该项目是通过。 在api目录中添加了基于Flask的API后端。 阅读有关如何创建Flask + React组合项目的 。

vue-flask-blog 基于Vue-Flask实现的前后端分离博客 在线访问地址

ZJUT_Scorer_Web 一个用于查询浙江工业大学平时成绩的Flask应用 使用方法 运行 python3 app.py 命令即可在本地启动服务

基于 Python + Flask + Echarts 的疫情监控系统 1.1 项目名称 新冠肺炎疫情实时监控。项目地址：http://121.41.228.239 1.2 项目介绍 疫情在家期间独立开发此项目。该项目是一个基于 Python + Flask + Echarts 打造的一个全球疫情监控系统，它能够实时监控并统计中国以及全世界各国新冠肺炎的确诊人数，同时以图表和地图的形式展现出来。项目完成的功能如下： • 统计全国各省市地区每日疫情数据，并以图表形式展现。 • 统计全国疫情历史数据，并以图表形式展现。 • 统计百度热搜数据，并以词云图形式展现。 • 统计全球各国疫情数据。 项目涉及的主要技术栈有： • Python 网络爬虫 • Python 与 MySQL 数据库交互 • Flask 构建 Web 项目 • 基于 Echarts 数据可视化展示 • 在阿里云部署 Web 项目以及爬虫 1.3 项目流程图

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 jinja 模版 三、菜鸟实战 初始化 Flask 框架，设置路由 各行政区房屋均价柱状图分析 echarts 渲染柱状图 各面积区间房屋占比饼状图 echarts 渲染饼状图 运行结果 运行截图 数据示例

Python Web开发框架

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