微信蜘蛛
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高效微信爬虫，微信公众号爬虫，公众号历史文章，文章评论，文章阅读及在看数据更新，可视化网页，可部署于Windows服务器。
使用环境
基于Python3 ==> flask/mysql/redis/mitmproxy/pywin32等实现
查看及安装依赖文件 requirements.
2021-10-08 11:51:17
26KB
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烧瓶博客
基于Python Flask框架的实现的个人博客系统
主要特性
内置模型：栏目，标签，文章，评论等
数据库：使用SQLAlchemy驱动，主要支持SQLITE和Mysql两种数据库
编辑器： Markdown编辑器
后台管理：使用Flask-Admin管理后台，功能强大，简单易用
主要依赖的Flask扩展插件
Flask-SQLAlchemy数据库模型
Flask-Admin后台管理
Flask-Login用户登录
演示
部署
本地环境
本地环境通过pip + virtualenv方式进行部署。
安装依赖：
使用requirements/common.txt来安装依赖项，本地环境使
2021-10-08 01:32:24
4.91MB
1
网站少不了要和数据库打交道，归根到底都是一些增删改查操作，这里做一个简单的用户登录功能来学习一下Flask如何操作MySQL。
用到的一些知识点：Flask-SQLAlchemy、Flask-Login、Flask-WTF、PyMySQL
这里通过一个完整的登录实例来介绍，程序已经成功运行，在未登录时拦截了success.html页面跳转到登录页面，登录成功后才能访问success。
以下是项目的整体结构图：
首先是配置信息，配置了数据库连接等基本的信息，config.py
DEBUG = True
SQLALCHEMY_ECHO = False
SQLALCHEMY_DATABASE
2021-10-07 17:31:41
84KB
1
Develop a NLP Model in Python & Deploy It with Flask, Step by Step，用Python开发一个自然语言处理模型（文档分类垃圾过滤），并用Flask进行部署，手把手教程，by Susan Li。
2021-10-07 11:52:41
337KB
1
本Demo程序前端利用了Three.js 3D技术模拟了在线虚拟环境，后台数据处理利用了Python + Flask框架 + Sqlite3数据库，功能上主要包含了用户注册、登录、模拟碰撞等。非常适合那些刚进行学习Pyhon Web开发的朋友。
2021-10-07 02:21:10
36.57MB
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烧瓶实现的简单进销存后台管理系统
进销存管理后台系统
flask实现的进销存后台管理系统，包含一个模块：采购管理，销售管理，仓库管理，数据统计，管理员管理，系统管理。
效果图
技术栈
烧瓶
烧瓶相关发展
MySQL的
layui模板
运行项目
#clone项目到本地
https://github.com/agamgn/flask-Purchase_and_sale.git
#安装依赖
pip install -r requirement.txt
#运行sql
#启动项目
python manage.py runserver
#默认超级管理员
root:root
2021-10-07 01:47:18
5.73MB
1
构建设置
# install python libraries
pip install -r requirements.txt
# run the server
python app.py
# install dependencies
npm install
# serve with hot reload at localhost:8080
npm run dev
# build for production with minification
npm run build
# build for production and view the bundle analyzer report
np
2021-10-06 23:00:30
188KB
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flask基础学习，Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Flask使用 BSD 授权。
Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具
2021-10-06 15:18:09
2.7MB
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StockAnalysisWebApp
这是一个股票分析Python Flask Web应用程序，可让您使用传统的统计方法（例如ARIMA，HoltWinters以及GBM等）来预测短期股价走势
功能的完整列表是：-
...分析>烛台图
...分析>记录每日收益
...分析>相对强度指数表（RSI）
...分析>移动平均收敛散度（MACD）
...分析>布林带图
...分析>多因素股票筛选和排名
...预测>移动平均线预测（单变量）
...预测>自动ARIMA + GARCH预测（单变量）
...预测>自动停止冬季预报（单变量）
...预测>向量自动回归预测（多变量）
...预测>几何布朗运动（GBM）预测（多变量）
...预测> Bootstrap抽样预测（多变量）
...预测>最佳风险收益的投资组合权重
此应用程序的有效“实时”版本托管在Pythonanywhere
2021-10-04 20:45:58
8.4MB
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