Flask

本系统基于 Python Flask 框架，结合前端 Layui 组件库，快速构建了一款轻量级、易部署的数据库管理工具。系统支持数据库表数据的可视化查询、条件筛选及分页展示，同时提供表字段的在线编辑功能，便于快速修改和维护关键数据。适用于内网隔离、无法使用常规数据库管理工具（如 Navicat、DBeaver 等）的受限环境，特别适合运维人员或开发人员在无外网权限的场景下进行日常数据核查、配置调整与问题排查。工具部署简单，依赖清晰，界面简洁直观，无需复杂操作即可上手，有效提升内网环境下数据库操作的灵活性与效率，是一款实用的轻量级数据管理解决方案。

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。

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

贵州气象数据分析系统的主要功能有全国气象概览、全国气象分析、贵州气象分析、贵州天气预测、用户管理、公告管理、数据管理、系统日志等主要功能。在整个系统的搭建过程中，Web前端部分采用了HTML、CSS、LayUI与ECharts技术进行开发，而服务器后端部分则使用了Flask、Python、MySQL数据库等技术实现

智能排班管理系统项目简介 项目概述 智能排班管理系统是为医院超声科室量身定制的一款专业排班软件，旨在优化医生及录入员的工作排班流程，提高科室管理效率。系统采用C/S架构，结合Python Flask后端框架和QT客户端技术，为医院超声科室提供高效、智能的排班解决方案。 系统架构 架构类型：客户端/服务器(C/S)架构 服务端技术：Python Flask框架 客户端技术：QT框架实现 数据库：SQL Server(可根据医院需求配置) 核心功能模块 数据字典管理模块 维护科室、人员、职称等基础数据 支持多级权限管理 提供数据备份与恢复功能 请假管理模块 在线提交请假申请 多级审批流程 请假记录自动统计 与排班系统实时联动 休假管理模块 年假、调休假等各类休假管理 休假额度自动计算 休假申请与审批 休假历史记录查询 智能排班模块 基于规则的自动排班算法 考虑医生职称、专业方向等因素 支持多种排班模式(轮班、固定班等) 冲突自动检测与提示 预排班模块 支持未来多周期排班计划 排班模板管理 批量排班操作 排班方案对比与评估 调换班模块 在线调班申请 调班双方确认机制 调班历史记录 调班影响分析 专业排班模块 按超声专业领域排班 特殊检查项目排班 急诊超声专项排班 教学排班管理 固定排班模块 固定班次管理 节假日特殊排班 长期排班计划 排班规律设置 统计分析模块 排班数据多维分析 工作量统计报表 人员出勤率分析 自定义报表生成 系统特色 智能化算法：基于约束满足的智能排班算法，大幅减少人工排班工作量 可视化操作：QT实现的图形界面，操作直观简便 实时协同：支持多人同时操作，数据实时同步 灵活配置：参数化设计，适应不同医院科室的特殊需求 全面统计：丰富的报表功能，为管理决策提供数据支持 应用价值 提高排班效率，减少人工排班时间80%以上 优化人力资源配置，提升科室运营效率 降低排班冲突，提高医务人员满意度 实现排班过程标准化、规范化 为科室管理提供数据支持和决策依据 技术优势 采用成熟的Python Flask框架，确保系统稳定可靠 QT跨平台特性，支持Windows/Linux等多环境部署 模块化设计，便于功能扩展和维护 完善的数据安全机制，保障医疗信息安全 本系统将显著提升医院超声科室的排班管理水平和运营效率，是现代化医院科室管理的理想工具。

基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 ### 应用场景 - **医疗辅助诊断**：帮助医生快速筛选和初步诊断皮肤疾病，提高诊断效率。 - **远程医疗**：为偏远地区或医疗资源不足的地区提供远程诊断服务。 - **个人健康管理**：用户可以自行上传皮肤图像，及时了解自己的皮肤健康状况。

