使用Flask Web框架实现一个Web版的通讯录，用文件实现数据存取。通讯录的字段有学号、姓名、手机号、电子邮箱，可以实现添加、存储和查找。
时间: 2024-06-09 22:04:43 浏览: 81
用文件存储10个学生的姓名、学号、手机号、地址，可通过姓名或者学号查找
5星 · 资源好评率100%好的，下面是一个简单的 Flask Web 应用程序，实现一个通讯录的增加、存储和查找功能。使用文件实现数据存储，数据格式为 CSV 格式。
首先，在你的项目文件夹下，新建一个名为 `templates` 的文件夹，用于存放 HTML 模板。在 `templates` 文件夹下，新建一个名为 `index.html` 的文件，代码如下：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>通讯录</title>
</head>
<body>
<h1>通讯录</h1>
<form method="POST" action="/add_contact">
<label>学号：</label>
<input type="text" name="id"><br><br>
<label>姓名：</label>
<input type="text" name="name"><br><br>
<label>手机号：</label>
<input type="text" name="phone"><br><br>
<label>电子邮箱：</label>
<input type="text" name="email"><br><br>
<input type="submit" value="添加">
</form>
<br><br>
<form method="POST" action="/search_contact">
<label>学号：</label>
<input type="text" name="id"><br><br>
<input type="submit" value="查找">
</form>
</body>
</html>
```
该 HTML 模板包含一个表单，用于添加联系人，以及一个表单，用于查找联系人。
接下来，在项目文件夹下，新建一个名为 `app.py` 的 Python 文件，代码如下：
```python
from flask import Flask, render_template, request
import csv
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/add_contact', methods=['POST'])
def add_contact():
id = request.form['id']
name = request.form['name']
phone = request.form['phone']
email = request.form['email']
with open('contacts.csv', 'a', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow([id, name, phone, email])
return '添加成功！'
@app.route('/search_contact', methods=['POST'])
def search_contact():
id = request.form['id']
with open('contacts.csv', 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
if row[0] == id:
return f'姓名：{row[1]}，手机号：{row[2]}，电子邮箱：{row[3]}'
return '查无此人！'
if __name__ == '__main__':
app.run()
```
该 Python 文件使用 Flask Web 框架实现了一个简单的通讯录 Web 应用程序。`index()` 函数渲染了 `index.html` 模板，`add_contact()` 函数从表单中获取联系人信息，并将其写入 CSV 文件中，`search_contact()` 函数从表单中获取学号，查找 CSV 文件中的联系人信息，并返回结果。
最后，在你的项目文件夹下，新建一个名为 `contacts.csv` 的 CSV 文件，用于存储联系人信息。
启动该应用程序，打开浏览器，在地址栏输入 `http://localhost:5000` 即可访问该应用程序。
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
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6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
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3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。
4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。
5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。
6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。
7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。
在处理图形图像方面，易语言能够：
1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。
2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。
3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。
4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。
易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面：
1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。
2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。
3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。
4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。
5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。
在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。