主要介绍了Python使用Flask框架同时上传多个文件的方法,实例分析了Python中Flask框架操作文件实现上传的技巧,需要的朋友可以参考下

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Flask-SocketIO-Chat 一个简单的聊天应用程序，演示如何构造Flask-SocketIO应用程序。 要运行此应用程序，请在虚拟环境中安装需求，运行python chat.py并在一个或多个浏览器选项卡上访问http://localhost:5000 。 $ python chat.py

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所用技术：Flask框架+Python爬虫+echarts可视化图表完成的全国疫情实时可视化大屏监控 下载下来根据压缩包中的request.txt文件安装对应的Python库后可以直接使用

python 的flask写的小型网站，使用百度地图，显示车辆和垃圾箱满溢设备，后台和前端代码都有

农副产品批发类小程序，含OA及数据爬虫，可用于毕设参考，私信可提供技术支持及相关论文。 平台OA及数据爬虫地址：https://download.csdn.net/download/qq_21539283/85081328 客户端采用Vue + Flask前后分离开发；后台管理系统采用Django全栈开发。 客户端主要功能如下： 1）首页：供用户搜索商品，以及呈现各种农产品分类，供用户查看选购。轮播图部分可以做广告植入；内容板块主要为用户推荐热门好货，每日上新的农产品，附近好货，还可以在最近浏览里面找到以前浏览过的农产品。 2）分类：在该页面用户可以具体看到每个种类具体对应的农产品。更细致的分类供用户挑选购买。 3）消息：该页面显示一些促销活动以及官方的消息，还有系统通知。 4）购物车：在登录状态下该页面显示用户添加到购物车的农产品，供用户下单。 5）我的：在登录状态下用户可通过该页面查看所有订单，待付款，待发货，待收货信息，以及用户的评价和收货地址相关信息。还可以注册新用户。

Mnist，烧瓶和Tensorflow 一个烧瓶应用程序，用于处理Mnist数据集。 环境 Anaconda Python 3.6 安装库文件： conda install requirements.txt 运行烧瓶应用程序 要运行该应用程序： set FLASK_APP = app.py flask run 然后连接到： : : 用法 首先，训练模型 然后，通过图纸编号测试模型 内置 -画数字的画板

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。

流感预报员 基于实验性深度学习和基因型网络的系统，用于预测新的流感蛋白序列。 基本原理 在我任职期间，Flu Forecaster最初是作为Insight Health Data Fellow全面开发的。 预计的业务用例是预测未来的流感株，这将有助于为疫苗的先发制人提供信息。 我们不再需要选择当前正在传播的菌株。 取而代之的是，我们可以预测未来6个月内会出现什么样的菌株，先发制人（使用合成生物学方法）将其合成，并Swift扩大用于流感疫苗的菌株的生产规模。 入门 查看流感预报器 Flu Forecaster托管在，但也可以本地托管。 显示组件和从此GitHub存储库下载数据都需要Interne