uniapp+python基于微信小程序的宠物领养平台老的

文章目录

      • 基于微信小程序的宠物领养平台设计与实现
    • 主要技术与实现手段
    • 系统设计与实现的思路
    • 系统设计方法
    • java类核心代码部分展示
    • 结论
    • 源码lw获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式!

基于微信小程序的宠物领养平台设计与实现

该平台采用Uniapp框架开发前端微信小程序,结合Python后端技术,构建了一个高效、便捷的宠物领养系统。Uniapp的跨平台特性确保了小程序在多端兼容性,同时利用Python的Django或Flask框架处理后端逻辑,实现数据交互和业务处理。

系统功能模块包括用户注册登录、宠物信息展示、领养申请、后台管理等。用户可通过小程序浏览待领养宠物详情,包括品种、年龄、健康状况等,并提交领养申请。后台管理模块支持管理员审核用户资质、管理宠物信息及处理申请流程。

技术实现上,Uniapp通过Vue.js语法快速构建页面组件,微信原生API实现扫码、地理位置等扩展功能。Python后端提供RESTful API接口,使用MySQL或MongoDB存储数据,JWT实现用户认证。平台还集成第三方服务如阿里云OSS存储宠物图片,提高系统性能。

该设计解决了传统宠物领养信息不对称的问题,通过数字化流程提升领养效率,同时注重用户体验和数据安全,为流浪动物救助提供了一种可行的技术方案。





主要技术与实现手段

本系统支持以下技术栈
数据库 mysql 版本不限
小程序框架uni-app:使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架,编写一套代码,可编译到Android、小程序等平台。
用户交互与界面设计:微信小程序的前端开发需要保证用户界面的美观性与易用性。采用Vue.js等技术提升前端交互效果,并通过用户测试不断优化UI设计
数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以
小程序端运行软件 微信开发者工具/hbuiderx
系统开发过程中,主要采用以下技术:
(1) Spring Boot/flask/django/Thinkphp-Laravel:作为后端开发框架,实现API接口、用户管理等。
(2) MySQL:作为数据库,存储数据信息、用户数据等。
(3) 微信小程序:作为前端开发平台,实现界面设计与交互逻辑。
(4) Redis:用于缓存机制,提高系统的响应速度与性能。
(5) ECharts:用于展示用户反馈数据等信息。

1.Spring Boot-ssm (Java):基于 Spring Boot/ssm 构建后端服务,处理业务逻辑,管理数据库操作等。
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Node.js + Express:使用 Node.js 和 Express 框架搭建处理用户请求、数据交互、订单管理等。
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

系统设计与实现的思路

需求分析:收集用户需求,明确功能模块和性能指标,为系统设计提供基础。
功能设计:依据需求分析,设计小程序端和电脑pc端功能,确定模块交互流程。
数据库设计:规划数据库表结构,涵盖本系统信息。
前端开发:利用微信小程序技术开发前端界面。
后端开发:基于Spring Boot/flask/django/Thinkphp-Laravel框架和Java语言实现后端服务,处理业务逻辑和数据库交互。
系统实现:整合前后端开发成果,完成系统部署。
系统测试(功能测试):对系统进行全面功能测试,验证模块功能,确保系统稳定运行。

系统设计方法

完成报告初稿:根据前期准备,完善开题报告内容,确保逻辑清晰、论据充分。
提交开题报告:将开题报告电子文档提交给指导老师或评审委员会,获取反馈意见
明确开发流程:制定详细的项目开发计划,包括需求分析、系统设计、系统实现、系统测试、上线运营等阶段的具体任务和时间节点。
资源配置:根据项目需求,分配开发团队资源,确保各阶段任务顺利进行。
文献综述法:查阅相关文献,总结研究成果,为系统设计提供理论依据。
调查法:通过问卷和访谈收集需求和意见。
案例分析法:分析现有对应系统案例,总结经验教训,优化系统设计。
原型设计法:构建系统原型,收集反馈,迭代优化设计。

