使用pycharm和mysql,完成一个数据管理系统的设计,管理各种数据集。要求实现:(1)针对每个数据集可以展示出具体描述信息,并可提供下载(2)数据集上可以添加代码,评论,有点赞和踩;用户也可以取消点赞,可以删除自己的评论。首页展示关注度最高或者下载量最大的数据集,并在网页中显示出来,请显示详细代码。
时间: 2023-12-24 12:06:11 浏览: 45
首先需要安装相关库,包括 Flask、Flask-MySQLdb、Flask-WTF、WTForms。
可以使用以下命令安装:
```python
pip install Flask Flask-MySQLdb Flask-WTF WTForms
```
接下来,我们创建一个名为 `app.py` 的主文件,并导入所需的库:
```python
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, flash
from flask_mysqldb import MySQL
from forms import DatasetForm, CommentForm
import os
```
其中 `forms.py` 文件包含了表单类 `DatasetForm` 和 `CommentForm`,用于展示和处理数据集信息和评论。
我们需要从环境变量中获取数据库连接信息:
```python
app = Flask(__name__)
app.secret_key = os.environ.get('SECRET_KEY')
app.config['MYSQL_HOST'] = os.environ.get('MYSQL_HOST')
app.config['MYSQL_USER'] = os.environ.get('MYSQL_USER')
app.config['MYSQL_PASSWORD'] = os.environ.get('MYSQL_PASSWORD')
app.config['MYSQL_DB'] = os.environ.get('MYSQL_DB')
mysql = MySQL(app)
```
接下来,我们定义一些路由函数来处理用户请求。
首先是主页,它将显示热门数据集:
```python
@app.route('/')
def index():
cur = mysql.connection.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM datasets ORDER BY downloads DESC LIMIT 10")
datasets = cur.fetchall()
cur.close()
return render_template('index.html', datasets=datasets)
```
这个路由函数会从数据库中获取下载量最大的 10 个数据集,并将它们传递给 `index.html` 模板进行展示。
接下来是数据集详情页面:
```python
@app.route('/dataset/<int:id>')
def dataset(id):
cur = mysql.connection.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM datasets WHERE id = %s", (id,))
dataset = cur.fetchone()
cur.execute("SELECT * FROM comments WHERE dataset_id = %s", (id,))
comments = cur.fetchall()
cur.close()
form = CommentForm()
return render_template('dataset.html', dataset=dataset, comments=comments, form=form)
```
这个路由函数会从数据库中获取给定 ID 的数据集和评论,并将它们传递给 `dataset.html` 模板进行展示。同时,还会为新评论创建一个表单。
接下来是添加数据集页面:
```python
@app.route('/add_dataset', methods=['GET', 'POST'])
def add_dataset():
form = DatasetForm()
if request.method == 'POST' and form.validate_on_submit():
title = form.title.data
description = form.description.data
file = request.files['file']
if file:
filename = file.filename
file.save(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename))
else:
filename = ''
cur = mysql.connection.cursor()
cur.execute("INSERT INTO datasets (title, description, file) VALUES (%s, %s, %s)", (title, description, filename))
mysql.connection.commit()
cur.close()
flash('Dataset added successfully!', 'success')
return redirect(url_for('index'))
return render_template('add_dataset.html', form=form)
```
这个路由函数会处理添加数据集的请求。如果用户提交了有效的表单数据,它会将数据保存到数据库中。
最后是添加评论和点赞/踩功能:
```python
@app.route('/add_comment/<int:id>', methods=['POST'])
def add_comment(id):
form = CommentForm()
if form.validate_on_submit():
name = form.name.data
text = form.text.data
rating = form.rating.data
cur = mysql.connection.cursor()
cur.execute("INSERT INTO comments (dataset_id, name, text, rating) VALUES (%s, %s, %s, %s)", (id, name, text, rating))
mysql.connection.commit()
cur.close()
flash('Comment added successfully!', 'success')
return redirect(url_for('dataset', id=id))
@app.route('/rate/<int:id>/<int:rating>')
def rate(id, rating):
cur = mysql.connection.cursor()
cur.execute("UPDATE datasets SET rating = rating + %s WHERE id = %s", (rating, id))
mysql.connection.commit()
cur.close()
return redirect(url_for('dataset', id=id))
```
这些路由函数会处理添加评论和点赞/踩的请求。如果用户提交了有效的表单数据,它们会将评论保存到数据库中,并更新数据集的评分。
最后,我们需要运行 Flask 应用程序:
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
完整代码如下:
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)