微信小脚本的校园生活助手系统

文章目录

• • 具体实现截图
  • 关于我
  • 工程介绍主要技巧与完成手段
  • 本系统开发思路
  • 研究思路、技巧和步骤
  • java类核心代码部分展示
  • 系统测试
  • 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！

具体实现截图

同行可拿货,招校园代理

关于我

全网粉丝10W+、CSDN作者、博客专家、全栈领域优质创作者、平台优质Python,JAVA创作者、专注于Python,Java、小程序技能领域和毕业项目实战
技术范围：uniapp框架,Android,Kotlin框架,koa框架,express框架,go语言,laravel框架,thinkphp框架,springcloud,django,flask框架,SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、素材可视化、小脚本、安卓app、大资料、物联网、机器学习等设计与开发。

项目介绍主要工艺与实现手段

本系统支持以下技术栈
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、内容交互、订单管理等。
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
uni-app框架：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。
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog等都能够小程序端运行软件 微信开发者工具/hbuiderx

本系统研发思路

微信小程序前端开发：运用微信开发者工具，设计简洁美观、交互友好的界面。构建页面布局、组件设计、用户交互效果等，确保在不同移动设备上的兼容性和表明效果。
（1）微信开发者设备： 提供小程序开发、调试、发布等特性，用于前端开发。
（2）Node.js/java/python/php： 用于后端服务搭建和逻辑处理。
（3）MySQL/MongoDB： 用于信息存储和管理，设计合适的数据库结构。
（4）API接口开发： 设计并建立前后端的接口通信，保证数据传输的稳定和安全性。
（5）安全加密手段： 使用HTTPS协议保障数据传输的安全性，确保用户隐私不被泄露。
（6）界面设计软件： 如Adobe XD、Sketch等，用于设计用户友好的界面和交互体验
数据库设计：设计合理的数据库结构如MySQL、MongoDB等，包括用户表、收藏表,评价表等。确定各表之间的关联关系，保证数据的完整性和一致性。
系统部署与测试：将前端代码部署到微信小程序平台，部署后端服务到云服务器或其他托管平台，进行框架整体测试和优化。
（1）数据库结构的建立
（2）后台材料的增加，修改删除
（3）前台和后台数据的同步
HBuilderX，H是HTML的首字母，Builder是构造者，X是HBuilder的下一代版本。我们也简称HX。
HX是轻如编辑器、强如IDE的合体版本。
HX支持java插件、nodejs插件，并兼容了很多vscode的插件及代码块。
通过还能够通过外部命令，方便的调用各种命令行机制，并设置快捷键。
假设你习惯了其他工具(如vscode或sublime)的快捷键，在菜单应用-快捷键方案中可以切换。

研究思路、方法和步骤

需求分析阶段：通过文献研究、调查研究等方法，深入了解用户和运营者需求，撰写详细的需求分析报告。
平台设计阶段：完成不容易出现挑战和故障，所以本毕设项目 能够在不同浏览器，以及各种操作系统中运行与实现。的设计与建立的总体架构设计、功能模块设计、数据库设计等，绘制系统架构图、功能模块图、E-R 图等。
开发实现阶段：进行微信小程序前端开发、后端服务器搭建、数据库创建等工作，按照设计方案逐步实现环境的各项功能。
测试优化阶段：进行功能测试、性能测试、安全测试等，发现并修复系统存在的问题。根据测试结果对系统进行优化，提升系统质量。
总结验收阶段：对整个研究过程和系统开发成果进行总结，撰写研究报告和毕业论文。进行系统验收，确保系统满足设计要求和用户需求。
文献研究法：查阅国内外相关文献，了解本毕设任务 的研究现状、手艺应用情况，借鉴已有的研究成果和实践经验，为系统设计提供理论支持。
调查研究法：通过问卷调查、访谈等方式，收集用户和运营者的需求和意见。了解用户对功能、界面、执行流程的期望，以及运营者在管理过程中遇到的困难，为系统设计供应现实依据。
案例分析法：分析国内外成功的本毕设计划 的案例，研究其效果特点、商业模式、技能架构等，吸取优点，避免出现类似问题。
实验研究法：在系统开发过程中，对不同的技术方案、算法等进行实验对比。如比较不同的数据库查询优化方法对系统性能的影响，选择最优方案。

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")
public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinfenleiEntity shangpinfenlei, HttpServletRequest request){String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());// 查询订单数据List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>());Map<String, Map<String, Double>> ratings = new HashMap<>();if(orders!=null && orders.size()>0) {for(OrdersEntity o : orders) {Map<String, Double> userRatings = null;if(ratings.containsKey(o.getUserid().toString())) {userRatings = ratings.get(o.getUserid().toString());} else {userRatings = new HashMap<>();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UserBasedCollaborativeFiltering filter = new UserBasedCollaborativeFiltering(ratings);// 为指定用户推荐物品String targetUser = userId;int numRecommendations = limit;List<String> recommendations = filter.recommendItems(targetUser, numRecommendations);// 输出推荐结果System.out.println("Recommendations for " + targetUser + ":");for (String item : recommendations) {System.out.println(item);}EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity> ew = new EntityWrapper<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PageUtils page = 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) {int toAddNum = limit-pageList.size();ew = new EntityWrapper<ShangpinfenleiEntity>();ew.notIn("id", recommendations);ew.orderBy("id", false);ew.last("limit "+toAddNum);pageList.addAll(shangpinfenleiService.selectList(ew));} else if(pageList.size()>limit) {pageList = pageList.subList(0, limit);}page.setList(pageList);return R.ok().put("data", page);}

系统测试

系统测试的目的在于测试系统与设计需求相比较，及时的发现系统与设计不符或者矛盾的地方，发现这些困难，进一步的进行系统完善工作。主要包括框架压力测试和系统性能测试。
环境压力测试：压力测试的目的在于获取平台能够保证正常运转的极限情况，经测试，本系统行支持100人同时进行使用不会发生系统稳定性和性能困难。
系统性能测试：系统性能测试主要是模拟用户实际的运用负载来测试框架的响应时间，数据吞吐率以及系统的承载能力。
1.系统响应时间：在环境压力测试的情况下，本框架的动作响应时间可以达到用户的需求。经过测试，本系统在100个用户同时操作时允许保持0.1秒的响应时间。
通过2.数据吞吐率：经过测试，本系统可以在单位时间内结束规定的数据量，能够满足用户的应用需求。
3.系统承载能力：经过系统压力测试，本体系在保证正常的响应时间的前提下，能够拥护100人同时利用，不会产生稳定性问题。

结论

利用代码审查和自动化软件扫描，对系统的源代码进行了白盒测试。测试主要关注代码的逻辑结构、循环和条件分支等，确保代码质量高，没有逻辑错误或冗余代码。测试结果表明代码结构合理，注释充分，维护性好。对系统的关键组件和数据库操作进行了性能测试，评估了系统在高并发情况下的表现。测试发现数据库访问在并发量极高时存在瓶颈，通过优化SQL查询和增加缓存机制后，性能得到显著提升。
系统测试在本毕设项目 中起着至关重要的作用。借助启用功能测试、性能测试和稳定性测试等方法，允许确保本毕设项目 的程序代码能够正常运行，并提供良好的用户体验。同时，采用适当的测试技术和工具可以提高测试效率和准确性，从而有效地验证架构的作用、性能和稳定性。

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