项目概述 本项目旨在构建一个分布式深度学习训练系统，涵盖客户端、主服务器和从服务器，实现用户登录、数据上传、任务管理、模型训练、监控与可视化等功能。系统支持高并发、易扩展和高容错的训练任务处理，适用于大规模深度学习任务的分布式管理。 客户端功能（PyQt） 客户端基于PyQt开发，提供用户登录、数据上传和任务状态查看功能。用户通过账号密码登录，获取JWT令牌以验证身份。数据上传模块支持多线程上传标注数据压缩包，并提交包含用户信息和任务参数的训练请求。任务状态查看模块定期查询主服务器，以表格形式展示任务列表，支持按状态、提交时间排序和筛选功能。 主服务器功能（Django + Nginx + Kafka + NFS + Prometheus + Grafana） 主服务器采用Django框架，结合Nginx、Kafka、NFS、Prometheus和Grafana，实现用户管理、任务管理、数据存储、监控与可视化功能。 用户管理 使用Django内置用户认证系统，支持用户注册、登录和权限分配。管理员可通过Django Admin界面操作用户数据，实现灵活的用户角色管理。 任务管理 主服务器接收客户端的训练请求，解析任务信息并存储到数据库中。任务通过Kafka队列管理，分发给从服务器。系统提供任务状态查询接口，返回任务的当前状态，包括任务ID、提交时间、状态、预计完成时间和结果路径等信息。 数据存储 使用NFS构建共享存储，上传的训练数据存储在主服务器的/nfs/data//路径下，供从服务器拉取。任务信息中包含数据路径，确保从服务器能够高效获取所需数据。 监控与可视化 Prometheus用于监控主服务器和从服务器的运行状态，包括CPU、内存、磁盘等指标。Grafana集成用于展示系统运行状态、任务轨迹和性能数据，支持系统状态、任务状态和历史统计的可视化。通过Django模板，将Grafana仪表盘嵌入到管理界面，实现直观的系统监控。 从服务器功能（Python + Prometheus Node Exporter + Kafka Consumer） 从服务器负责任务执行和状态监控。通过Kafka消费任务，从NFS拉取数据，执行深度学习模型训练，并将结果上传到主服务器。从服务器运行Prometheus Node Exporter监控资源使用情况，并将任务执行状态上传到Kafka，供主服务器监控。

1.全中文报错！有助于解决英文保存看不懂的问题，对于Python初学者极为友好 2.可在线运行Python代码 3.操作简单，只需双击程序即可运行，电脑不用安装Python 4.可上传Python文件，也可直接输入代码 5.可切换显示模式（黑/白）

技术架构 后端技术 Hadoop & Hive：用于存储和处理大规模的旅游数据。Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供高效的数据存储，Hive用于数据分析和查询。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示旅游景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 算法 推荐算法：结合协同过滤和内容推荐的混合推荐算法，通过分析用户的浏览历史、评分和评论等数据，生成个性化的旅游推荐列表。 情感分析：利用自然语言处理技术分析用户评论的情感倾向，进一步优化推荐结果。 系统特色 1. 大数据技术支持 本系统采用Hadoop技术处理大规模数据，确保在高并发条件下依旧能够快速响应用户需求。通过对用户行为数据的深度分析，系统能够挖掘用户的隐性需求，从而提供更加符合用户兴趣的推荐内容。 2. 多维度个性化推荐 系统整合了景点、美食、购物和活动等多方面的旅游资源，结合用户的历史浏览记录、评分和评论等数据，利用先进的推荐算法为用户生成个性化的旅行推荐列表。同时，情感分析技术的引入，使得系统能够进一步理解用户对不同旅游资源的情感倾向，优化推荐结果。 3. 直观的数据可视化 通过ECharts进行数据可视化展示，系统不仅为用户提供了直观的推荐结果，还展示了热门景点的评分分布、用户评论情感分析结果等，帮助用户更好地做出旅行决策。 4. 完善的用户交互界面 系统采用Flask框架开发Web应用，提供用户友好的界面设计。用户可以轻松地浏览推荐内容、进行个性化搜索、查看详情以及发表评论。同时，系统还提供了登录和注册功能，保障用户数据的安全性和隐私性。 系统功能 1. 景点推荐 根据用户的浏览历史和其他用户的评价数据，通过算法模型分析出用户可能感兴趣的景点，并提供推荐列表。 2. 智能搜索 用户可以通过输入关键词搜索景点、酒店、美食等旅游相关信息。搜索系统能够根据用户的输入提供相关的搜索建议和自动完成功能。 3. 评论与评分 用户可以对访问过的景点或体验过的服务进行评分和评论，这些数据将反馈给推荐系统，用于优化未来的推荐结果。 4. 个性化旅游路线规划 系统能够根据用户的时间、预算和兴趣爱好自动规划个性化旅游路线，用户还可以手动调整路线并即时看到调整后的效果。

