Flask股票数据采集分析可视化系统 python+爬虫+金融数据+毕业设计(附源码) 1、安装依赖 2、运行vivew.py文件 3、浏览器打开网页: http://127.0.0.1:5000/index 4、账号admins 密码admins 5、采集网站:雪球网 基于Flask的股票数据采集分析可视化系统是一款利用Python的Flask框架,对股票市场数据进行采集、分析和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍: 数据采集:系统通过网络爬虫技术或者API接口,从各种数据源中获取股票市场相关的数据。这些数据包括股票价格、成交量、涨跌幅、市盈率等。用户可以选择不同的数据源和时间范围进行数据采集。 数据清洗与存储:系统对采集到的股票市场数据进行清洗和处理,确保数据的准确性和一致性。之后,系统将数据存储到数据库中,便于后续的查询和分析。 数据分析:系统利用Python中的数据分析库(如Pandas、NumPy等),对股票市场数据进行统计和分析。例如,用户可以查看股票品种的涨跌情况、行业的市盈率分布等。 可视化展示:系统使用Flask框架搭建前端网页
2023-11-13 21:21:14 24.95MB flask python 爬虫 毕业设计
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Bootstrap 最初是由就职于 Twitter 的设计师和开发人员创造的,现在,Bootstrap 已经成为了这个世界上最流行的前端开发框架和开源项目之一。它支持 Sass 变量和 mixin、响应式栅格系统、自带大量组件和众多强大的 JavaScript 插件。基于 Bootstrap 提供的强大功能,能够让你快速设计并定制你的网站。利用 Bootstrap 可以构建快速、响应式的网站。
2023-10-16 18:21:24 76KB flask python bootstrap
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flask狗书源代码,最终的代码,也可通过github获取 flask狗书源代码,最终的代码,也可通过github获取
2023-04-16 16:33:04 51KB Flask python
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flask yolov5 后端接口
2023-04-14 22:40:03 16.84MB flask python yolov5
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flask+mysql+前端 根据b站视频手动敲的 可建表之后直接运行
2023-03-30 17:21:36 438KB 课程设计 flask python
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乳腺癌预测应用程序使用 Flask-Python 在乳腺癌威斯康星州数据集上建立机器学习模型来预测癌症是良性还是恶性。 定义问题陈述 我们的主要目标是使用 Flask API 构建一个应用程序并部署在 Heroku 上以对乳腺癌是良性还是恶性进行分类。 使用此链接访问完整项目的文件夹 此文件夹包含连接到这 5 部分文章的 Python 代码: | | | | 通过这段代码,我们将学习: 如何在 Heroku 上使用 Flask API 部署模型? 数据来自威斯康星癌症数据集。 该数据由威斯康星大学麦迪逊分校的医院和William H. Wolberg博士收集。 阅读更多 与我联系
2023-03-05 10:43:23 66KB HTML
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基于Flask框架,搭建一套简单的表格管理平台;本人已编写输出了”基于Flask和JQuery,实现表格管理平台“的相关博客,也可直接通过博客来了解。 https://mp.csdn.net/postedit/101231870
2022-11-20 18:52:33 8KB flask python jquery
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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
2022-08-23 19:02:33 182KB AS flask python
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本期关于图像动漫化的深度学习资料非常适用于: 制作毕业设计:基于深度学习的毕业设计;(ofter独家出品) 理解深度学习:深度学习的实际应用;(理论付诸于行动) 设计工具APP:图像处理的设计及实现。(设计APP及使用) 1、运行环境 1.1 深度学习框架:tensorflow 1.2 预训练模型:AnimeGanV2 1.3 编程语言:前端Vue,后端flask-python 2、图片数据集 2.1 AnimeGanV2模型训练图片 2.2 备用-卡通图片(cartoon) 2.3 备用-漫画图片(anime) 3、代码使用说明(前后端) 3.1 运行环境(含模型、框架、安装库) 3.2 代码说明(含项目结构、核心代码) 3.3 运行说明(含本地后端、本地部署、云服务器部署) 3.4 运行效果及改善点 4、图像动漫化论文 4.1 CartoonGan 4.2 AnimeGan
2022-06-23 12:05:15 759.77MB 图像处理 计算机视觉 python应用 数据集
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2022-06-02 09:09:31 30.23MB flask python 后端