角2-烧瓶 Backend Frontend 带有python烧瓶后端的简单angular2应用程序（用于学习angular2） Dockerized版本： 当前版本正在使用nginx提供静态文件。 在项目根目录中执行docker-compose up 导航到http://localhost:3000并使用admin:admin登录 信息 backend目录包含带有简单身份验证方法的烧瓶后端 front目录包含基于的angular2前端 用法 克隆仓库 git clone --depth 1 https://github.com/ansrivas/angular2-flask.git

更多Python&Echarts版的数据可视化大屏源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/120705616 更多Java SpringBoot&Echarts版的数据可视化大屏源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123652970 更多《工厂订单出入库信息管理系统》案例源码： https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/117841646 更多【工厂扫码打印&扫码装箱&错误追溯系统】完整案例 https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123096879

项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

基于flask的订水小程序源码.zip

使用Flask构建咖啡厅订单服务器和容器分发 使用烧瓶的咖啡订单，使用kafka的数据同步和更新，通过docker分发 order_ms容器执行 docker run -d -p 15000:5000 --network my-coffee-network --name order_ms 1yangsh/order-ms MySQL运行 docker run -d -p 13306:3306 --network my-coffee-network -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=true --name mydb mysql:5.7 kafka_consumer_ms执行 docker run -d --network my-coffee-network --name kafka_consumer 1yangsh/kafka_consumer

疫情数据可视化分析系统，使用python编写的，用爬虫去爬取数据，然后使用pymysql存入MySQL数据库，然后使用flask搭建web框架，最后使用pyecharts进行可视化。

系统介绍基于Flask框架的Web应用开发，小快轻，当然依然水煮风格

基于YOLO的挖掘机目标检测模型+flask模型前端展示的环境配置文档，与之前上传的基于YOLO的挖掘机目标检测模型+flask模型前端展示配合使用。 1.安装Paddle 2.安装PaddleDetection 3.安装后端使用的Flask框架 4.安装Windows下的git环境

网上商城 需求分析： 使用MySQL和flask实现，所有功能需和数据库互连，需要网页交互 创建数据库shop，通过flask连接数据库，使用flask建表 1.用户注册，登录，退出，修改个人信息 在注册界面中，用户需要填写会员信息，然后进行“同意协议并注册”，程序将自动验证是否唯一，如果唯一，则保存在数据库中，否则提示修改。最终运行结果类似 图1.1会员注册页面运行结果注册页面模块功能实现创建注册页面表单->显示注册页面->验证并保存注册信息登录模块概述：在该页面中，填写会员账号，密码和验证码，登录按钮即可实现会员的登录，输入错误则给予提示，效果图如下： 登录页面模块功能实现生成验证码->显示验证码->检验验证码->保存会员登录状态会员退出功能：清空会话中的user_id和用户名 2.首页商品图片轮播展示，显示热销和推荐购买，搜索商品（张家豪） 显示商品热销（根据商品销量），显示商品推荐

烧瓶兔 flask-rabbitmq是一个框架，简化了python操作Rabbitmq的框架，可以与Flask很好地结合。 因此，您无需考虑基础操作 安装 该项目已提交给Pypi，可通过pip安装： $ pip install flask-rabbitmq 产品特点 开始关注Flask应用，无需考虑进程阻塞 通过config.py配置 支持通过装饰器或寄存器类声明队列 简单的例子 首先在app/__init__.py实例化RabbitMQ和Queue对象，然后导入demo模块： from example . app import app from flask_rabbitmq import