基于Python的农作物病虫害防治网站 Python+Django+Vue.js

本文项目编号 25015 ,文末自助获取源码 \color{red}{25015,文末自助获取源码} 25015,文末自助获取源码


目录


一、系统介绍

本项目编号:25015,题目为农作物病虫害防治网站

源码:https://download.csdn.net/download/qq_41464123/91546553

前端技术:Vue.js3

后端技术:Python + Django

数据库:MySQL8

二、系统录屏

三、启动教程

四、功能截图
























五、文案资料

5.1 选题背景

农作物病虫害防治是农业生产中至关重要的一环,它直接影响到农作物的产量和质量,进而影响到农民的经济收益和国家的粮食安全。随着气候变化、农业种植模式的转变以及全球化贸易的加剧,病虫害种类和发生频率呈现不断上升的趋势。传统的防治手段在面对新型害虫和病原体时显得力不从心,而过度依赖化学农药又带来了环境污染和食品安全问题。因此,建立一个综合信息平台,提供最新的病虫害防治资讯、有效的防治技术和可持续的管理方案,显得尤为重要。这一平台的构建不仅能够帮助农民及时识别和应对病虫害,还能促进绿色农业的推广,推动农业生产的现代化和可持续发展。

5.2 国内外研究现状

目前,国内外的农作物病虫害防治网站在信息提供和技术支持方面已经取得了显著进展。国外如美国、欧洲等国家建立了较为完整的农业信息平台,这些平台通常由政府机构或科研院所主导,内容涵盖病虫害识别、防治技术、气候影响等方面,并且提供互动式咨询服务和专家指导,帮助农民实现精准防治。国内也有类似的平台逐渐兴起,比如由农业大学和科研机构运营的网站,专注于本土化的病虫害防治策略和实用技术推广。然而,国内网站在信息更新速度、用户交互性和技术整合能力方面仍有提升空间。总的来看,国际上大数据、物联网和人工智能等新兴技术正在逐步应用于农作物病虫害防治领域,提升决策的科学性和精准度,而国内网站则在结合具体国情进行本土化实践,有望通过技术创新和国际合作进一步缩小差距。

六、核心代码

6.1 查询数据

java 复制代码
    @RequestMapping("/lists")
    public R list( GukeEntity guke){
       	EntityWrapper<GukeEntity> ew = new EntityWrapper<GukeEntity>();
      	ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( guke, "guke")); 
        return R.ok().put("data", gukeService.selectListView(ew));
    }

6.2 新增数据

java 复制代码
    @RequestMapping("/add")
    public R add(@RequestBody GukeEntity guke, HttpServletRequest request){
    	guke.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
    	//ValidatorUtils.validateEntity(guke);
    	GukeEntity user = gukeService.selectOne(new EntityWrapper<GukeEntity>().eq("zhanghao", guke.getZhanghao()));
		if(user!=null) {
			return R.error("用户已存在");
		}
		guke.setId(new Date().getTime());
        gukeService.insert(guke);
        return R.ok();
    }

6.3 删除数据

java 复制代码
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
        gukeService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }

本文项目编号 25015,希望给大家带来帮助!

相关推荐
WSSWWWSSW1 小时前
Seaborn数据可视化实战:Seaborn数据可视化基础-从内置数据集到外部数据集的应用
python·信息可视化·数据分析·matplotlib·seaborn
Small___ming1 小时前
Matplotlib 可视化大师系列(七):专属篇 - 绘制误差线、等高线与更多特殊图表
python·信息可视化·matplotlib
技术与健康1 小时前
LLM实践系列:利用LLM重构数据科学流程03- LLM驱动的数据探索与清洗
大数据·人工智能·重构
TDengine (老段)2 小时前
TDengine IDMP 应用场景:工业锅炉监控
大数据·数据库·物联网·信息可视化·时序数据库·tdengine
胡gh3 小时前
页面卡成PPT?重排重绘惹的祸!依旧性能优化
前端·javascript·面试
荼蘼3 小时前
CUDA安装,pytorch库安装
人工智能·pytorch·python
软件开发明哥3 小时前
BigData大数据应用开发学习笔记(06)实时检索--HBase
大数据
言兴3 小时前
# 深度解析 ECharts:从零到一构建企业级数据可视化看板
前端·javascript·面试
山有木兮木有枝_4 小时前
TailWind CSS
前端·css·postcss
烛阴4 小时前
TypeScript 的“读心术”:让类型在代码中“流动”起来
前端·javascript·typescript