基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统(1)

来源:互联网 发布:直接消耗系数矩阵 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 10:33

实验框架的设计

一、实验简介

1.1 实验介绍

本次实验将基于 Flask 框架与 MySQL 数据库,使用 Python 语言实现一个简单的番剧推荐系统。

1.2 知识点

本实验中我们将学习并实践以下知识点:

  • Python 语言基础
  • SQL 语言基础
  • HTML 与 CSS 基础
  • 数据库表的拆分与设计
  • Flask 框架的使用
  • MySQL 的 Python 接口的使用
  • 复杂查询语句的使用
  • 推荐算法的简易设计

1.3 效果图

本课程将最终将实现下面的效果,输入 User Number,这里使用数字代替,页面输出为番剧名称和描述,使用字母代替:

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二、基础知识

2.1 认识Flask框架

Flask 是一个 Python 语言的微型网络开发框架。微框架中的 “微” 意味着 Flask 旨在保持核心简单而易于扩展。Flask 不会替你做出太多决策——比如使用何种数据库。而那些 Flask 所选择的——比如使用何种模板引擎则很容易替换。

Flask 基于 WerkzeugWSGI 工具箱和 Jinja2 模板引擎。实验中你将会知道 Jinja2 给予我们极大的方便,比如可以传递变量参数等。让我们的表示层动态的展示你想展示的信息,更详细的说明可参考 Python Flask Web框架。

2.2 认识 MySQL 和简单的 SQL 语句

MySQL 作为一种关系型数据库,由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。并且实验楼已经安装好 MySQL,故实验时只需使用即可。

我们要用到的 SQL 语句包括 select 语句,insert into 语句,create 语句,order by 子句, Limit限制语法,natural join 语法。由于会涉及到较复杂查询,对于上述 SQL 用法不太熟悉或不会的同学,建议去学习一下实验楼的 SQL 课程。

三、模块的设计

3.1 代码设计

本课程中我们将代码设计为 app.pyrecommend.py 两个模块:

  • app.py 用于根据不同请求来调用不同功能,即 Flask 的主体。
  • recommend.py 用于完成推荐功能,其中包含了推荐算法的实现,以及与数据库进行交互。

3.2 数据库表设计

由业务逻辑出发,可发现实体类 user(用户) 和 anime(番剧),弱实体类 style,联系集 user_anime(记录用户喜欢的番剧)anime_style(番剧的标签)

四、实验内容

4.1 安装 Flask

为防止库的冲突我们先安装虚拟环境,打开桌面上的 Xfce 终端,输入下面的命令:

sudo apt-get install python-virtualenv

安装过程如下:

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创建myproject文件夹并激活virtualenv:

mkdir myprojectcd myprojectvirtualenv venv

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在 virtualenv 中安装 Flask:

pip install -i http://mirrors.aliyuncs.com/pypi/simple flask

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编写最简单的 Python 代码来测试 Flask:

from flask import Flaskapp=Flask(__name__)@app.route('/')def index():    return "hello"if __name__=="__main__":    app.run(debug=True)

运行编写的代码:

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使用浏览器访问 localhost:5000 查看 Flask Web 服务是否已经启动:

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至此 Flask 安装成功。

4.2 测试 MySQL

首先,需要启动 MySQL 服务,进入 Xfce 终端后启动并进入 MySQL 命令行(密码为空):

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成功进入,MySQL 已启动,但是我们还需将它与 Python 连接起来。

4.3 安装连接 MySQL 的 Python 包

安装 python-mysqldb 包:

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进入 MySQL 创建一个数据库 recommend:

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编写测试连接数据库代码:

import MySQLdbdb=MySQLdb.connect("localhost","root","","recommend")cursor=db.cursor()sql="create table user_anime(user int,anime int)"cursor.execute(sql)db.close()

简单说明一下上面的代码:

  • 第一行导入连接 MySQL 的库
  • 第二行通过指定参数(ip,用户名,密码,数据库)连接到某一个数据库
  • 第三行使用 cursor() 方法获取操作游标
  • 第四行为要执行的 SQL 语句,这句是创建一个名为 user_anime 表
  • 第五行为执行 SQL 语句

回数据库查看一下

use recommend;show tables;

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可以发现数据库表创建成功,连接成功。

4.4 创建表以及填入数据

说明:由于实验楼的网络限制需要自行插入数据,在实际情况下数据为用代码导入,并且数据量要多得多。下面的数据仅仅为完成简单推荐系统而设定的数据,所以没有什么实际意义。但是通过这个实验过程,同学们可以学会如何使用这个方法。

在 MySQL 提示符后输入相关命令,首先需要删除上述步骤的测试表,开始正式创建数据库。

依次完成下列的创建过程:

  • 创建 user 表存储 id,姓名,用 id 为主键,即 id 不能重复。
  • 创建 anime 表存储 id,名称,介绍信息,同样用 id 为主键,即 id 不能重复。

创建过程如下图所示:

create table user(id int,name varchar(20),primary key(id));create table anime(id int,name varchar(20),brief varchar(100),primary key(id));

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插入数据:

  • 用insert into 语句插入一个人,id为1,名为Tom
  • 用select 语句查询一下,插入成功

数据操作如下图:

insert into user values(1,"Tom");select * from user;

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  • 同样向anime表中插入数据
insert into anime values(279,"a","A");select * from anime;

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insert into anime values(3494,"b","B");insert into anime values(3377,"c","C");insert into anime values(3452,"d","D");insert into anime values(782,"e","E");insert into anime values(3421,"f","F");insert into anime values(2730,"g","G");

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下面创建联系集,首先创建番剧和对应类型的表。这里需要用到外键。对于 foreign key 解释一下,这个定义的是外键,其约束是 anime_id 的值域在 anime 表的 id 值域之中,其对于保持数据库的一致性很重要。

create table anime_style(anime_id int,style_id int,foreign key(anime_id) references anime(id));

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插入关联数据,这里比较多,希望大家不要反感。

insert into anime_style values(279,26);insert into anime_style values(279,30);insert into anime_style values(279,32);insert into anime_style values(279,8);insert into anime_style values(279,7);insert into anime_style values(3494,9);insert into anime_style values(3494,19);insert into anime_style values(3494,29);insert into anime_style values(3494,46);insert into anime_style values(3377,34);insert into anime_style values(3377,7);insert into anime_style values(3377,18);insert into anime_style values(3452,30);insert into anime_style values(3452,32);insert into anime_style values(3452,7);insert into anime_style values(3452,22);insert into anime_style values(782,30);insert into anime_style values(782,32);insert into anime_style values(782,7);insert into anime_style values(782,1);insert into anime_style values(782,50);insert into anime_style values(3421,30);insert into anime_style values(3421,32);insert into anime_style values(3421,7);insert into anime_style values(3421,22);insert into anime_style values(2730,11);insert into anime_style values(2730,30);insert into anime_style values(2730,22);

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插入完成后,下面创建另一个联系集,user_anime 表:

create table user_anime(user_id int,anime_id int,foreign key(user_id) references user(id),foreign key(anime_id) references anime(id));insert into user_anime values(1,782);insert into user_anime values(1,3421);insert into user_anime values(1,2730);

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完成后,我们本实验测试所需要的数据库建立完毕。

五、总结

本节说明了实验所需知识内容,并做实验完成了环境的部署,以及对环境进行了简单的测试。并且在 MySQL 中建立了表,插入了相关的测试数据。虽然过程有些艰难,但相信大家都能克服,在接下的试验中我们将会编写相关的 Python 代码,完成大家期待的推荐算法,和进行复杂的查询操作,最后完成推荐系统的搭建。

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