FLASK博客网站 这是一个Flask博客网站，用户可以在其中创建帐户来创建新帖子，更新和删除帖子。 演示 特征 创建您的帐户 查看其他人创建的其他帖子 帖子按照创建时间排序 查看用户个人资料和帖子 用户可以更新和删除他或她的帖子 技术栈 烧瓶 萨斯 引导程序

使用vue高仿了chatgpt的前端，后端使用python flask openai实现。 开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，后端使用了最新模型在分支toGpt3.5上，加上了流式响应。 新的模型更加强大，更加智能

## 登录模块 发送ajax请求，后台验证账号密码是否正确 将账号密码存在session实现状态保持，session存在redis中 使用wtf生成token，进行csrf跨站请求保护 ## 信息模块 后端返回HTML模板 经过浏览器渲染，展示界面 ## 新增模块 填写好要新增的信息，发送ajax请求 后端查询mysql数据库，判断新增的id是否已经存在 如果已经存在，新增失败，反之成功 刷新页面，进行展示 ## 编辑模块 对已经存在的信息进行修改和删除，发送ajax请求以后，会对要修改的账号id进行判断，是否是要编辑的id 如果不是进行返回，反之刷新页面，进行展示 ## 删除模块 要求输入要删除的id ## 后端进行判断 如果一致，进行删除，刷新界面，进行展示，反之，删除失败 密码修改 获取旧密码和新密码，发送ajax请求 将旧密码进行判断，看是否正确 如果正确进行更新，反之报错 ## 退出模块 清除session中的账号密码，重定向到登录界面，刷新界面 如果不退出下次登录将会重定向直接进入到管理界面

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

计算机毕业设计：基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架 项目源码 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 2、舆情分析 3、中国地图----各省份IP分析 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 7、微博舆情统计页面 8、爬虫数据采集页面 9、系统注册登录功能

yolov5_flask yolov5 v6.x在flask上的部署 支持在线上传预测图片与视频功能以及摄像头检测功能 上传后的视频保存在/upload中 结果保存在/inference/output文件夹中 可自行替换自己训练的模型(pt)以及类别参数文件(我的是 garbage.yaml)， 在camera.py中进行更改相应路径 注意注意不要把项目放在中文路径下的文件夹 CPU检测的用户需要在camera.py中修改select_device(0)为select_device('cpu')

本资源包含四个源代码，其开发环境都是Ubuntu14.04环境下面，其四个源代码分别是html、network（网络配置）、network_upload和network_upload_login。其中network_upload_login配置需要用户名和密码，初始的用户名和密码是：john，cat

python2.7 flask离线安装

Flask Web Development Developing Web Applications with Python(2nd) 英文epub 第2版 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

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