一、项目简介
1.1 介绍
本项目是基于 Python 的 Flask 框架和 MySQL 实现的简单的番剧推荐系统。在课程中我们将学到如何用 Python 连接 MySQL 数据库，如何查询和展示数据及设计推荐算法等知识。
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：
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、模块设计及环境部署
3.1 代码设计
本课程中我们将代码设计为 app.py与recommend.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)。
3.3 环境部署及测试
本节内容为实验完成环境的部署，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。详细的部署和测试步骤可以在实验一中查看并在线实践。
四、简单推荐算法实现
本节实验中我们实现的推荐算法比较简单，基本思路：找到用户所喜爱的番剧
分析这些番剧的类别(一个番剧可能有多个标签)，进行统计排序
找到前三个标签，从数据库中找到同时具有这三个标签的番剧(喜欢的不能再推荐)
将番剧相关信息(name，brief)进行展示
SQL 数据库操作的实现上述的思路1 和 思路2：
下面代码实现得到用户所喜欢top3类型
sql='''
select style_id from
(select user_id,style_id from
(select user_id,anime_id as id from user_anime where user_id=%s) as s
natural join anime natural join
(select anime_id as id,style_id from anime_style) as n
)as temp group by style_id order by count(user_id) desc limit 3;'''%user
其中下图所划去的一行内容对应思路1，即从 user_anime 表中查询用户和喜欢的番剧数据对：
(select user_id,anime_id as id from user_anime where user_id=%s) as s
剩下的两个 select 操作由以下代码共同完成：
上图中的红线部分较重要，其中第二个红线部分用了 Python 的 Set 数据结构以取交集。love 是喜欢番剧的列表，choice() 函数是随机取一个。while 循环中保证不取与喜欢的重复的，这里还考虑一个问题，就是你得到的交集是喜欢集合的子集，如果不加判断将会导致死循环，所以这种情况拿出来判断，如果出现这种情况就从用户最喜欢类别中拿出一个番剧。
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