技术栈选择与分工

Flask作为后端API框架，Vue.js作为前端框架，PyCharm为Python开发IDE，Django暂不采用以保持轻量化。数据库选用SQLite或MySQL，诗词数据可通过爬虫或公开API获取。

后端实现（Flask）

创建Flask应用并配置RESTful API路由：

from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/poems', methods=['GET'])
def get_poems():
    # 返回诗词列表
    return jsonify([{"title":"静夜思","author":"李白"}])

数据库模型设计：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)

class Poem(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(100))
    content = db.Column(db.Text)
    annotations = db.relationship('Annotation', backref='poem')

前端实现（Vue.js）

使用Vue CLI创建项目，配置axios与后端通信：

// 获取诗词列表
methods: {
  fetchPoems() {
    axios.get('/api/poems')
      .then(response => this.poems = response.data)
  }
}

组件化设计：

• PoemCard.vue 展示单首诗词
• CommentSection.vue 处理用户评论
• SearchBar.vue 实现按作者/标题搜索

开发环境配置

PyCharm中配置：

1. 创建Flask项目
2. 安装依赖：flask, flask-sqlalchemy, flask-cors
3. 设置Python解释器为3.6+

Vue项目配置：

npm install -g @vue/cli
vue create poem-frontend
cd poem-frontend && npm install axios vue-router

核心功能实现

用户认证模块：

from flask_jwt_extended import JWTManager
jwt = JWTManager(app)
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    # 实现JWT认证

诗词分析功能：

import jieba
def analyze_poem(content):
    words = jieba.lcut(content)
    return Counter(words).most_common(5)

部署方案

生产环境建议：

• 后端：Nginx + Gunicorn部署Flask应用
• 前端：Nginx静态文件服务
• 数据库：MySQL替换开发用的SQLite

示例Docker配置：

FROM python:3.8
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["gunicorn", "-b :5000", "app:app"]

测试计划

1. 单元测试：pytest测试API端点
2. E2E测试：Cypress测试前端交互
3. 压力测试：Locust模拟高并发请求

项目进度安排

第一阶段（1-2周）：完成基础API开发
第二阶段（3-4周）：实现前端核心界面
第三阶段（5-6周）：添加用户系统与评论功能
第四阶段（7-8周）：部署与性能优化

开发技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx

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