用Tornado做的一些项目练习，有的比较完整，是一整个项目，有的比较零星，只是在练习某些用法。
项目名后加了UI的，都是对原本的同名项目进行了完善和美化，相反，原本的项目会比较简陋，只是初期的版本。
- template_project
- chatInWeb_UI
- handwrittenDigitRecognition
- flowerRecognitionPractice
- lotteryOnline_UI
- AsyncPractice
- h5Practice
完整的项目基本上都是用到了WebSocket，所以运行的话，直接运行server.py即可
- PC端：浏览器打开127.0.0.1:端口号，端口这里在config.py查看，一般是8000
- 移动端：如果是在自己电脑运行，请将手机连接到电脑的热点上，共用一个局域网，然后使用chrome浏览器打开电脑主机ip:8000；如果是在服务器运行，请用chrome浏览器打开服务器ip:8000
每次做项目的模板，如果是Tornado的相关项目，可以直接download后修改路由和config端口
├── application.py //路由配置文件
├── config.py //tornado配置文件
├── server.py //server服务器
├── static //静态文件
│ ├── css //CSS样式文件目录
│ ├── html //HTML文件目录
│ └── js //JavaScript文件目录
│ └── jquery.min.js
├── templates //模板文件目录
├── upfiles
└── views //视图文件目录，各个Handler写在这里面
└── index.py
static目录下的js/, css/, html/, images，这几个目录按需求自己创建
在线多人聊天系统，数据不进数据库，记录在内存，HTML+CSS+JS+Tornado+Websocket
- 用户名登录，由于没有用数据库，所以没有完善注册功能，密码验证也没有
- 用户id
- 创建聊天室
- 切换聊天室
- 退出聊天室
- 退出聊天室再加入时，能够恢复历史在线时间的聊天记录
- 同一聊天室多人聊天
- 聊天记录同步
- 显示时间
- 发送全局消息
登录界面:
小明视角:
小白视角:
手写数字识别系统，基于LeNet-5和MNIST
主要是在浏览器使用鼠标或者手写数字，发送到后端用Tensorflow训练的模型识别
兼容PC端和移动端，推荐用chrome打开页面
HTML+CSS+JS+Canvas+Tornado+Websocket+Tensorflow+LeNet-5模型
项目过程中遇到的问题记录在了我的博客MNIST入门-手写数字识别问题集锦
PC端运行截图如下：
移动端运行截图如下：
花朵识别实践，基于迁移学习Inception-V3模型和Tensorflow HTML+CSS+JS+Cropper.js+Canvas+Tornado+WebSocket+Tensorflow+Inception-V3 功能：
- 拍摄花朵或者选择话多图片，识别种类
- 目前训练好的模型可以识别月季、三色堇、万寿菊、石榴花、紫娇花这五种花
- 兼容PC端和移动端，PC端选择本地图片上传，移动端请使用chrome浏览器
注:
如需添加其他种类的花朵种类识别，将花朵图片500张按照类别分目录存放于flower_photos目录下，然后命令行运行python data_process.py,更新flower_processed_data.py数据文件，再命令行python train.py重新构建神经网络模型
主页截图：
识别过程截图：
识别结果截图：
活动抽奖网页版程序，同样数据只记录在内存，HTML+CSS+JS+Tornado+Numpy
- 设置奖品数量
- 上传抽奖人员名单
- 手动输入测试名单
- 随机抽奖，按概率中奖
- 分批抽奖，每次默认5人
主页运行截图如下：
提交后抽奖结果页面如下：
同步异步的练习，主要是熟悉Tornado异步的原理和几种实现方法 具体可以看我的博客Python中的异步和Tornado中的异步
- Python的回调函数实现异步
- Python的协程实现异步
- Tornado回调函数实现异步
- Tornado协程实现异步
结合H5的小练习，内容并不多，涉及了页面的跳转，canvas部分内容，文件的上传，表单的提交等
