Python

项目分为注册登录模块，个人站点，文章详情，文章的增删改查等等 我是全栈 难点主要是在于xss攻击的应对，还有多表查询比较繁琐

├── auth 用户验证模块 │   ├── admin.py │   ├── apps.py │   ├── migrations │   ├── models.py 用户信息-数据模型 │   ├── urls.py 登录注册相关视图-路由地址配置 │   └── views.py 登录注册相关视图 ├── bs-frontend-template 前端vue目录 │   ├── LICENSE │   ├── encrypt.js │   ├── index.html │   ├── jest.config.js │   ├── mock │   ├── package-lock.json │   ├── package.json │   ├── public │   ├── src │   ├── tailwind.config.js │   ├── test │   ├── tsconfig.json │   └── vite.config.ts ├── co2 二氧化碳排放数据模块 │   ├── __init__.py │   ├── admin.py 后台二氧化碳排放管理显示控制 │   ├── apps.py │   ├── migrations │   ├── models.py 二氧化碳排放数据-数据模型 │   ├── tests.py │   ├── urls.py 二氧化碳排放数据-路由配置地址 │   └── views.py 二氧化碳排放数据视图 ├── co2_analyse_system 后端全局配置 │   ├── __init__.py │   ├── asgi.py │   ├── settings.py 后端全局配置文件 │   ├── urls.py 后端全局路由地址配置 │   └── wsgi.py ├── dataset 原始数据集 │   ├── 1997年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 1998年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 1999年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2000年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2001年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2002年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2003年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2004年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2005年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2006年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2007年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2008年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2009年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2010年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2011年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2012年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2013年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2014年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2015年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2016年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2017年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2018年30个省份排放清单.xlsx │   ├── 2019年30个省份排放清单.xlsx │   └── crawl_excel.py 从网站抓取下载原始数据集的爬虫代码 ├── db.sqlite3 数据库文件，下载这个软件 https://www.sqlitestudio.pl/，然后用它打开项目里的db.sqlite3文件即可查看表结构啥的 ├── dist 由vue前端最终构建得来的前端文件 │   ├── assets │   └── index.html ├── index 前端文件配置目录 │   ├── __init__.py │   ├── admin.py │   ├── apps.py │   ├── migrations │   ├── models.py │   ├── static │   ├── tests.py │   ├── urls.py 前端页路由配置 │   ├── utils.py 工具函数代码 │   └── views.py 渲染前端页面的视图 ├── loaddata.py ├── manage.py 后端启动入口文件 python manage.py runserver ├── middlewares 后端中间件目录

该项目涵盖了从后端逻辑到前端界面设计、从数据库管理到系统安全维护的全栈开发。 在后端开发上，我使用了Django框架，它提供了强大的ORM功能和模板引擎，使得我可以高效地进行数据库交互和页面渲染。数据库方面，我选择了MySQL，以其高性能、稳定性和可扩展性来满足商城网站对数据存储和查询的需求。 在前端开发上，我运用了HTML、CSS和JavaScript来构建用户友好的界面，并利用Ajax技术实现前后端数据的异步交互，提升用户体验。同时，我使用了Bootstrap等前端框架来加速开发进程并美化页面。 在安全性方面，我充分利用了Django的用户认证和权限管理功能，确保用户数据的安全性和隐私性。此外，我还对输入数据进行了严格的验证和过滤，以防止SQL注入等常见的安全漏洞。 商城网站的性能优化是一个重要问题，我通过优化数据库查询、使用缓存技术等方式来提升系统性能。其次，实现前后端数据的异步交互是一个技术难点，我通过深入研究Ajax技术并结合Django的视图和模板功能，成功实现了实时数据交互。最后，确保系统的安全性是一个持续的挑战，我采取了多种安全措施来保护用户数据，并不断学习最新的安全知识来应对潜在的安全威胁。

简单的猜数字游戏在这个游戏中，一个玩家（通常是裁判）会在一定范围内（如1到100）选择一个数字，然后其他玩家轮流猜测这个数字。裁判会根据玩家的猜测给出提示，比如“太大了”或“太小了”，直到有玩家猜中这个数字为止负责写代码，实现简单的数字游戏，通过上网查资料中解决代码报错问题。

简单的猜数字游戏在这个游戏中，一个玩家（通常是裁判）会在一定范围内（如1到100）选择一个数字，然后其他玩家轮流猜测这个数字。裁判会根据玩家的猜测给出提示，比如“太大了”或“太小了”，直到有玩家猜中这个数字为止负责写代码，实现简单的数字游戏，通过上网查资料中解决代码报错问题。

