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基于django+vue快递代取小程序小程序2【开题报告+程序+论文】计算机毕设

时间:2024-08-19 16:22:14浏览次数:15  
标签:Python 程序 用户 快递 2023 开题 毕业论文 代取

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

在数字化时代,快递服务已成为连接消费者与商家的关键桥梁。然而,随着快递量的激增和人们生活节奏的加快,许多用户面临快递无法及时收取的困境,尤其是在校园、办公区等人员密集区域。这不仅影响了用户的购物体验,也增加了快递公司的运营成本。因此,开发一款快递代取小程序,通过智能化匹配用户需求与代取人员资源,成为解决这一问题的有效途径。该小程序旨在为用户提供便捷、高效的快递代取服务,同时优化资源配置,提升整体服务效率。

研究意义

研究快递代取小程序具有深远的意义。首先,它能够有效缓解用户因时间、地点限制而无法及时取件的问题,提升用户的购物满意度和生活便利性。其次,小程序平台通过智能匹配机制,实现了代取人员与用户需求的高效对接,降低了快递公司的运营成本,提高了服务效率。此外,客户评价系统的引入,有助于建立代取服务的信誉体系,激励代取人员提供优质服务,促进整个快递代取行业的健康发展。最后,该小程序的研究与实现,也为其他类似服务平台的开发提供了有益的参考和借鉴。

研究目的

本研究旨在设计并实现一款功能完善、操作简便的快递代取小程序,以满足用户对便捷、高效快递代取服务的需求。通过该小程序,用户可以轻松发布代取需求,代取人员则能快速响应并完成任务,实现快递的快速流转。同时,小程序将集成用户管理、代取快递、代取人员管理、接单信息、送达订单及客户评价等功能模块,确保整个代取流程的顺畅进行,提升用户体验和服务质量。本研究的目的在于通过技术创新,推动快递代取服务的智能化、便捷化发展,为用户带来更加优质的快递服务体验。

研究内容

本研究内容将紧密围绕快递代取小程序的核心功能展开,具体包括以下几个方面:首先,设计并实现用户管理模块,包括用户注册、登录、个人信息管理等功能,确保用户身份的真实性和安全性;其次,开发代取快递模块,允许用户发布代取需求,包括快递单号、取件地址、送达地址等信息,并提供便捷的提交方式;同时,构建代取人员管理模块,对代取人员进行实名认证和资质审核,确保代取服务的可靠性和专业性,并设置合理的激励机制以吸引更多优质代取人员加入;再次,实现接单信息管理模块,通过智能匹配算法将代取任务分配给合适的代取人员,并实时更新接单状态和订单进度,确保用户能够及时了解订单状态;然后,开发送达订单管理模块,允许用户确认订单送达情况并进行支付,同时提供订单查询和历史记录功能;最后,建立客户评价模块,让用户对代取人员的服务态度、效率等方面进行评价,为代取服务的持续改进提供依据,并构建良好的用户反馈机制。通过这些功能模块的综合运用,构建一个高效、便捷、可信的快递代取小程序平台。

进度安排:

1、2023年7月5日至7月20日:毕业论文准备工作阶段。了解毕业论文有关知识,与指导教师熟悉、沟通。

2、2023年7月21日至8月10日:确定论文选题阶段。自主查阅相关文献等资料,先根据自己的研究意向自主确定毕业论文选题方向,与指导教师沟通后,正式确定自己的选题。

3、2023年8月11日至20日:通过指导教师指导,完成文献综述。

4、2023年8月21日至9月2日:填写毕业论文开题报告阶段。首先在论文选题的基础上,把握论文方向,确定论文基本框架,落实论文提纲。其次进一步明确毕业论文的目标与方向、分析论文的选题背景、整理论题主要内容以及该论文要实现的功能创新点,完成开题报告的填写,经指导教师审查修改后,最终落实完成该阶段工作,并将相关电子版材料提交指导教师保存。

5、2023年9月3日至10月25日:撰写论文阶段。自主查阅并学习相关资料文献撰写毕业论文,提交毕业论文初稿。

6、2023年10月26日至11月26日:修改论文阶段。与指导教师联系沟通,由指导教师提出修改建议,学生根据指导教师的建议修改论文。建议修改过程可根据实际情况重复执行多次,生成二稿、三稿等,最终确定毕业论文答辩初稿。

7、2023年11月27日至12月10日:确定论文答辩终稿。将毕业论文答辩初稿进行维普自查重测试,如果查重结果不符合要求,必须修改答辩初稿直到符合要求,形成答辩终稿。

8、2023年12月11日至30日:准备毕业论文答辩阶段。进一步熟悉毕业论文,做好毕业论文答辩准备。

9、2024年1月1日至1月7日:毕业论文答辩阶段。专业主任对已通过专家及院领导评审并同意答辩的论文,组织答辩。

10、2024年1月8日至1月14日:毕业论文材料整理归档。

参考文献:

[1]   池毓森. "基于Python的网页爬虫技术研究"[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33(21): 41-44.

[2]   方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.

[3]   虞菊花, 乔虹. "基于Python的Web页面自动登录工具设计与实现"[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报, 2023, 22 (03): 19-22+28.

[4]  曹雪朋. "基于Django的数据分析系统设计与实现"[J]. 信息与电脑(理论版), 2023, 35 (15): 141-143.

[5]   程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

[6]   欧阳元东. "基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(13): 262-263.

[7]   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.

[8]   王春明. "基于Unittest的Python测试系统"[J]. 数字通信世界, 2023, (03): 66-69.

[9]   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.

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

[11] 张敏. "C语言与Python的数据存储研究"[J]. 山西电子技术, 2023, (02): 83-85.

[12] G. Mahalaxmi, A. D. Donald et al. "A Short Review of Python Libraries and Data Science Tools." South Asian Research Journal of Engineering and Technology (2023).

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:Python,程序,用户,快递,2023,开题,毕业论文,代取
From: https://blog.csdn.net/zhijie105/article/details/141327994

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