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基于django+vue基于微信小程序的校园二手物品交易系统演示录像12023【开题报告+程序+论文】计算机毕设

时间:2024-08-15 14:27:38浏览次数:13  
标签:基于 Python 二手物品 程序 用户 2024 系统 开题

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着校园生活的丰富多彩,学生们在追求知识的同时,也积累了大量的二手物品,如书籍、电子产品、生活用品等。这些物品在毕业后或不再需要时往往被闲置,而另一些学生或老师却可能正需要这些物品。传统的二手物品交易方式,如校园跳蚤市场或张贴广告,存在信息分散、交易效率低下、沟通不便等问题。因此,开发一款基于微信小程序的校园二手物品交易系统,旨在利用微信平台的广泛用户基础和便捷性,为校园内的二手物品交易提供一个高效、便捷的线上平台,满足学生及教职工的多样化需求。

研究意义

本研究的意义在于,通过构建微信小程序校园二手物品交易系统,不仅能够促进校园内二手物品的循环利用,减少资源浪费,还能为学生提供一个安全、可靠的交易平台,降低交易风险。此外,该系统还能增强校园内部的互动交流,促进学生之间的信息共享与互助精神,营造更加和谐、绿色的校园环境。同时,对于微信小程序的应用场景拓展也具有一定的探索意义,为其他类似需求的微信小程序开发提供参考和借鉴。

研究目的

本研究旨在设计并实现一款功能完善、操作简便的微信小程序校园二手物品交易系统。该系统将围绕学生用户、商品分类、商品信息、商家(即卖家)及在线咨询等核心功能展开,通过技术创新与模式优化,解决当前校园二手物品交易中存在的信息不对称、交易效率低等问题。具体目的包括:构建用户友好的界面设计,提升用户体验;实现商品的精准分类与高效搜索,帮助用户快速找到所需物品;展示详尽的商品信息,包括图片、价格、描述等,确保交易的透明度;提供商家(卖家)管理功能,支持商品的发布、编辑、下架等操作;引入在线咨询系统,方便买家与卖家之间的沟通,促进交易的顺利进行。通过这些努力,最终打造一个集信息发布、交易撮合、交流互动于一体的校园二手物品交易生态系统。

研究内容

本研究内容将紧密围绕微信小程序校园二手物品交易系统的核心功能展开,具体包括以下几个方面:首先,构建学生用户系统,实现用户的注册、登录、个人信息管理等功能,确保用户身份的真实性与安全性;其次,设计商品分类系统,根据物品类型、用途等维度进行精细化分类,便于用户快速定位所需商品;同时,开发商品信息展示功能,展示商品的图片、价格、描述、卖家信息等详细内容,增强用户对商品的了解与信任;此外,提供商家(卖家)管理功能,支持商家发布新商品、编辑商品信息、下架不再出售的商品等操作,确保商品信息的时效性与准确性;最后,引入在线咨询系统,允许买家与卖家之间通过文字、图片等形式进行实时沟通,解答疑问,促进交易的达成。在实现上述功能的基础上,本研究还将注重系统的性能优化、用户体验提升以及数据安全保护等方面的问题,确保系统能够长期稳定、安全地服务于广大用户。

进度安排:

2023年12月20日—2024年01月20日:查阅和收集课题相关资料,进行市场调研,确定选题;

2024年01月21日—2024年02月15日:进一步查阅资料,撰写开题报告,准备开题、答辩;

2024年02月16日—2024年03月10日:系统规划、整体规划、详细设计、编写代码;

2024年03月11日—2024年04月18日:系统测试;

2024年04月19日—2024年04月28日:撰写毕业论文;

2024年04月29日—2024年05月09日:修改论文并提交论文正稿;

2024年05月10日—2024年05月22日:由指导老师评阅,修改完善论文,准备毕业答辩。

参考文献:

[1]   毕森, 杨昱昺. "基于python的网络爬虫技术研究"[J]. 数字通信世界, 2019, No.180(12): 107-108.

[2]   王亮, 左文涛. "大数据收集与分析中Python编程语言运用研究"[J]. 计算机产品与流通, 2020(01): 22.

[3]   Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[4]   Nelson H. F. Beebe. "A Bibliography of Publications about the Python Scripting and Programming Language." (2013).

[5]   T. Oliphant. "Python for Scientific Computing." Computing in science & engineering (Print) (2007).

[6]   Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[7]   曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[8]   王泽儒, 冯军军. "信息安全工具库的设计与实现"[J]. 电脑与电信, 2023, (03): 69-72.

[9]   阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[10] 毛娟. "Python中利用xlwings库实现Excel数据合并"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2023, (09): 61-62+134.

[11] 陈乐. "基于Python的网络爬虫技术"[J]. 电子世界, 2018, No.550(16): 163+165.

[12] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取!!

系统技术栈:

前端:Vue.jsHTMLCSSJavaScript后端技术栈

后端:Python 3.7.7Django 、MySQL5.7

开发工具:PyCharm社区版、Navicat 11以上版本

系统开发流程:

•   使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。

•   使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。

•   利用MySQL数据库进行数据存储和查询。

•   通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。

毕设使用者指南

系统概览

本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序,旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架,后端使用Python语言结合Django框架,并以MySQL作为数据存储解决方案。

前端使用指南

1.界面导航

  • 主页:展示系统的主要功能和概览信息。
  • 功能页面:根据需要,用户可以访问不同的功能页面,如用户管理、数据分析等。

2. 交互操作

  • 使用HTMLCSS构建的界面元素,如按钮、链接、表单等,用户可以点击或输入信息进行操作。
  • 利用JavaScriptVue.js实现的动态功能,如实时数据更新、表单验证等,增强用户交互体验。

后端服务指南

1. API使用

  • 系统后端提供RESTful API,用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。
  • 常见的API操作包括GET(获取数据)、POST(提交数据)、PUT(更新数据)和DELETE(删除数据)。

2. 数据管理

  • 利用MySQL数据库,系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。
  • 用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

标签:基于,Python,二手物品,程序,用户,2024,系统,开题
From: https://blog.csdn.net/2401_86603196/article/details/141220972

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