技术架构 后端技术 Spark：用于大规模数据处理和分析，利用其内存计算的优势，高效地处理和分析大规模天气数据。 Selenium：用于自动化数据采集，模拟用户操作，自动化地从网络上抓取天气数据。 Pandas：用于数据清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。 Flask：轻量级Web框架，用于构建Web应用的后端服务，处理用户请求和响应。 前端技术 ECharts：用于数据可视化，展示天气数据的分析结果，包括气温变化、空气质量指数等，为用户提供直观的决策支持。 HTML/CSS/JavaScript：用于构建用户友好的界面，确保系统的易用性和交互性。 系统功能 1. 数据采集 使用Selenium从指定的天气网站上抓取历史天气数据，并将数据保存为CSV文件。采集的数据包括每个月的平均高温、平均低温、极端高温、极端低温、平均空气质量指数等，以及每日的详细天气情况。 2. 数据清洗 使用Pandas对采集到的原始数据进行清洗，移除冗余符号，将字符串类型的数据转换为数值类型，并对日期格式进行处理，确保数据的一致性和可用性。 3. 数据分析 在Linux环境下使用Spark进行数据分析，提取有价值的信息。分析内容包括每个月的平均气温、空气质量指数、极端温度、最常见的天气类型、降水天数和晴天数等。 4. 数据可视化 通过Flask和ECharts进行数据可视化展示，将分析结果以图表的形式直观展示给用户。用户可以通过Web界面查看每个月的平均气温变化、空气质量指数分布、极端温度变化、天气类型分布等。 系统特色 1. 全面数据处理 系统涵盖了从数据采集、清洗、分析到可视化展示的完整流程，确保数据处理的高效性和准确性。 2. 高效大数据处理 利用Spark的内存计算优势，系统能够高效处理和分析大规模天气数据，快速提取出有价值的信息。 3. 直观的数据展示 通过ECharts进行数据可视化，系统能够以直观、易理解的方式展示天气数据的分析结果，帮助用户更好地理解数据。 4. 用户友好的界面 系统采用Flask框架构建Web应用，提供简洁、易用的用户界面，用户可以轻松浏览和查询天气数据的分析结果。

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

本项目，参照chatgpt搭建了一个可以用于法律法规知识问答的智能问答功能。相关技术可用于其他如地理、知识库等场景。 目前只上传前端代码，后端大模型部分暂不上传。 前端样式设计参照chatgpt，后端框架可以选择flask、django等，能支持部署目前市面的大多数开源模型。 同时，本人也可接取大模型微调业务。

对于功能学习，首先要做的就是学习过程中如何看到结论，如何对现象总结。要明确每一步动作的初衷，避免背离最初的目的。 一、测试环境 在能够运行系统的前提上，我们要拥有对应系统的源码供我们进行调试，明确学习方向后需要增添流程debug。 同时还要拥有版本维护的手段，常用的版本工具有SVN和git工具。 二、需求梳理 可以让我们很好的观察系统运行状态，是否正常。最常用的方式通过前端界面完成，这一部分也是这篇主要讲述的地方。 首先我们应该选择一个前端框架帮助我们完成界面的设计。在此之前先明确我们需求。 1.支持以脚本为单位创建标签页 2.支持导入python脚本 3.支持执行python脚本，并获取回显内容。 a) 支持根据json格式解析回显内容，使用树状图形展示每个节点信息。 b) 支持将节点信息关联到文本框。 4.支持配置保存 三、设计 根据需求我们将工具分为前端、中间数据、底层三部分 3.1、前端 主页面包括地址栏，脚本/脚本结果/添加筛选key。还提供对地址、脚本、筛选key保存配置的功能 3.2、中间件 中间件通过python的flask实现，通过拨不同句柄响应用户。

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

平台简介：基于 Flask 框架开发,集接口测试、mock 服务、定时任务、在线数据库客户端、在线 redis 客户端、 在线 ssh 客户端等功能于一体的测试平台 运用技术及框架：python3.6、amazeui、flask、pytest、requests 我的贡献： 1.解决了不同项目接口管理问题,公共用例库方便用例导入,解决接口冗余问题. 2.mock 服务自定义接口文本及响应信息,可以在实际接口未完成之前完成测试脚本编写. 3.定时执行不同级别的接口并生成可视化报告,操作简单易上手. 4.在线数据库和 ssh 客户端既防止密码泄露又省去本地安装客户端步骤. 5.在线 redis 客户端可实时查看和操作 redis 中的数据. 6.平台开放出部分无需鉴权、执行特定用例接口,方便代码更新后由 jenkins 触发自动化测试.