项目的启动命令为python manage.py runserver 2>&1 &
疫情数据采集器的启动命令为python spidermain.py 2>&1 &
爬虫会在每天凌晨1:30完成当日最新数据的采集

该项目是新冠疫情的实时监测系统，目的是实时监测全国和世界各地疫情的发展情况。

Flask Mysql Layuimini Bootstrap AdminLTE Logistic（预测算法）

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• flask-script
• flask-wtf
• flask-login

• Python3.7

pip3 install -r requirements.txt

1. 编辑config.py， 修改SECRET_KEY及MySQL数据库相关参数

SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'your-secret'
DB_HOST = '127.0.0.1'
DB_USER = 'foobar'
DB_PASSWD = 'foobar'
DB_DATABASE = 'foobar'

2. 编辑log-app.conf，修改日志路径

args=('/path/to/log/flask-rest-sample.log','a','utf8')

1. 自动建表 直接运行python3 models.py

2. 插入管理员用户（默认admin/admin)

INSERT INTO `user` (`id`, `username`, `password`, `fullname`, `email`, `phone`, `status`)
VALUES
	(1, 'admin', 'pbkdf2:sha1:1000$Km1vdx3W$9aa07d3b79ab88aae53e45d26d0d4d4e097a6cd3', '管理员', '[email protected]', '18612341234', 1);

nohup ./manage.py runserver 2>&1 &
或
./run_app_dev.py (仅限测试)

每一个功能新建一个py文件

1. indexdata: 加载首页展示所需要数据的代码
   

2. maincountries: 加载重点国家疫情趋势页面所需数据的代码
   

3. nationmap:  加载中国疫情热力图页面所需数据的代码
   

4. worldmap: 加载中国疫情热力图页面所需数据的代码
   

5. opshnews: 上海市疫情分析页面中疫情消息表单中所需要的数据
   

6. rankcountry: 加载重点国家疫情排行榜页面所需要数据的代码
   

7. shanghai: 加载上海市页面所需数据的代码
   

8. predict：加载疫情预测页面所需的数据（根据历史数据实时预测）

1. main.py : 程序入口，包含每一个页面蓝图
   

1. view.py : 所有的路由，代码里面注释了每个路由的意思
   

model与数据库表一一对应，数据库中有各字段的说明

1. ChinaDayModel.py : 国内每日疫情统计数据表模型
   

2. ContinentsModel.py : 世界各大洲每日的疫情数据表模型
   

3. MainCountries.py : 重点国家疫情数据的表模型
   

4. NewsModel.py : 上海市每日最新疫情消息的表模型
   

5. ProvinceModel.py : 各省市的每日疫情数据的表模型
   

6. ShangHaiAeraModel.py : 上海市各区疫情数据的表模型
   

7. ShangHaiModel.py : 上海市总体统计数据的表模型
   

8. WorldCountriesModel.py : 世界各个国家疫情数据的表模型
   

9. MainCountries.py : 重点国家疫情数据的表模型
   

10. UserModel.py：用户表模型
    

11. response.py : 前后端数据交互统一格式
    

1. config.py : 数据库，服务等详细配置文件
   

2. log-app.conf : 程序运行日志配置
   

1. chinaday.py : 插中国疫情统计数据
   

2. continents.py : 插各洲每日统计数据
   

3. maincountries.py : 插8个主要国家疫情统计数据
   

4. dbshanghai.py : 插上海每日统计数据
   

5. provinces.py : 插各省直辖市疫情统计数据
   

6. shaera.conf : 插上海各区每日统计数据
   

7. shanghainews.py : 插上海每日新闻数据
   

8. continents.conf : 各洲每日统计数据
   

9. addcountries.py： 插世界各国的数据
   

1. base.html:所有页面的左栏
   

2. index.html:首页
   

3. predict.html:预测页面
   

4. nation_map.html: 全国疫情地图
   

5. maincity.html: 上海市疫情状况分析
   

6. global_map.html: 全球疫情地图
   

7. global_region.html：全球疫情区域分析
   

8. rankmaincountry.html: 重点国家疫情排行榜
   

9. trendmaincountry.html: 重点国家疫情趋势分析