Flask构建微信小程序订餐系统 模版文件(templates)、静态资源文件(static)
2022-12-17 11:23:20
3.17MB
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虽说Flask是一个以轻量级著称的框架,但也为大型Web应用提供了诸如单元测试与数据库迁移等许多便利的功能,这里我们来看一下使用Python的Flask框架构建大型Web应用程序的结构示例:
2022-12-04 17:19:13
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快速，易于使用的网络微框架。
描述
Crow是用于运行Web服务的C ++微框架。 它使用类似于Python的Flask的路由，使其易于使用。 它也非常快，击败了多个现有的C ++框架以及非C ++框架。
产品特点
易于布线（类似于长颈瓶）。
类型安全的处理程序。
速度飞快（请参阅和）。
内置JSON支持。
基于的模板库（ crow::mustache ）。
仅标头库（可用单个标头文件）。
中间件对扩展的支持。
HTTP / 1.1和Websocket支持。
多部分请求和响应支持。
使用现代C ++（11/14）
仍在开发中
文献资料
可用。
例子
你好世界
# includ
2022-11-25 17:07:19
637KB
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(此图片来源于网络，如有侵权，请联系删除! )
答应管理员，自己挖的坑自己填...
最近刚好要做一个图片处理的小程序，
后台依然是强大无比的Python Flask，
文件上传小程序也采用multipart/form-data，
后端上无缝衔接，
但小程序前端卡了几分钟，泪奔！
下面就是小程序端的源码：
//点击选择图片
tapImage: function (e) {
var that= this
wx.chooseImage({
success: function (res) {
var tempFilePaths = res.tempFil
2022-11-25 11:37:11
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对B站视频的标题，播放量，弹幕量以及收藏量，视频分类等数据进行分析。我们采用爬虫对B站的热门视频弹幕进行爬取并保存为csv文件，导入数据库中，通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示。主要选取首页热门排行榜单中的热门视频的一些基本信息，并对获取的数据进行数据清理，数据分析并实现数据可视化展示。整体项目主要基于flask框架实现，项目设计前后端交互，基于观众对视频的点赞、投币、收藏等信息选取特征值，设计算法对数据进行更深层次的分析。
2022-11-24 20:18:37
662.88MB
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资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据库
登录：管理员可以通过输入预置的账号密码进行登录。
查看设备列表：管理员在登录成功后，应立即展示所有设备信息，设备 信息应包括设备 ID 号，设备名，实验室名，购置时间，购置人。
增加设备：增加设备时应输入设备名，实验室名，购置人等信息，设备 增加成功后自动返回系统分配的设备 ID 号，购置时间应为系统自动生成(默认为增加设备的时间)。
[附加] 删除设备：管理员本人购置的设备具有顶级重要性，故不能被删除
[附加] 搜索设备：输入关键词，显示名称中包含关键词的设备列表
另外保证：
对输入数据进行合法性验证，并进行友好提示。
对数据库中的密码字段加密处理。
提示
设备 ID 号应保证唯一性。
设备名可重复。
开发环境
Mac OS
PyCharm IDE
Python3
Flask（Web框架）
SQLite（数据库）
详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124897975
2022-09-26 16:53:01
17.86MB
资源包含文件：小程序源码+服务端源码+数据库文件
实现方式（微信小程序+flask+mysql）
本项目采用前后端分离的方式开发。由于 Flask 框架具有轻巧，简洁等明显优势，我们采用其作为后端框架。微信小程序利用 POST 方式传递参数到服务器后端，后端接受小程序的表单信息，在数据库进行相应的增加，删除，查询，修改操作，并将结果通过 JSON 数据返回至微信小程序前端。
数据库采用 MySQL，首先通过 Navicat 软件进行基本的创建表，创建视图，创建触发器，设置完整性约束。服务器后端通过 pymysql 进行对数据库的操作，统计分析页面使用 Echarts 实现。
详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/123309455
2022-06-11 09:07:54
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