资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据库 登录：管理员可以通过输入预置的账号密码进行登录。 查看设备列表：管理员在登录成功后，应立即展示所有设备信息，设备 信息应包括设备 ID 号，设备名，实验室名，购置时间，购置人。 增加设备：增加设备时应输入设备名，实验室名，购置人等信息，设备 增加成功后自动返回系统分配的设备 ID 号，购置时间应为系统自动生成(默认为增加设备的时间)。 [附加] 删除设备：管理员本人购置的设备具有顶级重要性，故不能被删除 [附加] 搜索设备：输入关键词，显示名称中包含关键词的设备列表 另外保证： 对输入数据进行合法性验证，并进行友好提示。 对数据库中的密码字段加密处理。 提示 设备 ID 号应保证唯一性。 设备名可重复。 开发环境 Mac OS PyCharm IDE Python3 Flask（Web框架） SQLite（数据库） 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124897975

PyFladesk - 使用Flask和QtWebKit创建桌面应用程序

flask-restful-login-example 安装 需要Python 3。 有多种方法可以将请求发送到服务器。 邮递员，失眠，cURL，httpie和curl是发送请求的简单而有用的工具。 我最喜欢httpie和curl。 用法如下所示。 将项目和安装要求拉到虚拟环境（ ）。 然后运行。 $ git clone https://github.com/melihcolpan/flask-restful-login $ cd flask-restful-login $ virtualenv venv $ source venv/bin/activate $ pip instal

使用Python的Flask框架，结合一系列第三方库来构建公益赠书平台-鱼书

根据鸡的图片和鸡的温度判断是否为病j鸡，flask进行可视化展示

scikit的Flask API学习 一个简单的Flask应用程序，可以根据scikit-learn模型进行预测。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 任何sklearn模型都可以用于预测。 在阅读更多内容。 依存关系 scikit学习 烧瓶 大熊猫 麻木 pip install -r requirements.txt 正在运行的API python main.py 终点 /预测（POST） 给定一个表示独立变量的JSON对象，返回预测数组。 这是一个

Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架。这篇文章是一个讲述如何用它实现传送视频数据流的详细教程。 我敢肯定，现在你已经知道我在O’Reilly Media上发布了有关Flask的一本书和一些视频资料。在这些上面，Flask框架介绍的覆盖面是相当完整的，出于某种原因，也有一小部分的功能没有太多的提到，因此我认为在这里写一篇介绍它们的文章是一个好主意。 这篇文章是专门介绍流媒体的，这个有趣的功能让Flask应用拥有这样一种能力，以分割成小数据块的方式，高效地为大型请求提供数据，这可能要花费较长的时间。为了说明这个主题，我将告诉你如何构建一个实时视频流媒体服务器！ 什么是流媒体

抽离出来的yolov5生产环境用项目，服务器配置可用，flask接口调用，支持并发，自带滑块验证码训练好的模型

为每一个人开放的留言系统，匿名留言，开放交流

对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影