Bienvenue sur FeelFlow, un réseau social innovant intégrant l'analyse de sentiments, entièrement développé en Python avec Django et SQLite. Ce README guide à travers l'installation, l'utilisation, et la contribution au projet FeelFlow.
- À propos de FeelFlow
- Technologies Utilisées
- Installation
- Utilisation
- Contribuer
- Licence
- Contact
- Remerciements
FeelFlow est un réseau social qui utilise l'intelligence artificielle pour analyser les sentiments des messages en temps réel. Le projet est conçu pour offrir une expérience interactive enrichissante, permettant aux utilisateurs de comprendre l'ambiance générale des conversations.
- Langage de Programmation: Python
- Framework Web: Django
- Base de Données: SQLite
- Analyse de Sentiments: Bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel
Pour installer FeelFlow, suivez ces étapes :
- Cloner le Dépôt: Clonez le dépôt Git de FeelFlow sur votre machine locale.
git clone [url-du-dépôt]
- Installer les Dépendances: Utilisez pip pour installer les dépendances listées dans requirements.txt.
pip install -r requirements.txt
- Configurer la Base de Données: Initialisez la base de données SQLite avec Django.
python manage.py migrate
- Lancer le Serveur: Démarrez le serveur Django.
-
python manage.py runserver
Une fois installé, ouvrez votre navigateur et accédez à http://localhost:8000 pour commencer à utiliser FeelFlow.
Si vous souhaitez contribuer au projet FeelFlow, veuiller me contacter via Github
FeelFlow est distribué sous une licence ouverte.
Pour toute question ou suggestion, veuillez contacter l'équipe de développement via Github.
Un grand merci à tous ceux qui ont contribué au développement et à l'amélioration de FeelFlow.