计算机毕业设计python果蔬经营平台系统-助农水果蔬菜农产品商城

最新推荐文章于 2025-12-15 12:46:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-15 12:46:33 发布 · 898 阅读

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#课程设计 #python #开发语言

已开发项目效果实现截图

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

在这里插入图片描述

项目介绍

没有进行注册的用户只能进行浏览操作，在本系统注册过的用户，通过浏览、选购，在线付款的流程即可购买果蔬,只允许有用户号的用户收藏喜欢的果蔬也可以将欲购买的果蔬添加到购物车和也允许该用户查看订单详情并允许用户取消订单。
生活中，人们买水果或者蔬菜都是去菜市场买，因为那里是卖水果、蔬菜的聚集地。农商们把水果、蔬菜从远处运到那里，进行销售。但是这种销售方式的不足在于每次运输的数量是有限的，并且运输过程中也影响了水果、蔬菜的口感[3]。但是现有的交易平台还不够完善，相当一部分的果蔬销售平台都比较低级，面向中高端的的客户时，产品、概念和服务都跟不上。现有的果蔬电商产业还有很长的路要走。水果产业在中国的发展从粗到精，从之前的散买散买到现在的网上销售平台，越来越多的人建立合作社，并在网上寻求销路。销路解决了，水果的品质也在不断提升，形成了一个良性循环
水果蔬菜在线销售借助于当今盛行互联网技术，为消费者和供应商提供了一个更加方便的交易平台，使消费者足不出户就可以选购所需商品，省下许多时间和精力。商家通过该销售系统可以快速了解市场行情，更好地适应市场需求，扩大销售规模，降低销售成本[2]。

##技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
Echarts有着与众不同的特点和惊艳全场的视觉效果，Echarts有以下几种特点：
1、开源软件，并且提供了非常炫酷的图形界面，还有各种直观的数据分析图形
2、使用简单，软件本身已经封装了js，只要引用到位就会有得到完美展示
3、兼容性好，基于html5，有着良好的动画渲染效果。
4、多种数据格式无需转换直接使用，对与直接传入包括二维表，key-value表等多种格式的数据源，通过简单的设置encode属性就可以完成从数据到图形的映射，这使Mysql的数据更容易的被引用
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
hadoop集群技术
Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的使用
django 应用目录结构
project1
|-- migrations //数据移植（迁移）模块
|------- init.py
|-- init.py
|-- admin.py //该应用后台管理系统配置
|-- apps.py //该应用的一些配置自动生成
|-- models.py //数据模块
|-- tests.py //自动化测试模块在这里编写测试脚本
|-- views.py //执行响应的代码所在模块代码逻辑处理主要地点项目大部分代码在此编写
|–templates //模板放置模板文件的文件夹包括HTML css pythonScript的文件夹

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)

总结

在这个大数据的时代，年轻人都习惯于从互联网上获得信息。我们将更清晰更有效的消息分享给年轻人。提升用户的体验我也希望这次的设计能通过我后期的自主学习把它趋向于完美，成为我的自主创作经验。原始数据中存在异常值、重复值、系统自动推荐等数据，这部分数据价值含量低、数据结构混乱，严重影响数据挖掘模型的执行效率，导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗是必不可少的。结合原始数据的具体情况，数据预处理采用文本去重、机械压缩去词和短句删除
（1）网络爬虫模块
（2）关系数据库模块
（3）用户注册登录权限模块
（4）数据统计分析模块
（5）Django后台服务
（6）前端渲染可视化模块