RecommendationSystemDemo 基于Surprise实现的具有完整功能的推荐系统服务，并利用Flask框架实现了简单的接口调用。 封装了完整的更新日志数据，训练，根据id查询推荐结果等功能。 包含了常见的SVD，FM等算法。 一，文件说明： python版本：3.6 requirements.txt在yx_recommender_system下 my_data：本地用于测试的电影数据 yx_recommender_system：封装好的推荐系统核心代码，对web服务调用者透明。 demo_server.py：网络服务端代码。 server_implement.py：推荐服务功能实现。 demo_client.py：客户端代码，因不一定用python初始化所以暂未实现。 yxdemo.py：调用推荐系统的参考demo，执行结果参考如下： 分别是推荐给用户id为

Flask-OrientDB Flask-OrientDB 通过提供 Flask 和 Pyorient（OrientDB 的 Python 驱动程序）之间的接口，简化了 OrientDB 与 Flask 的使用。 安装 pip安装flask-orientdb 例子 from flask import Flask from flask.ext.orientdb import OrientDB app = Flask(__name__) app.debug = True client = OrientDB(app=app, server_pw=your_server_pw) db_name = 'test_db' db_type = 'plocal' client.set_db(db_name) @app.route("/") def home(): # connect oper

基于flask的python程序，前端登录页面，注册页面，用户界面，管理员界面。用户能进行图书的预订借阅，搜索查询等，管理员能进行图书的审核以及增删查改等。包含sql脚本文件。

包含了基本的增删改查，和登陆退出功能。

flask搭建的个人博客网站，跳过邮箱验证，亲测可用

主要介绍了flask 框架操作MySQL数据库,结合实例形式详细分析了flask框架操作MySQL数据库的连接、表格创建、数据增删改查等相关使用技巧,需要的朋友可以参考下

ubuntu18、Centos7一键脚本离线安装Flask完整步骤与依赖解决 配合 https://blog.csdn.net/weixin_42544902/article/details/118710505 食用更佳

项目名称 连接烧瓶和Pyqt的简单示例。 入门 确保已安装pipenv并运行pipenv install来启动并运行环境。 在Windows上设置Flask Env可行性， set FLASK_APP=flasky.app set FLASK_ENV=development 使用flask run启动烧瓶应用程序 在另一个终端中，运行flasky_gui.py 。

基于Python + Flask + PyEcharts + Bootstrap实现淄博酒店数据分析可视化平台 本项目名为“淄博酒店统计与分析”，主要是利用网络爬虫爬取美团网站的酒店数据，利用Echarts工具进行统计分析，筛选出用户期望的酒店数据，对酒店的选择进行策略支持。 不仅仅是淄博这一个城市，可以修改成任何一个城市，修改成任何一个城市的任何行业的可视化分析，只需要修改爬虫代码即可。 并且，本项目有明确的的前后端，有数据的爬取，数据的处理和代入数据库，FLASKweb展示到页面，分页等很多的功能。 通过模板（一些其他资源）进行修改的，非常的实用，功能齐全等多个好处

Project_Rasa:Projeto Rasa NLU 1.0。 在Linux上使用ChatBot进行简单的开发Flask，Docker，Spacy（NLP）和Rasa（NLU）