本文介绍如何通过 html 表单与 javascript 事件处理，将用户输入的股票代码（如 aapl）可靠提交至 python 后端，供机器学习模型使用；涵盖表单封装、前端防刷新提交、基础 ajax 调用及前后端协同要点。
要让您的股票预测网页真正“跑起来”，关键在于建立 HTML 前端与 Python 后端之间的数据通道。您当前的页面缺少两个核心要素：语义化的表单结构和可控的数据提交逻辑。下面我们将以渐进、可运行的方式完成集成。
✅ 第一步：用
⚠️ 注意： 在表单内会触发表单默认提交（整页刷新 + GET/POST 请求），这通常不是您想要的——尤其当您需要异步调用 Python 模型时。
✅ 第二步：用 JavaScript 拦截提交，获取并发送股票代码
在
底部或单独 JS 文件中添加以下脚本（确保 DOM 加载完成后再执行）：✅ 第三步：Python 后端需提供对应接口（Flask 示例）
您的 Python 服务（如基于 Flask）需暴露 /predict 接口接收该请求：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_stock():
try:
data = request.get_json()
ticker = data.get('ticker', '').strip().upper()
if not ticker or not ticker.isalnum():
return jsonify({'error': 'Invalid ticker'}), 400
# ✅ 此处调用您的机器学习模型（如 load_model() → predict(ticker)）
# prediction = your_ml_model.predict(ticker)
# return jsonify({'ticker': ticker, 'prediction': float(prediction)})
return jsonify({'ticker': ticker, 'prediction': 182.45}) # 示例响应
except Exception as e:
return jsonify({'error': str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)? 关键点总结：
- 前端用 event.preventDefault() 禁用默认跳转，实现无刷新交互；
- 使用 fetch() 发送结构化 JSON 数据，后端用 request.get_json() 解析；
- 输入需校验（空值、非法字符），避免模型异常；
- 错误需双向捕获（前端 catch + 后端 try/except），提升健壮性。
现在，当用户输入 AAPL 并点击 Go，JavaScript 将提取值、发送至 /predict，Python 接收后调用模型并返回结果——整个流程干净、可调试、符合现代 Web 实践。无需框架，纯原生 HTML/JS/Python 即可起步。
