markdown_content, extensions=pymdownx_exts) # 使用pymdownx扩展Markdown功能
return jsonify({"markdown": markdown_content}) # 返回Markdown格式的内容给前端
if name == "main":
app.run(debug=True) # 在调试模式下运行Flask应用
```
前端示例（HTML）
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Article Generator</title>
</head>
<body>
<h1>Generate Markdown Article</h1>
<form action="/generate_markdown" method="post">
<label for="title">Title:</label><br>
<input type="text" id="title" name="title"><br>
<label for="keywords">Keywords (comma-separated):</label><br>
<input type="text" id="keywords" name="keywords"><br>
<label for="description">Description:</label><br>
<textarea id="description" name="description"></textarea><br>
<label for="content">Content (up to 1000 words):</label><br>
<textarea id="content" name="content"></textarea><br>
<button type="submit">Generate Markdown</button>
</form>
</body>
</html>
