【标题】"基于Flask框架的智能租房系统"是一个利用Python的Flask微框架构建的Web应用程序，旨在为用户提供一个方便、智能的在线租房服务。这个系统可能包含了房源信息展示、用户注册与登录、房源搜索等功能，通过智能化的推荐算法，帮助用户找到合适的租赁房源。 【描述】"源码，不含sql文件"表明该压缩包提供的内容是程序的源代码，但不包括数据库的SQL文件。这意味着在运行此系统前，你需要自行准备数据库或者使用默认的初始化数据。可能需要设置数据库连接参数，如数据库URL、用户名和密码，以便程序能够正确地存取数据。 【标签】"flask"指示了项目的核心技术栈是Flask，这是一个轻量级的Python Web服务器网关接口（WSGI）应用框架。Flask以其简洁的API和高度可扩展性受到开发者的欢迎，适合构建中小型Web应用。在这个租房系统中，Flask可能被用来处理HTTP请求、路由、模板渲染以及与数据库的交互。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的每个文件都有其特定的功能： 1. **detail_page.py**：这可能是房源详情页面的逻辑代码，用于展示房源的详细信息，包括图片、价格、位置等，并可能包含用户对房源的评价和咨询功能。 2. **user.py**：这部分代码可能涉及用户管理，包括用户注册、登录、个人信息维护等功能。它可能包含了处理用户认证和授权的逻辑。 3. **models.py**：模型文件通常用于定义数据库表结构和业务对象，比如房源模型、用户模型等。这里定义了如何将数据映射到数据库表中。 4. **index_page.py**：首页的逻辑，可能包括搜索框、热门房源推荐等功能，让用户可以快速浏览和搜索房源。 5. **list_page.py**：列表页面的实现，可能展示了按地理位置、价格等条件筛选后的房源列表。 6. **app.py**：这是Flask应用的主入口，定义了应用实例，配置路由和中间件，以及可能的错误处理。 7. **linerRegrssion.py**：线性回归模型的实现，可能用于预测房价或根据用户偏好进行智能推荐。 8. **settings.py**：应用的配置文件，包含各种环境变量，如数据库连接信息、日志设置、Flask的配置选项等。 9. **__pycache__**：Python编译后的缓存文件夹，不直接参与程序运行，但包含编译后的模块版本。 10. **.idea**：这是集成开发环境（IDE）如PyCharm的项目配置文件，包含了一些元数据，对运行系统来说并不重要。 综合以上分析，该智能租房系统通过Flask提供了用户友好的界面和后端逻辑，使用Python的线性回归模型来提升用户体验，但由于缺少SQL文件，部署前需自行创建数据库并完成数据迁移。同时，开发者可能还需要配置一些环境变量，以确保所有依赖项都已正确安装并设置。

该项目为基于Python的Flask框架搭建的在线电影网站 项目介绍:网站前端采用HTML5编写，使用Bootstrap前端开发框架，后端使用Python3语言编写，以及Flask的Web框架，将MySQL作为数据库，开发工具使用PyCharm 网站功能:网站前台模块具有浏览视频、搜索视频、筛选视频、登录注册、收藏评论等功能。后台模块具有对视频、用户、管理员等各类管理功能 项目文件:整个movie_project目录 运行方法:运行movie_project目录下的manage.py nginx配置文件:位于movie_project目录下的nginx.conf,用于部署到服务器进行反向代理的相关配置

利用python-Flask框架搭建本地数据可视化网站

较为完善的图书管理系统，MVC模式，已完成的功能里已经涵盖通过 web 前端视图层(view)的操作与 python 后端的控制层(controler)与模型层(model)的交互，已经实现对 mysql 数据库中数据的增删改查。已完成的功能所需数据全部来自 mysql 数据库，具体已经实现的功能如下：  用户登陆  用户注册  图书信息添加  图书信息删除  图书信息修改  按书名查询图书信息与图书信息展示  借阅记录展示  读者信息展示 为了提高曝光能力值，我就随便水一些字数吧（可以忽略）： 通过为期两周 web 课程设计，学习到了很多有关 web 开发的知识，提高了 web 前端网页开发能力，懂得通过对实际问题的需求分析合理的对网页进行功能模块设计，掌握 了 pythonweb 中 flask 框架的基本使用，掌握了前后端与数据库的基本交互流程，进一步熟 悉对数据库的增删改查的操作。在理解 MVC 的基础上并结合实际，在课设实践中运用了 MVC 开发模式，体会到对于一个项目而言采用良好的开发模式的重要性。

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程） 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述

知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

计算机毕业设计：基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架 项目源码 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 2、舆情分析 3、中国地图----各省份IP分析 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 7、微博舆情统计页面 8、爬虫数据采集页面 9、系统注册登录功能

ChatGPT接入项目实例openai接口 前端uniapp，单页面，精简，无杂七杂八引入，后端python flask框架接口数据转发 部署教程及示例

利用flask 框架搭建微信小程序（完全免费，知识传播才叫知识）-附件资源