烧瓶薪水预测器 该项目根据经验预测员工的薪水。 模型 model.py训练并将模型保存到磁盘。 model.pkb泡菜模型 应用程式 app.py包含烧瓶和管理API所需的所有内容。 程序-打开命令提示符并转到给定目录，然后运行python app.py

机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.

一、实战场景 二、知识点 python 基础语法 python 文件读写 pandas 数据处理 flask web 框架 echarts 图表 bootstrap jinja 模版 三、菜鸟实战 初始化 Flask 框架，设置路由 各行政区房屋数量柱状图分析 区域二手房房源朝向分布情况 二手房单价最高Top10 图 echarts 渲染房屋数量柱状图 运行结果 运行截图 数据示例

注：以前学习flask框架时老师期末留的大作业。想要学习flask框架的可以用来学习学习常用的知识点。本次大作业的内容如下：实现一个机器学习算法演示网站，要求网站使用flask-bootstrap模板，能够同时在手机和计算机上良好地显示页面（即响应式页面） 2.1 注册和登录功能，要求使用数据库，并且计算密码散列值 2.2 登录成功后，显示算法演示主页面 2.2.1 主页面先显示三种鸢尾花的图片（图片自己上网搜索） 2.2.2 再下一行显示带链接机器学习算法：线性回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、KNN聚类算法 2.2.3 点击文字可以跳转到相应的演示页面 2.3 单个算法演示页面，包括但不限于如下功能 2.3.1 用flash函数显示文字：服务端正在使用某某算法进行鸢尾花分类计算，此时服务端程序即时运行相应的机器学习算法 2.3.2 然后显示算法名称和运行算法程序得到的训练得分 2.3.3 下面再显示一张图片，图片是算法的文字描述和相应的公式 2.3.4 下面一行显示带链接的文字：返回主页，点击则返回演示主页面 实现了flask框架与机器学习相结合，在页面中显示。

窗口应用 与PyQt集成的Flask窗口应用程序

Flask + Celery + SQLAlchemy示例应用程序 该示例应用程序演示了如何编写可与Flask和SQLAlchemy一起使用的Celery任务。 我很难找到一个可以正常工作的完整示例。 基于 。 代码特征 在Python 3.6上测试 组织良好的目录，带有大量注释 应用程序 命令 楷模 静止的 范本 意见 测试 包括测试框架（ py.test ） 包括数据库迁移框架（ alembic ） 向管理员发送错误电子邮件，以处理未处理的异常 建立开发环境 我们假设您已经安装了git和virtualenv和virtualenvwrapper 。 # Clone the code repository into ~/dev/my_app mkdir -p ~/dev cd ~/dev git clone https://github.com/lingthio/Flask-Us

基于PythonFlask实现的在线论坛问答平台，含用户问答，注册，登录，头像修改，头像上传，评论功能

使用Python爬虫爬取豆瓣数据、SQLite数据库存储数据、Flask框架、Echarts、WordClown等完成数据可视化。

实现对豆瓣，电影天堂的电影数据爬取，使用Echarts图表可视化展示，前端使用js,css,html.后端采用python. 1.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 2.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 3.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 4.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。 5.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 6.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 7.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 8.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。 9.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 10.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 11.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 12.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。