特征工程是数据驱动型Web应用的关键前置步骤，需将原始请求数据快速、稳定、可复用地转化为模型可用数值特征，并与Flask/Django/FastAPI等框架无缝集成。
特征工程本身不是Web开发的专属环节，而是数据驱动型Web应用（比如推荐系统、用户行为分析后台、智能表单预填服务等）中数据处理的关键前置步骤。Python在Web开发中做特征工程，核心在于：把原始请求数据（如表单输入、日志流、API参数）快速、稳定、可复用地转化为模型可用的数值特征，并无缝集成进Flask/Django/FastAPI等框架中。
从HTTP请求中提取并结构化原始数据
Web场景的原始数据通常来自query string、JSON body、表单字段或headers。不能直接丢给模型，需先清洗和归一化。
- 用
request.args（Flask）或request.query_params（FastAPI）安全读取URL参数，对空值、非数字字符串做默认值兜底（如int(request.args.get('age', '0'))） - 解析JSON body时用Pydantic模型校验+类型转换，自动过滤非法字段、补全缺失键、转换日期格式（如
datetime.fromisoformat()） - 对多选字段（如
tags=python&tags=web&tags=ml）统一转为列表，再做one-hot或TF-IDF编码前处理
在Web请求生命周期中嵌入特征生成逻辑
避免每次预测都重复计算，把特征构造封装成可复用函数或中间件，与业务逻辑解耦。
- 定义纯函数
build_user_features(user_dict: dict) -> dict，只依赖输入字典，不读数据库、不发HTTP请求，便于单元测试 - 在FastAPI依赖项（Dependency）中调用该函数，让特征自动注入路由处理器：
def predict(features = Depends(build_user_features)) - 对高频特征（如用户最近7天活跃次数），用Redis缓存结果，key按用户ID+时间窗口哈希，过期设为8小时
处理Web特有的稀疏与高维特征
用户行为日志、搜索关键词、设备UA等天然稀疏，直接one-hot会爆炸，需降维或哈希。
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- 用
sklearn.feature_extraction.FeatureHasher对字符串类字段（如user_agent、referral_source）做哈希编码，固定输出维度（如1024） - 对文本类字段（如搜索词、评论）用
TfidfVectorizer，但限制max_features=5000、ngram_range=(1,2)，并在Web服务启动时用历史样本拟合（.fit()），避免在线调用时动态拟合 - 对类别型字段（如
country、plan_type）优先用目标编码（Target Encoding），用离线统计的均值替代标签，防止线上数据分布偏移
确保特征一致性：训练与推理对齐
Web服务上线后，模型效果崩塌常因特征不一致——训练用的是旧版清洗逻辑，线上用的是新版。
- 把特征工程代码和模型一起打包进Docker镜像，禁止“线上改脚本”
- 用
joblib或pickle保存预处理对象（如StandardScaler、TfidfVectorizer），部署时加载同一份 - 在API响应中返回
feature_version字段，与模型版本绑定，便于问题回溯
基本上就这些。特征工程在Web开发里不复杂，但容易忽略一致性、缓存和错误兜底——写得越“顺手”的转换逻辑，越要当成核心模块来测。
