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2. 小说开源项目
2.1 About
小说开源项目，前端基于Flutter，后端是Python + Go双端，各自基于Flask、Gin实现了一遍，包含了用户注册、登录、jwt鉴权、签到、任务、书架、阅读器、购买章节、搜索书籍、绑定第三方账号、设置等功能
2.2 项目介绍
novel-fpg是一个小说开源项目，前端基于Flutter，后端是Python + Go双端（各自基于Flask、Gin实现了一遍），包含了用户注册、登录、jwt鉴权、签到、任务、书架、阅读器、购买章节、搜索书籍、绑定第三方账号、设置等功能。
该项目旨在快速搭建中小型App项目，如果只追求开发效率，对并发性能没有要求建议使用Python进行后端开发，否则采用Go（该项目在实现同样功能的情况下，Go的代码量是Python的两倍）；后端API为了方便，只注册了一个接口路由，接口函数通过请求参数动态执行。
为了提高获取小说内容的效率，小说章节目录及内容均已上传到COS存储桶，前端以加载并解密文件的方式获取，如果是线上项目可以配置CDN加速。
项目管理后台（集成BI系统）是通过Vue和Python前后端分离的方式开发，本仓库暂未提交，后续陆续开放。
该项目还用到了一些RPA工具，例如小说的自动采集、同步（可通过后台配置采集目标、采集模板、采集频率等）
3. Python的scrapy框架爬取链家网的上海市租房信息
3.1 About
本项目利用Python的scrapy框架爬取链家网的上海市租房信息，利用pandas、numpy、matplotlib、seaborn、folium 、wordcloud 等库进行数据分析和可视化，通过one-hot编码和文本特征提取出120个训练特征，搭建3层神经网络对上海市租房价格进行预测。
3.2 简介
本项目利用Python的scrapy框架爬取链家网的上海市租房信息，利用pandas、numpy、matplotlib、seaborn、folium 、wordcloud 等库进行数据分析和可视化，通过one-hot编码和文本特征提取出120个训练特征，搭建3层神经网络对上海市租房价格进行预测。
