Flask

1.项目具体功能模块:(1)用户管理模块:用户注册、登录、个人信息管理(2)商品管理模块:商品上架、编辑、下架、库存管理(3)购物车模块:添加商品、修改数量、删除商品、实时计算总价(4)订单管理模块:订单创建、状态跟踪、订单查询(5)后台管理模块:数据统计、系统配置2.主要功能描述:这是一个完整的全
1210Python电商300.00元
1. 基于WEB开发相关知识和工具,拟设计与实现一种晚点扩散仿真与分析系统,生成一个网页,为高铁网络晚点的问题的研究提供技术支撑。 2. 本项目采用前后端分离的B/S架构,主要使用的开发工具和技术栈如下: • 后端: o 编程语言:Python 3.8.20 o Web框架:Flask (轻量级Web服务框架) o 数据库:MySQL 5.7+ (关系型数据库,存储基础数据及分析结果) o 数据库连接库:Pymysql o 网络分析库:NetworkX (用于图的创建、操作、复杂网络指标计算等) o 核心算法库:random, collections.defaultdict (Python内置) o 其他库:requests (用于HTTP请求) • 前端: o 核心技术:HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+) o 可视化库:ECharts (用于网络拓扑图、统计图表绘制和动态展示) • 开发环境与工具: o 操作系统:Windows o Python环境管理:Conda o IDE/编辑器:PyCharm • 数据存储: o 结构化数据:MySQL数据库 o 中间数据/缓存:JSON 文件 (例如,预处理后的网络拓扑数据、图表数据) 3. 系统主要包含以下三个核心功能模块: 1. 高铁网络结构分析模块: o 从数据库中读取高铁站点和线路数据,构建高铁网络模型(节点代表站点,边代表线路)。 o 计算网络的拓扑结构指标,包括:度分布、聚类系数、平均路径长度等。 o 对网络进行社团结构划分。 o 可视化展示:高铁网络拓扑结构图(节点可交互)、各类指标的统计图(如度分布直方图)、社团划分结果(在拓扑图上以不同颜色区分)。 2. 高铁网络晚点扩散模拟与分析模块: o 在已构建的高铁网络结构上,实现晚点扩散的仿真模拟。 o 支持采用SIS(易感-感染-易感)和SIR(易感-感染-移除/恢复)两种经典的传染病模型对晚点扩散进行建模。 o 用户可选择晚点源头节点,并可自定义参数。 o 动态展示晚点在网络中的扩散过程,标记出每一时间步的晚点节点和扩散路径。 o 统计并可视化展示每一时间步网络中晚点节点总数和未晚点节点总数的变化曲线。 o 用户可切换SIS/SIR模型进行对比分析。 3. 高铁网络关键节点识别模块: o 基于中心性的节点评估:  计算节点的度中心性 (Degree Centrality)。  计算节点的介数中心性 (Betweenness Centrality)。  计算节点的接近中心性 (Closeness Centrality)。  可视化展示各中心性指标的统计图或Top-N节点列表。 o 基于模拟统计的关键节点识别:  多次重复晚点扩散模拟过程(可设定不同源头或随机因素)。  统计在多次模拟中,各个节点发生晚点的总次数。  展示晚点次数最多的Top-10节点列表。 o 基于进化算法的最优免疫节点选择:  设定一组节点(例如10个)为免疫状态(这些节点不会发生晚点,也不会传播晚点)。  在设定免疫节点后,进行晚点扩散模拟,观察网络整体的晚点情况。  利用遗传算法 (Genetic Algorithm) 等进化计算方法,在所有可能的N个免疫节点组合中搜索,找出使得网络晚点影响(例如,总晚点节点数、晚点持续时间等)最小化的最优10个免疫节点组合。  展示算法给出的最优10个免疫节点列表。
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电商爬虫工具源文件源码
1、行业背景: 电商数据分析与市场研究行业 业务场景: - 商品价格监控: 帮助商家和消费者监控竞品价格变化,制定合理的定价策略 - 市场调研分析: 为电商从业者、数据分析师提供市场趋势和商品热度数据 - 竞品分析: 支持企业进行竞争对手商品信息收集和分析 - 数据驱动决策: 为电商运营、产品选品、库存管理提供数据支持 目标用户: 电商从业者、数据分析师、市场研究人员、个人用户 2、 - 多平台支持: 支持淘宝、京东、天猫三大主流电商平台 - 智能爬取: 可配置爬取商品名称、价格、销量、评价等多维度信息 - 反爬虫应对: 内置多种反爬虫策略,包括请求延迟、User-Agent轮换等 数据处理模块 - 数据清洗: 