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一、系统概述
随着高校校园文化的丰富和学生消费观念的转变，校园二手交易需求日益旺盛。同时，单纯的交易平台缺乏互动性，无法满足学生在交易过程中的交流需求。为此，我们开发了基于Django的高校二手市场与社交系统。该系统旨在打造一个集"二手交易+社交互动+校园资讯"于一体的综合性平台，方便学生更加安全、便捷地进行闲置物品交易，并提供即时通讯与论坛交流功能，增强校园内的社交连接。
系统演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1GNmiBkED1/
二、系统架构概览
本系统采用经典的 B/S (Browser/Server) 架构，实现了前后端分离的开发模式（或基于Django模板的混合模式），确保了系统的可扩展性与维护性。
- 前端及交互层：采用 HTML5, CSS3, JavaScript 构建用户界面，利用 AJAX 技术与后端进行数据交互，提供流畅的用户体验。
- 后端逻辑层 ：基于 Python Django 框架。Django 以其强大的 MVT (Model-View-Template) 设计模式、内置的 Admin 管理后台以及丰富的第三方库支持，极大地提高了开发效率。
- 数据持久层 ：使用 MySQL 5.7 关系型数据库存储用户数据、商品信息、交易记录及社交内容。利用 Django ORM 进行数据库操作，保证了数据的安全性和一致性。
- 部署环境 ：支持 Docker 容器化部署，通过
docker-compose轻松管理应用服务与数据库服务。
三、数据库设计
数据库设计遵循第三范式，确保数据冗余最小化。系统核心数据表如下：
1. 用户模块
- 用户表 (
yonghu)：存储用户的核心信息，包括账号、密码、姓名、性别、头像、电话、户籍、个性签名及账户余额等。
2. 商品交易模块
- 商品类型表 (
shangpinleixing)：定义商品的分类，如数码、书籍、生活用品等。 - 二手市场表 (
ershoushichang)：核心表，存储商品详细信息（名称、图片、新旧程度、规格、详情、价格）、发布时间，以及社交属性（点赞数、踩数、点击数、评论数、收藏数）。 - 购物车表 (
cart)：记录用户加购的商品，关联用户ID与商品ID。 - 订单表 (
orders)：记录交易订单详情，包括订单编号、购买数量、总价、支付类型、订单状态、收货地址及物流信息。 - 地址表 (
address)：管理用户的收货地址。
3. 社交与互动模块
- 社交论坛表 (
forum)：存储论坛帖子内容、发布人信息、置顶状态及父节点ID（用于回复结构）。 - 好友表 (
friend)：管理用户的好友关系及好友申请状态。 - 消息表 (
chatmessage)：存储用户间的即时聊天记录，支持文字与图片格式，并记录消息读取状态。 - 二手市场评论表 (
discussershoushichang)：存储用户对商品的评论与回复。 - 收藏表 (
storeup)：统一记录用户对商品或文章的收藏行为。
4. 资讯与系统模块
- 公告信息表 (
news)：发布校园新闻或系统公告。 - 关于我们 (
aboutus) / 系统简介 (systemintro)：存储系统的静态介绍信息。
四、系统功能详解
1. 用户服务
- 注册与登录：支持学生用户注册，提供安全的登录验证机制。
- 个人中心：用户可以修改个人资料（头像、签名）、管理收货地址。
2. 系统首页
3. 二手市场交易
- 商品浏览与搜索：首页展示最新发布的二手商品，支持按分类筛选和关键词搜索。支持按热度（点击量）或时间排序。
- 商品详情：展示商品的高清图片、价格、新旧程度等详细参数，并提供点赞、踩、收藏功能。
- 在线购买：用户可将商品加入购物车或直接下单。下单时选择收货地址，系统自动计算总价。
- 订单管理：用户可查看订单状态（已支付、发货中、已完成等），并查看物流信息。
4. 社交互动体系
- 校园论坛：用户可以在论坛发布帖子，分享校园生活或求购信息。支持对帖子进行回复互动，管理员拥有置顶帖子的权限。
- 商品/帖子评论：在商品/帖子详情页下方，用户可以公开留言咨询或评价，发布者可以进行回复。
5. 资讯浏览
- 公告通知：查看系统发布的最新维护通知或校园活动公告。
- 公告详情：发布公告的详情。
6. 后台管理系统
6.1 管理员登录
6.2 用户管理
6.3 商品类别管理
6.4 二手商品管理
6.5 论坛帖子管理
6.6 订单管理
五、总结与展望
本系统成功构建了一个功能完善的高校二手市场与社交平台，解决了传统校园跳蚤市场时效性差、覆盖面小的问题，同时通过融入社交元素（论坛、IM聊天），极大地提升了用户粘性。系统基于Django开发，结构清晰，易于维护。
未来展望：
- 移动端适配：开发配套的微信小程序或App，让学生随时随地进行交易。
- 智能推荐 ：利用数据库中的点击量（
clicknum）和交互数据，引入协同过滤算法，为用户精准推荐感兴趣的商品。 - 信用体系：建立用户信用评分机制，基于交易历史和评价规范交易行为，营造更诚信的交易环境。
- 实时通知：引入WebSocket技术，实现消息推送的毫秒级延迟，提升聊天体验。
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