# reward **Repository Path**: wu-jin-feng/reward ## Basic Information - **Project Name**: reward - **Description**: 一款web,类似兼职系统,每个人用户既可以领取任务也可以发布任务。目前正在由python flask向go微服务转向 - **Primary Language**: Python - **License**: GPL-3.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 2 - **Forks**: 0 - **Created**: 2022-01-29 - **Last Updated**: 2023-11-07 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: Go语言, Python, React ## README # reward #### 介绍 一款web系统,类似于兼职系统,每个人用户既可以领取任务也可以发布任务 #### 软件架构 1. 后端架构使用的python flask框架,celery异步处理高并发场景 2. 前端使用的react框架,react-redux实现全局数据管理,react-saga处理复杂的ajax请求 3. mysql存web交互数据,redis缓存验证码 #### 首页 ![首页](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/230740_2adf945e_9509982.png "屏幕截图.png") #### 头像上传 ![头像上传页](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/230926_0de23fa7_9509982.png "屏幕截图.png") #### 个人中心页 ![个人中心页-雇主](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/231010_dfb7731a_9509982.png "屏幕截图.png") ![个人中心页-猎人](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/231108_6b314052_9509982.png "屏幕截图.png") #### 用户任务管理页 ![猎人任务管理](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/231253_158af380_9509982.png "屏幕截图.png") ![雇主任务管理](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/231342_8a9686eb_9509982.png "屏幕截图.png") #### 管理员任务审批 ![管理员任务审批](https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0519/231513_67ada8e1_9509982.png "屏幕截图.png") #### 安装教程 1. 后端必须部署于Linux/macos,因为celery现在已不支持于windows 2. 后端安装 ①python建议3.8,使用pip install -r pipMents.txt; ②在server-py目录下,迁移数据库表(先在mysql创建reward数据库)flask db migrate -m "说明内容" flask db upgrade; ③python app.py 启动项目 3. 前端安装 ①node.js建议使用16版本以上(nvm可以管理node版本); ②下载yarn、npm install -g yarn, yarn install 下载前端依赖包,yarn add react-router-dom@^4.2.2(前端使用的路由是4版本,5版本不兼容,yarn安装不了可以使用npm安装); ③yarn start启动前端项目 4. 启动celery, 在server-py目录下,celery -A celery_tasks worker -l info 5. 数据库,mysql(密码项目中使用123456),redis(没有使用密码) 6. 如果需要改配置,前端配置文件 env.js, 后端配置文件 config.py(使用config_tmp.py复制一份,重新改写) 7. 部分接口已改为go微服务,go代码拉取下来后,分别进入server-go下的rpc和api,再go run reward.go