# Python_finalproject

**Repository Path**: xie_zhi_qi/python_finalproject

## Basic Information

- **Project Name**: Python_finalproject
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-01-23
- **Last Updated**: 2021-01-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Python_finalproject


## 一、项目介绍
可以在此app中进行植物识别、查城市的空气质量、文字识别、猫类查询功能，并返回日志的功能。

### 1. 项目标题
[FlaskWebApp](http://chikei0916.pythonanywhere.com/)
### 2.项目简介
 - 该网站是一款以用户为中心的信息搜索、和识别网站
 - 本项目包含了4个智能API功能调用，帮助用户更直观的搜索并收集信息

### 3. 问题表述
 - 用户画象：喜欢动植物、阅读、天气的人  
 - 用户使用场景：在日常生活时遇到不熟悉但却感兴趣的植物时，输入照片地址，即可识别植物类别。  
 - 用户痛点：人们的求知欲。
 - 产品益点：网站背后的数据库较为庞大，能够支撑用户搜寻关键词
---
## 二、项目内容

- 包含主页、植物识别、空气质量查询、文字识别、猫类查询功能
- 功能简单易操作，且有清晰文字与标识提示
- 主页    
![主页](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210204_7a55ebf5_5329172.png "页面.png")  
- 植物识别页  
![植物识别](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210220_adb09d84_5329172.png "植物识别.png")  
- 识别成功页
![植物](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210257_81996d43_5329172.png "植物识别结果.png")
- 空气质量指数页
![空气质量](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210339_0cac4595_5329172.png "空气质量.png")
- 查询成功页
![空气](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210354_f88f7246_5329172.png "空气质量运行.png")
- 文字识别页
![文字](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210429_fd346862_5329172.png "文字识别运行.png")
- 查询成功页
![文字结果](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210453_202c5119_5329172.png "文字识别结果.png")
- 猫类查询页
![猫](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210720_15a0d2a1_5329172.png "猫类.png")
- 查询成功页
![猫](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0126/210753_6bf47347_5329172.png "猫结果.png")

## 三、解决方案

### 1. 整体项目规划
本项目主要通过植物识别、空气质量指数、文字识别、猫类搜索，日志系统5个功能，并配合HTML 、CSS 相关知识来完成，以下为其中涉及到的Python基础知识点：
[整体项目运用知识](https://gitee.com/xie_zhi_qi/python-homework1/blob/master/homework_week7.md)

### 2. 编程功能的基本描述
本项目主体功能有植物识别、空气质量指数、文字识别、猫类搜索，日志系统。涉及：
- API模块调用
- HTML页面书写
- Flask第三方模块的使用
```
from flask import Flask, render_template, request, escape
from cat import catfind, key1
from dog import dogfind, key2
from plants import plantsfind, key3
from water import waterfind, key4
from vsearch import log_request
```

## 四、编程功能的基本描述
### 1.项目设计与实施方法
- 项目按照正常的总分结构设计，登录界面后有四个功能分支供用户选择，给用户提供了极大的自由度和可选择性
- 项目采取由浅到深的方法实施，先是有完整的框架搭构，再迭代填入可运行的功能模块
- 项目具有完整的日志记录系统，且有独立的后台日志管理文件/数据库

### 2.计算思维/编程思维
- 项目的代码思路及方法总体架构清晰，可以清楚评判整个项目的功能逻辑和代码思路
- 结合Python语言基础课程内容，基本代码知识点总体成果展示丰富且有效
- 采取功能迭代模式，新添加的功能即使出错也不会影响上一代项目的运行
- 项目正常运行后又成功云端部署于pythonanywhere

### 3.人文思维/设计思维
- 项目具有十个有效功能页面数量，具有一定的用户体验
- 项目中各个模块使用统一样式模版架构网页设计

## 五、云端项目部署的基本描述

### 1.页面链接与页面功能介绍
- 欢迎页：http://chikei0916.pythonanywhere.com/
- 植物识别页：http://chikei0916.pythonanywhere.com/plant
- 空气查询页：http://chikei0916.pythonanywhere.com/air
- 文字识别页：http://chikei0916.pythonanywhere.com/texts
- 猫类查询页：http://chikei0916.pythonanywhere.com/cat
- 日志系统：http://chikei0916.pythonanywhere.com/view

有效功能页面数量共10个

#### 2.部署心得 
遇到的困难是API接口未进入网站的白名单，导致功能无法运行。  

---

## 六、学习/实践心得总结及感谢
本学期通过对《head first python》的学习，我学习到了很多，比如求和函数、传递列表、for循环、制作一个课表等待，在学习这门课程的过程中也会遇到许多困难和收获，课程内容对我来说还是很难的也很紧凑，且每周只有一次课，这就需要我们课下多多练习和操作，在听下次课才不会感到吃力，很好的培养自己独立思考的能力。同时感谢本课程老师给予我们认真负责的教学，这门课对于拓展专业及相关知识面、解决问题的能力让我受益匪浅。在完成本文档时，我参考了许多资源如下：[flask快速上手](https://www.bilibili.com/video/BV17z4y1X7UZ?from=search&seid=4396158331539989929)、[flask教程](https://www.w3cschool.cn/flask/)、[python-flask](https://www.youtube.com/watch?v=RWviEK1Si68&list=PLDFBYdF-BxV1G4FBpG1EMyFtbsbZuJOvD)等，感谢！
---