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系统截图
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项目技术简介
Python版本：python3.7+
前端：vue.js+elementui
框架：django/flask都有,都支持
后端：python
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
开发软件：PyCharm
1.进一步理解软件技术与理论知识。
2.掌握软件编程的设计方法。
3.进一步理解b/s模式的开发运用。
4.掌握python软件编程,数据库mysql的使用。
5.加强vue.js前端实践能力训练。
6.掌握程序测试方法与技术。
可行性分析
经济可行性：本网站基于Django/Flask 和MySql开发，使用开源技术平台经济成本较低，用户可以直接点击观看无需更多经济付出。
技术可行性：本系统基于python和js易于维护，同时基于浏览器操作有着跨平台的优势，Django/Flask框架较为成熟构建速度较快便于快速开发更新，MySql数据库容易上手应用广泛。
操作可行性:本系统基于HTML直观简易用户点击即可进行操作，操作十分方便简洁。
社会因素的分析：本系统为了解决用户观影的"痛点"而设计，操作大大简化，同时线上观影市场广泛符合广大用户的实际需求。
主要运用技术介绍
.Python语言
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Flask框架
Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。
Flask 具有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。
Djiango框架
MVC是众所周知的模式，即：将应用程序分解成三个组成部分:model(模型),view(视图),和 controller(控制 器)。其中：
M------管理应用程序的状态（通常存储到数据库中），并约束改变状态的行为（或者叫做"业务规则"）。
C------接受外部用户的操作，根据操作访问模型获取数据，并调用"视图"显示这些数据。控制器是将"模型"和"视图"隔离，并成为二者之间的联系纽带。
V------负责把数据格式化后呈现给用户。
B/S框架
b/s 是browser/server指浏览器和服务器端，在客户机端不用装专门的软件，只要一个浏览器即可．B/S最大的优点：客户可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件。只要有一台能上网的电脑就能使用，客户端零维护。
前台框架Vue.js
主要采用Vue技术：这是基于整个Python体系设计开发Web的技术，我们利用这一技术可以建立的动态网站是安全、先进并能跨平台
核心代码参考示例
预测算法代码如下（示例）：
python
def booksinfoforecast_forecast():
import datetime
if request.method in ["POST", "GET"]:#get、post请求
msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
#获取数据集
req_dict = session.get("req_dict")
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query = "SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"
#处理缺失值
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
id = req_dict.pop('id',None)
req_dict.pop('addtime',None)
df = to_forecast(data,req_dict,None)
#创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
engine = create_engine(connection_string)
try:
if req_dict :
#遍历 DataFrame，并逐行更新数据库
with engine.connect() as connection:
for index, row in df.iterrows():
sql = """
INSERT INTO booksinfoforecast (id
,monthcount
)
VALUES (%(id)s
,%(monthcount)s
)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
monthcount = VALUES(monthcount)
"""
connection.execute(sql, {'id': id
, 'monthcount': row['monthcount']
})
else:
df.to_sql('booksinfoforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
print("数据更新成功！")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")
finally:
engine.dispose() # 关闭数据库连接
return jsonify(msg)
结论
该系统严格按照需求分析制作相关模块，并利用所学知识尽力完成，但是本人由于学识浅薄，无法真正做到让该程序可以投入市场使用，仅仅简单实现部分功能，希望日后还能改善。
性能测试：对系统进行全面的性能测试，包括负载测试、压力测试和稳定性测试等，确保系统在高并发和大数据量情况下仍能保持稳定运行。
优化与调整：根据性能测试结果，对系统进行优化和调整，提高系统的性能和稳定性。
用户测试：设计用户测试计划，邀请测试人员参与测试，收集他们对系统的反馈意见。
迭代优化：根据用户反馈意见，对系统进行迭代优化设计，确保系统更加贴合的实际需求。
本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架,同行可拿货,招校园代理
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