自动去重、格式标准化、异常数据过滤 - 数据存储: 基于SQLAlchemy的数据库存储,支持SQLite - 历史记录: 完整的爬取任务历史和数据版本管理 导出管理模块 - 多格式导出: 支持CSV、Excel、JSON等多种数据导出格式 - 批量处理: 支持大批量数据的高效导出 - 文件管理: 统一的下载文件管理系统 Web界面模块 - 用户友好界面: 基于Flask的Web应用,提供直观的操作界面 - 任务管理: 可视化的爬取任务创建、监控和管理 - 实时状态: 爬取进度实时显示和状态更新 系统服务模块 - 爬虫控制器: 统一的爬虫任务调度和并发控制 - 数据库服务: 完整的数据CRUD操作和查询服务 - 错误处理: 完善的异常处理和错误恢复机制 3、 后端框架: - Flask 2.3.3+: 轻量级Web框架,快速开发和部署 - SQLAlchemy 2.0.23+: ORM框架,提供数据库抽象层 爬虫技术: - Selenium 4.15.2+: 动态网页爬取,支持JavaScript渲染 - BeautifulSoup4 4.12.2+: HTML解析和数据提取 - Requests 2.31.0+: HTTP请求库,处理静态页面 数据处理: - Pandas 2.1.3+: 数据分析和处理 - NumPy 1.25.2+: 数值计算支持 - OpenPyXL 3.1.2+: Excel文件处理 1. 分层架构设计 - 表现层: Flask路由和模板系统 - 业务层: Services服务层处理核心业务逻辑 - 数据层: Models数据模型和数据库操作 - 爬虫层: 独立的爬虫模块,支持多平台扩展 2. 模块化设计 - 高内聚低耦合: 各模块职责明确,便于维护和扩展 - 插件化爬虫: 基于BaseCrawler的继承体系,易于添加新平台 - 配置驱动: 多环境配置支持(开发、生产、测试) 3. 可扩展性 - 平台扩展: 新增电商平台只需继承BaseCrawler - 功能扩展: 模块化设计支持功能快速迭代 - 部署灵活: 支持单机部署和分布式扩展 4. 稳定性保障 - 异常处理: 完整的异常体系和错误恢复机制 - 测试覆盖: 基于pytest的完整测试套件 - 日志系统: 分级日志记录,便于问题排查 5. 用户体验 - Web界面: 直观的操作界面,降低使用门槛 - 实时反馈: 任务进度和状态实时更新 - 数据可视: 多种格式的数据导出和展示
1680Pythonpython
行业场景:面向个人及中小团队的任务协作场景,解决任务杂乱、进度不清的痛点。 核心功能: 可视化看板(待办/进行中/完成三态流转) 多维度分类(工作/学习/生活标签体系) 安全认证(密码加密+会话管理) 技术架构: • 采用Flask轻量级框架实现RESTful API • 前端Bootstrap 5响应式布局适配多端 • SQLite嵌入式数据库零配置部署 • 动态交互通过原生JavaScript实现 亮点: 工厂模式初始化应用 CSRF防护的表单提交 无刷新任务状态切换动画
700Pythonweb
1,这是一个由flask框架搭建的互联医院后端服务架构,包括用户端,医生端,CMS端,方便做二次开发 2,主要功能有登录,药品管理,药品商城,购物车,发起问诊,创建药品订单,支付和物流需要自己接第三方服务。 3,提供了docker部署方式
1210pythonpython1000.00元
首先使用python的senlenium+xpath爬取安居客的北京租房信息数据,然后使用pandas对爬取的数据进行预处理,然后使用pymysql将数据写入mysql以及hadoop大数据平台。然后使用sparksql对数据进行数据分析,将分析的指标存入mysql,然后利用flask+echares从mysql里面抽取数据进行数据分析的可视化
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交互式影评系统源文件源码
作为WEB数据库项目,完成了一个简单的交互式影评系统,实现了时光网的部分基本功能,为电影爱好者和专业影评撰写者提供一个*获取影片信息与高质量影评*、*撰写影评与阅读影评*的交流分享平台,界面友好,简单易用。 ● 前端:HTML5+CSS3+JavaScript,使用Bootstrap框架帮助搭建页面,通过jQuery简化JS操作过程并实现前后端交互 ● 后端:Python Flask框架 ● 数据库:Sqlite3,考虑迁移到MySQL数据库 ● 版本控制:Git / Github
2610后端
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