vue3基于SpringBoot出差报销系统的设计与实现42737680

系统截图

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项目技术简介

Python版本:python3.7+
前端:vue.js+elementui
框架:django/flask都有,都支持
后端:python
数据库:mysql
数据库工具:Navicat
开发软件:PyCharm
1.进一步理解软件技术与理论知识。
2.掌握软件编程的设计方法。
3.进一步理解b/s模式的开发运用。
4.掌握python软件编程,数据库mysql的使用。
5.加强vue.js前端实践能力训练。
6.掌握程序测试方法与技术。

可行性分析

经济可行性:本网站基于Django/Flask 和MySql开发,使用开源技术平台经济成本较低,用户可以直接点击观看无需更多经济付出。
技术可行性:本系统基于python和js易于维护,同时基于浏览器操作有着跨平台的优势,Django/Flask框架较为成熟构建速度较快便于快速开发更新,MySql数据库容易上手应用广泛。
操作可行性:本系统基于HTML直观简易用户点击即可进行操作,操作十分方便简洁。
社会因素的分析:本系统为了解决用户观影的“痛点”而设计,操作大大简化,同时线上观影市场广泛符合广大用户的实际需求。

主要运用技术介绍

.Python语言
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。
Flask框架
Flask 是一个轻量级的 Web 框架,使用 Python 语言编写,较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手,小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。
Flask 具有很强的定制性,用户可以根据自己的需求来添加相应的功能,在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展,其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制,开发出功能强大的网站。
Djiango框架
MVC是众所周知的模式,即:将应用程序分解成三个组成部分:model(模型),view(视图),和 controller(控制 器)。其中:
M——管理应用程序的状态(通常存储到数据库中),并约束改变状态的行为(或者叫做“业务规则”)。
C——接受外部用户的操作,根据操作访问模型获取数据,并调用“视图”显示这些数据。控制器是将“模型”和“视图”隔离,并成为二者之间的联系纽带。
V——负责把数据格式化后呈现给用户。
B/S框架
b/s 是browser/server指浏览器和服务器端,在客户机端不用装专门的软件,只要一个浏览器即可.B/S最大的优点:客户可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件。只要有一台能上网的电脑就能使用,客户端零维护。
前台框架Vue.js
主要采用Vue技术:这是基于整个Python体系设计开发Web的技术,我们利用这一技术可以建立的动态网站是安全、先进并能跨平台

核心代码参考示例

预测算法代码如下(示例):

def booksinfoforecast_forecast():
    import datetime
    if request.method in ["POST", "GET"]:#get、post请求
        msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
        #获取数据集
        req_dict = session.get("req_dict")
        connection = pymysql.connect(**mysql_config)
        query = "SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"
        #处理缺失值
        data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
        id = req_dict.pop('id',None)
        req_dict.pop('addtime',None)
        df = to_forecast(data,req_dict,None)
        #创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
        connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
        engine = create_engine(connection_string)
        try:
            if req_dict :
                #遍历 DataFrame,并逐行更新数据库
                with engine.connect() as connection:
                    for index, row in df.iterrows():
                        sql = """
                        INSERT INTO booksinfoforecast (id
                        ,monthcount
                        )
                        VALUES (%(id)s
                    ,%(monthcount)s
                        )
                        ON DUPLICATE KEY UPDATE
                        monthcount = VALUES(monthcount)
                        """
                        connection.execute(sql, {'id': id
                            , 'monthcount': row['monthcount']
                        })
            else:
                df.to_sql('booksinfoforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
            print("数据更新成功!")
        except Exception as e:
            print(f"发生错误: {e}")
        finally:
            engine.dispose()  # 关闭数据库连接
        return jsonify(msg)
 

结论

该系统严格按照需求分析制作相关模块,并利用所学知识尽力完成,但是本人由于学识浅薄,无法真正做到让该程序可以投入市场使用,仅仅简单实现部分功能,希望日后还能改善。
性能测试:对系统进行全面的性能测试,包括负载测试、压力测试和稳定性测试等,确保系统在高并发和大数据量情况下仍能保持稳定运行。
优化与调整:根据性能测试结果,对系统进行优化和调整,提高系统的性能和稳定性。
用户测试:设计用户测试计划,邀请测试人员参与测试,收集他们对系统的反馈意见。
迭代优化:根据用户反馈意见,对系统进行迭代优化设计,确保系统更加贴合的实际需求。

本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架,同行可拿货,招校园代理

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,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,不满意的可以定制

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