java类核心代码部分展示

/** * 协同算法(基于用户的协同算法) */@RequestMapping("/autoSort2")publicRautoSort2(@RequestParamMap<String,Object>params,ShangpinfenleiEntityshangpinfenlei,HttpServletRequestrequest){StringuserId=request.getSession().getAttribute("userId").toString();Integerlimit=params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());// 查询订单数据List<OrdersEntity>orders=ordersService.selectList(newEntityWrapper<OrdersEntity>());Map<String,Map<String,Double>>ratings=newHashMap<>();if(orders!=null&&orders.size()>0){for(OrdersEntityo:orders){Map<String,Double>userRatings=null;if(ratings.containsKey(o.getUserid().toString())){userRatings=ratings.get(o.getUserid().toString());}else{userRatings=newHashMap<>();ratings.put(o.getUserid().toString(),userRatings);}if(userRatings.containsKey(o.getGoodid().toString())){userRatings.put(o.getGoodid().toString(),userRatings.get(o.getGoodid().toString())+1.0);}else{userRatings.put(o.getGoodid().toString(),1.0);}}}// 创建协同过滤对象UserBasedCollaborativeFilteringfilter=newUserBasedCollaborativeFiltering(ratings);// 为指定用户推荐物品StringtargetUser=userId;intnumRecommendations=limit;List<String>recommendations=filter.recommendItems(targetUser,numRecommendations);// 输出推荐结果System.out.println("Recommendations for "+targetUser+":");for(Stringitem:recommendations){System.out.println(item);}EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>ew=newEntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();ew.in("id",recommendations);ew.eq("onshelves","1");if(recommendations!=null&&recommendations.size()>0&&recommendations.size()>0){ew.last("order by FIELD(id, "+String.join(",",recommendations)+")");}// 根据协同结果查询结果并返回PageUtilspage=shangpinfenleiService.queryPage(params,MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew,shangpinfenlei),params),params));List<ShangpinfenleiEntity>pageList=(List<ShangpinfenleiEntity>)page.getList();if(recommendations!=null&&recommendations.size()>0&&pageList.size()<limit){inttoAddNum=limit-pageList.size();ew=newEntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();ew.notIn("id",recommendations);ew.orderBy("id",false);ew.last("limit "+toAddNum);pageList.addAll(shangpinfenleiService.selectList(ew));}elseif(pageList.size()>limit){pageList=pageList.subList(0,limit);}page.setList(pageList);returnR.ok().put("data",page);}

结论

该生选题结合当前行业最新的热点,具有一定的实际应用价值,对现实中的系统开发能够提供较为有效的解决方案,满足了用户的日常生活日益增长的需求,能够对该生在计算机科学与技术专业学习的知识和技术进行有效的综合实践和检验。该选题的难度适中、工作量饱满、进度安排合理、前期基础或工作条件能够支撑选题研究,接下来按照功能模块进行了系统的详细设计与实现,在开发过程中,注重代码的规范性和可维护性,并进行了充分的测试以确保系统的稳定性和安全性,最后对系统进行了全面的测试与评估,包括功能测试、性能测试、安全测试等。开发文档完备。
(1)功能上应能够满足目前毕业设计的有关规定,核算准确,自动化程度高,操作使用简便。
(2)性能上应合理考虑运行环境、用户并发数、通信量、网络带宽、数据存储与备份、信息安全与隐私保护等方面的要求。
(3)技术上应保持一定的先进性,选择合适的开发工具(如java(SSM+springboot)/python(flask+django)/thinkphp/Nodejs/等)完成系统的实现,这些技术的选择旨在确保系统的跨平台兼容性、高性能和可扩展性。
(4)实现的系统应符合大众化审美观,界面、交互、操作等方面尊重用户习惯。
(5)严格按照毕业设计时间进度安排,有计划地开展各阶段工作,保质保量完成课题规定的任务,按时提交毕业设计说明书等规定成果。

源码lw获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式!

需要成品或者定制,加我们的时候,不满意的可以定制
文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善,本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1129186.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

软件测试面试题目—接口测试面试题,梦寐以求的答案来了

最近很多人在问接口测试面试题有哪些,小编基于大家的需求,花了好几天时间给大家整理了一篇接口测试面试的时候经常会问到的一些题。大家觉得有用的话记得分享给身边有需要的朋友。(笔芯) 本次接口测试面试真题涵盖如下五大部分内容: 第一、基本理论知识 第二、HTTP协议 …

数据质量提升实战:MGeo助力CRM系统客户地址标准化

数据质量提升实战&#xff1a;MGeo助力CRM系统客户地址标准化 在企业级CRM系统中&#xff0c;客户数据的准确性与一致性直接关系到营销效率、物流调度和客户服务体验。然而&#xff0c;在实际业务场景中&#xff0c;由于用户手动输入、渠道来源多样、格式不统一等问题&#xff…

Z-Image-Turbo城市更新记录:老城区改造前后对比图生成

Z-Image-Turbo城市更新记录&#xff1a;老城区改造前后对比图生成 背景与挑战&#xff1a;AI如何助力城市规划可视化 在城市更新项目中&#xff0c;如何向公众、政府和投资方清晰展示老城区改造前后的变化&#xff0c;一直是城市规划师和设计师面临的难题。传统的方案依赖于手…

Z-Image-Turbo中文提示词支持效果实测

Z-Image-Turbo中文提示词支持效果实测 阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型 二次开发构建by科哥 运行截图实测背景&#xff1a;为何关注中文提示词能力&#xff1f; 近年来&#xff0c;AI图像生成技术飞速发展&#xff0c;主流模型如Stable Diffusion系列大多以英文提…

中小企业降本50%:Z-Image-Turbo开源部署+低成本GPU实战

中小企业降本50%&#xff1a;Z-Image-Turbo开源部署低成本GPU实战 在AI图像生成技术飞速发展的今天&#xff0c;中小企业面临着高昂的算力成本与商业模型之间的矛盾。传统云服务按调用次数计费的模式&#xff0c;使得高频使用的营销、设计类场景成本居高不下。而阿里通义实验室…

AI产学研融合平台:让技术从实验室“跑”向生产线

过去高校AI实验室的好算法&#xff0c;大多只停留在论文里&#xff0c;到了产业端根本用不上&#xff1b;而企业急需AI解决方案&#xff0c;却找不到对口的技术团队。AI产学研融合平台&#xff0c;就是用技术打通这道鸿沟&#xff0c;一边连着高校的科研实力&#xff0c;一边对…

2025视觉AI落地趋势:M2FP推动低成本人体解析普及化

2025视觉AI落地趋势&#xff1a;M2FP推动低成本人体解析普及化 &#x1f4cc; 引言&#xff1a;从高门槛到普惠化&#xff0c;人体解析的演进之路 在计算机视觉领域&#xff0c;人体解析&#xff08;Human Parsing&#xff09; 作为语义分割的一个精细化分支&#xff0c;长期…

AI科研新工具:M2FP快速生成人体解析基准数据集

AI科研新工具&#xff1a;M2FP快速生成人体解析基准数据集 在计算机视觉与AI驱动的科研场景中&#xff0c;高质量的人体解析数据集是训练姿态估计、虚拟试衣、动作识别等下游模型的基础。然而&#xff0c;手动标注图像中每个人的精细身体部位&#xff08;如左袖、右腿、面部轮廓…

Z-Image-Turbo支持文字生成吗?真实能力边界分析

Z-Image-Turbo支持文字生成吗&#xff1f;真实能力边界分析 引言&#xff1a;AI图像生成中的“文字困境” 在当前AIGC&#xff08;人工智能生成内容&#xff09;浪潮中&#xff0c;图像生成模型如Stable Diffusion、Midjourney和阿里通义的Z-Image-Turbo已能创造出令人惊叹的…

真实项目落地:城市人口普查数据整合,MGeo助力高效实体对齐

真实项目落地&#xff1a;城市人口普查数据整合&#xff0c;MGeo助力高效实体对齐 在城市治理与公共政策制定中&#xff0c;人口普查数据的准确性与完整性至关重要。然而&#xff0c;在实际操作中&#xff0c;不同部门采集的数据往往存在格式不一、地址表述差异大、同地异名或…

程序员狂喜!GLM-4.7表现如何?这4个榜单告诉你真相,选对模型效率翻倍!

现在各大模型厂商都在不断推出新模型&#xff0c;眼花缭乱。 很多人想知道不同模型到底处于什么水平&#xff0c;比如最近 GLM 4.7 出来很多人很想知道水平怎样&#xff0c;往往得四处打听&#xff0c;可不同人给出的答案又不一样。 那有没有一些榜单&#xff0c;能让我们一眼…

MGeo在心理咨询机构来访者信息整合中的尝试

MGeo在心理咨询机构来访者信息整合中的尝试 引言&#xff1a;从地址数据混乱到精准匹配的业务挑战 在心理咨询机构的实际运营中&#xff0c;来访者信息管理是一项基础但极其关键的工作。由于服务流程涉及预约登记、线下接待、回访跟进等多个环节&#xff0c;同一来访者的信息往…

是否需要微调?MGeo预训练模型适用性评估指南

是否需要微调&#xff1f;MGeo预训练模型适用性评估指南 背景与问题提出&#xff1a;地址相似度匹配的现实挑战 在电商、物流、本地生活服务等场景中&#xff0c;地址数据的标准化与实体对齐是构建高质量地理信息系统的基石。同一地点常以不同方式表达——例如“北京市朝阳区…

Z-Image-Turbo服装设计灵感图生成全流程演示

Z-Image-Turbo服装设计灵感图生成全流程演示 阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型 二次开发构建by科哥 在AI驱动创意设计的浪潮中&#xff0c;阿里通义Z-Image-Turbo 凭借其高效的图像生成能力与低延迟推理表现&#xff0c;正成为设计师群体中的新宠。本文将聚焦于该…

旅游服务平台应用:MGeo标准化景点位置信息

旅游服务平台应用&#xff1a;MGeo标准化景点位置信息 在构建现代旅游服务平台时&#xff0c;精准的地理位置数据管理是核心挑战之一。用户搜索“故宫博物院”时&#xff0c;可能输入“北京故宫”、“紫禁城”或“东城区景山前街4号”&#xff0c;而不同数据源对同一景点的地址…

为什么Flask被选为M2FP后端?轻量Web框架更适合中小项目

为什么Flask被选为M2FP后端&#xff1f;轻量Web框架更适合中小项目 &#x1f9e9; M2FP 多人人体解析服务&#xff1a;从模型到可用产品的最后一公里 在AI工程化落地的过程中&#xff0c;一个高性能的深度学习模型只是起点。如何将复杂的推理逻辑封装成稳定、易用、可交互的服务…

MGeo开源生态展望:未来可能接入更多地理数据源

MGeo开源生态展望&#xff1a;未来可能接入更多地理数据源 引言&#xff1a;中文地址相似度匹配的行业痛点与MGeo的诞生 在智慧城市、物流调度、地图服务和本地生活平台等场景中&#xff0c;地址数据的标准化与实体对齐是数据融合的关键前提。然而&#xff0c;中文地址具有高度…

MGeo在文化艺术场馆资源整合中的实际成效

MGeo在文化艺术场馆资源整合中的实际成效 引言&#xff1a;从数据孤岛到文化资源一体化管理的挑战 在数字化转型浪潮下&#xff0c;文化艺术场馆&#xff08;如博物馆、美术馆、剧院、非遗中心等&#xff09;正面临前所未有的数据整合挑战。同一城市中&#xff0c;不同系统登…

Z-Image-Turbo LOGO概念图生成局限性分析

Z-Image-Turbo LOGO概念图生成局限性分析 引言&#xff1a;从AI图像生成热潮到LOGO设计的现实挑战 近年来&#xff0c;随着阿里通义Z-Image-Turbo等高效扩散模型的推出&#xff0c;AI图像生成技术迈入“秒级出图”时代。该模型基于DiffSynth Studio框架二次开发&#xff0c;支持…

导师推荐8个AI论文软件,自考学生轻松搞定论文格式规范!

导师推荐8个AI论文软件&#xff0c;自考学生轻松搞定论文格式规范&#xff01; 自考论文写作的“隐形助手”&#xff1a;AI 工具如何改变你的学术之路 在自考论文写作过程中&#xff0c;格式规范、内容逻辑、语言表达等环节常常让考生感到困扰。尤其是面对复杂的引用格式、文献…