提供公司人员定位、电子围栏、检测整改、视频监控、道闸门禁、人员轨迹、数据大屏、数据分析、onenet 物联网 、项目管理、承包商管理 等等

边缘计算盒子加摄像头，通过模型识别监控违章，如抽烟、安全帽、烟火、摔倒 等等，违章视频保存 mqtt 消息通知服务器。

对任务流数据进行了可视化设计，使用图表、图形等方式展示了任务流的关键信息，帮助用户更直观地理解和掌握任务情况

基于LangChain + 开源 LLM构建个人知识库，用 LangChain 对文档进行向量化，然后检索内容，在调用 LLM 对得到的内容进行总结输出

1、系统分为通信、感知、决策、规划、控制、监测等模块。 2、该系统为矿山场景下的自动驾驶项目，实现采运排全流程无人化运行。

1、全国建筑市场企业资质公示信息 按地市采集 数据量100万+ 2. 全国破产重整案件网公开案件 按月采集 数据量60万+，持续增加中

1、全国建筑市场企业资质公示信息 按地市采集，数据量100万+，持续增加中 2. 全国破产重整案件网公开案件 按月采集，数据量60万+，持续增加中 建筑市场企业资质公示信息的数据采集通常涉及以下步骤： 1. **确定数据来源**：确定您想要采集的建筑市场企业资质公示信息的来源，例如官方网站、数据库或其他渠道。 2. **制定数据采集计划**：制定详细的数据采集计划，包括需要采集的信息内容、采集频率、采集方式等。 3. **选择合适的工具**：根据数据来源和采集计划，选择适合的数据采集工具，比如网络爬虫、数据抓取软件等。 4. **编写数据采集脚本**：如果需要定制化的数据采集，您可能需要编写数据采集脚本来自动化数据采集过程。 5. **执行数据采集**：根据计划执行数据采集，确保数据的准确性和完整性。 6. **数据清洗和处理**：采集到的数据可能需要进行清洗和处理，确保数据质量和可用性。 7. **数据存储和分析**：将采集到的数据存储在适当的数据库或文件中，并进行分析和利用。

1、全国建筑市场企业资质公示信息 按地市采集 337/337 数据量100万+，持续增加 2. 全国破产重整案件网公开案件 按月采集 数据量60万+，持续增加

主要是运用modbus485通信技术 使用python的serial库收发消息，我来解析并且保存消息到excel文件，并且实时更新至网页，网页使用echarts折线图，方便观察记录 此外还能解析配置文件，方便解析不同的485协议的点表 全部由我完成，1000多行代码

项目用于解析can通信 使用tkinter做界面框架 支持can卡选择，实时解析can-read消息，保持运行状态和故障信息，长时间can-write保持心跳，控制下位机 全部由我独立完成，共500多行代码

全站开发，全方位展示客户企业信息，CONTACT US保存用户姓名，电话，邮箱，和需求信息，保存到数据库，并有后台管理面板，方便查看感兴趣的客户信息。google地图标记企业位置信息。

本项目是一个Python脚本工具，用于从中国国家统计局获取数据，并将数据存储到MySQL数据库中。它包含了创建数据库表、插入数据以及管理数据库连接等功能 数据库配置 在 national_data.py 模块中的 config 字典里设置数据库连接参数。根据数据库设置更新这些参数。 模块介绍 mysql_connect.py：处理MySQL数据库连接和操作。 national_data.py：从国家统计局API获取数据，并将其存储到数据库中。 数据编码对应 dbcode.json：存储数据库代码及其相应的名称。 zb.json：包含用于查询不同类型国家数据的类别和子类别代码。 wbcode.json：可能包含与数据获取过程相关的额外代码（如果使用的话）。

支持从多种不同格式的在线文件中提取和解析文本内容，并将其转换为Document对象。 适用于自然语言处理和文本分析的场景，例如构建问答系统、知识图谱等。 分类完成了: 文档,在线csv,文本处理,pdf文件处理和 自然语言分割.

定时统计任务,根据项需求完成相应的统计报表. 然后定时发送到需求方指定邮箱. 部分内容 获取,使用爬虫技术,利用 python + selenium 调起网页进行获取.

该项目为公司后台数据统计使用. 前端100%由个人开发,使用layui框架搭建完成. 后台100%由个人开发,使用pandas进行数据统计任务. 涉及数据库mysql,clickhouse,redis等的相关操作.