较为完善的图书管理系统，MVC模式，已完成的功能里已经涵盖通过 web 前端视图层(view)的操作与 python 后端的控制层(controler)与模型层(model)的交互，已经实现对 mysql 数据库中数据的增删改查。已完成的功能所需数据全部来自 mysql 数据库，具体已经实现的功能如下：  用户登陆  用户注册  图书信息添加  图书信息删除  图书信息修改  按书名查询图书信息与图书信息展示  借阅记录展示  读者信息展示 为了提高曝光能力值，我就随便水一些字数吧（可以忽略）： 通过为期两周 web 课程设计，学习到了很多有关 web 开发的知识，提高了 web 前端网页开发能力，懂得通过对实际问题的需求分析合理的对网页进行功能模块设计，掌握 了 pythonweb 中 flask 框架的基本使用，掌握了前后端与数据库的基本交互流程，进一步熟 悉对数据库的增删改查的操作。在理解 MVC 的基础上并结合实际，在课设实践中运用了 MVC 开发模式，体会到对于一个项目而言采用良好的开发模式的重要性。

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程） 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 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 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 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述

知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

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

ChatGPT接入项目实例openai接口 前端uniapp，单页面，精简，无杂七杂八引入，后端python flask框架接口数据转发 部署教程及示例

利用flask 框架搭建微信小程序（完全免费，知识传播才叫知识）-附件资源

4.1 性能需求编号：NFT-1测试内容：1、测试网站每秒的最大请求次数2、测试页面最大响应时间 4.3 可维护性编号：NFT-3测试内容：1、判断代码是否采取

注：以前学习flask框架时老师期末留的大作业。想要学习flask框架的可以用来学习学习常用的知识点。本次大作业的内容如下：实现一个机器学习算法演示网站，要求网站使用flask-bootstrap模板，能够同时在手机和计算机上良好地显示页面（即响应式页面） 2.1 注册和登录功能，要求使用数据库，并且计算密码散列值 2.2 登录成功后，显示算法演示主页面 2.2.1 主页面先显示三种鸢尾花的图片（图片自己上网搜索） 2.2.2 再下一行显示带链接机器学习算法：线性回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、KNN聚类算法 2.2.3 点击文字可以跳转到相应的演示页面 2.3 单个算法演示页面，包括但不限于如下功能 2.3.1 用flash函数显示文字：服务端正在使用某某算法进行鸢尾花分类计算，此时服务端程序即时运行相应的机器学习算法 2.3.2 然后显示算法名称和运行算法程序得到的训练得分 2.3.3 下面再显示一张图片，图片是算法的文字描述和相应的公式 2.3.4 下面一行显示带链接的文字：返回主页，点击则返回演示主页面 实现了flask框架与机器学习相结合，在页面中显示。

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:

SERVER_NAME项在Flask的路由配置中至关重要,特别是在配置绝对url和子域名的操作中,这里我们就来看一下Python的Flask框架中SERVER_NAME项的配置教程: