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基于django+vue在线视频网站【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

时间:2024-09-26 15:22:46浏览次数:3  
标签:视频 vue Python 在线视频 用户 2024 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

随着互联网技术的飞速发展和宽带网络的普及,视频内容已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在线视频网站作为数字时代的重要产物,不仅为用户提供了便捷、丰富的视频观看体验,还促进了文化、教育、娱乐等多领域的交流与传播。近年来,随着用户需求的日益多样化和个性化,传统视频网站的单一服务模式已难以满足市场需求。因此,开发一个集用户管理、视频分类、个性化推荐、社交分享等功能于一体的现代化在线视频网站,成为当前互联网领域的重要研究课题。本项目旨在通过技术创新与用户体验优化,打造一个高效、互动、智能的在线视频服务平台,以满足广大用户的多元化需求。

研究意义

本研究的意义在于推动在线视频行业的创新发展。首先,通过深入剖析用户需求,设计并实现一套完善的用户管理系统,能够有效提升用户粘性和满意度。其次,优化视频分类与搜索算法,实现精准的内容推荐,帮助用户快速找到感兴趣的视频内容,提高信息获取效率。此外,集成视频分享与社交功能,构建用户间的互动桥梁,促进视频内容的二次传播与影响力扩大。最终,本项目的成功实施将为在线视频行业提供新的发展方向,促进整个行业的繁荣与进步。

研究目的

本研究的主要目的是开发一款功能全面、操作便捷、用户体验优异的在线视频网站。具体而言,通过构建用户、视频类型、网站视频、友情链接、视频分享等核心功能模块,实现用户信息的有效管理、视频内容的精准分类与推荐、网站间的友好链接以及视频内容的便捷分享。同时,注重提升网站的性能稳定性与安全性,确保用户能够享受到流畅、安全的视频观看体验。最终,通过本项目的实施,为用户提供一个集观看、学习、交流于一体的在线视频平台,满足其多样化的需求,并推动在线视频行业的持续健康发展。

研究内容

本研究内容围绕在线视频网站的构建与优化展开,具体包括以下几个方面:

  1. 用户系统:设计并实现用户注册、登录、信息管理、个性化设置等功能,确保用户能够方便快捷地管理自己的账户信息,并根据个人喜好定制视频推荐内容。
  2. 视频类型分类:根据视频内容的主题、风格等特征进行分类,建立清晰的视频分类体系,便于用户快速定位到感兴趣的视频类别。
  3. 网站视频管理:包括视频的上传、审核、编辑、删除等全生命周期管理,确保网站视频内容的丰富性、时效性和合规性。
  4. 友情链接管理:建立与其他优质网站的友情链接,拓宽用户获取视频资源的渠道,提升网站的外部影响力和用户粘性。
  5. 视频分享功能:集成社交媒体分享接口,允许用户将喜欢的视频内容一键分享至微信、微博等社交平台,实现视频内容的快速传播与扩散。

通过上述研究内容的实施,将构建一个功能完善、性能优越的在线视频网站,为用户提供更加便捷、丰富、个性化的视频观看体验。

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:视频,vue,Python,在线视频,用户,2024,开题
From: https://blog.csdn.net/zhjie102/article/details/142556786

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