Python实现多人课堂考勤系统源码发布

资源摘要信息:"本资源是一个基于Python实现的多人人脸识别课堂考勤系统的设计源码。该系统是一个简单的课堂考勤工具，可将服务器部署用于实际考勤。项目部署涉及的步骤包括下载模型文件、安装依赖、修改配置文件以及启动服务。 首先，需要在根目录下创建一个名为 `model` 的文件夹，并将模型文件放入其中。模型文件可以通过网络资源或自行训练获得，用于支持人脸检测和识别功能。依赖安装则通过在命令行运行 `pip install -r requirements.txt` 完成，其中 `requirements.txt` 文件列出了所有必需的Python包及其版本。 修改配置文件是确保系统正确运行的一个重要步骤。源码提供了一个默认的 `config.py` 文件，但是在实际部署时，建议复制一份名为 `config_local.py` 的文件，并在新文件中修改相关配置，如端口号等，而不直接修改默认的 `config.py`。这样做可以在使用 `git` 更新项目时避免覆盖本地配置文件。 系统启动时，运行 `python app.py` 命令，此时服务端会检测 `config_local.py` 文件的存在，并优先使用该文件中的配置。确保端口、数据库连接等关键设置正确，以避免在运行时出现错误。 该系统设计为课堂考勤使用，通过人脸识别技术，实现对课堂出勤情况的自动化记录和管理。项目文件还包括 `db.py`（数据库操作模块）、`dashboard.py`（仪表盘界面模块）、`admin.py`（管理员功能模块）、`core.py`（系统核心逻辑模块）、`attendance.py`（考勤功能模块）、`auth.py`（权限认证模块）以及 `app.py`（主应用程序模块）等多个Python脚本。 本资源适合计算机相关专业的学生、老师以及企业员工，特别是对毕设、课设、作业或项目初期立项演示有需求的人员。通过下载和使用该系统，用户不仅可以完成实际的考勤需求，还可以学习和理解如何运用Python、人脸识别技术以及Web框架等知识于实际项目中。 该资源的标签包括“毕业设计”、“课程设计”、“课程实验”、“期末大作业”以及“多人人脸识别的课堂考勤系统”，反映了其设计目的和应用场景。" 该资源的文件名称列表提示了系统的主要组成部分和功能模块，说明了系统具有清晰的代码结构和模块化设计，便于用户理解和修改。