前言
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系统功能设计
农产品物流配送和库存优化系统旨在通过模块化设计提升农产品供应链的效率和精确性。用户模块被设计为提供产品信息推荐、意见反馈、公告信息查看和订单管理功能，使得用户能够便捷地获取所需信息并高效管理订单。采购员/销售员和销售员模块专注于产品信息管理、产品出/入库、盘点信息和采购订单处理，确保库存和物流的高效运作，从而减少库存积压和物流延误。管理员模块负责产品信息推荐管理、意见反馈管理、公告信息管理和数据分析，通过数据驱动的决策优化系统整体性能和用户体验。这些模块的协同工作不仅提高了物流配送的效率，还增强了库存管理的精确性，从而为农产品供应链的各个环节提供了强有力的支持。通过系统化的管理和优化，农产品物流配送和库存优化系统为农产品供应链的现代化和智能化提供了坚实的基础。
详细视频演示
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系统实现效果
前台用户功能模块
后台管理员功能模块
技术栈
本系统框架使用Scrapy.
系统设计支持以下技术栈
前端开发框架:vue.js
数据库： mysql 版本不限
后端语言框架 ：java(springboot)–Idea/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
数据可视化技术：Echart
大数据框架：Hadoop
Scrapy是一个Python编写的强大，灵活的网络爬虫框架和数据提取工具。它使用异步I/O网络库Twisted进行高效的爬取，并将提取到的数据存储到多种格式中。然而，在需要大规模爬取复杂的网站时，单机爬虫速度会受到限制。为了解决这个问题，Scrapy提供了分布式爬虫系统
协同过滤算法
协同过滤推荐技术一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息。
关键技术和使用的工具环境等的说明
MySQL是一种关系型数据库管理系统，是大部分程序员接触的第一款关系型数据库。它相对于其他数据库来说相当轻量级，而且更加灵活。在大量的web工程中，经常作为首选的数据库，因为其开源免费的特点被大量的开发人员所使用。而且在大数据背景下，其海量的集群更为web的高并发提供了良好的后盾。
虽然Spark同样是大数据的框架和计算模型，但其实它与hadoop是相辅相成的，而且可以灵活的部署在hadoop之上，共享hadoop的文件系统。并且在数据处理上更为高效和方便、灵活。在数据量越来越庞大的现在，基于内存的spark可以很快的得到处理的结果，甚至现在已经可以支持近实时的数据处理。使得大数据的价值更加凸显。
Hadoop是由Apache基金会开源的分布式的大数据基础系统。
用户可以在不知道分布式基础设施的细节的情况下开发分布式程序。可以利用无数台节点集群进行高速计算和文件的多副本容错存储。
ECharts是百度开源的一个数据可视化框架，是web端的js框架，可以很方便的进行搭建数据可视化前端界面。官网的文档尤其简洁，极易上手开发，使得海量数据处理完成后，可以方便高效快速的进行可视化处理，直接作用于决策。使得数据的价值得到了直观的展示和提升。目前支持多种图形的绘制。
解决的思路
该系统架构主要依托scrapy框架进行架构，后台采用python动态网页语言编写，使用scrapy框架技术从网站上爬取数据,采用java/python/php/nodejs部署系统环境，使用pyhcarm作为系统的开发平台，在数据库设计和管理上使用MySQL。在人机交互的过程中，客户端不直接与数据库交互，而是通过组件与中间层建立连接，再由中间层与数据库交互。通过设计良好的框架可以减轻重新建立解决复杂问题方案的负担和精力，并且它可以被扩展以进行内部的定制化，有强大的用户社区来支持它，所以框架通常能很好的解决一个问题。
爬虫核心代码展示
import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import xiangmuItem
import time
import re
import random
import platform
import json
import os
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
name = 'xiangmuSpider'
spiderUrl = 'https://url网址'
start_urls = spiderUrl.split(";")
protocol = ''
hostname = ''
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
# 列表解析
def parse(self, response):
_url = urlparse(self.spiderUrl)
self.protocol = _url.scheme
self.hostname = _url.netloc
plat = platform.system().lower()
if plat == 'windows_bak':
pass
elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
for item in list:
fields = xiangmuItem()
fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
if fields["laiyuan"].startswith('//'):
fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())
detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
if self.protocol in detailUrlRule:
pass
elif detailUrlRule.startswith('//'):
detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
else:
detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
fields["laiyuan"] = detailUrlRule
yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields}, callback=self.detail_parse)
# 详情解析
def detail_parse(self, response):
fields = response.meta['fields']
try:
if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
else:
if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
else:
fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
except:
pass
# 去除多余html标签
def remove_html(self, html):
if html == None:
return ''
pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
return pattern.sub('', html).strip()
# 数据库连接
def db_connect(self):
type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
user = self.settings.get('USER', 'root')
password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')
try:
database = self.databaseName
except:
database = self.settings.get('DATABASE', '')
if type == 'mysql':
connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
else:
connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
return connect
# 断表是否存在
def table_exists(self, cursor, table_name):
cursor.execute("show tables;")
tables = [cursor.fetchall()]
table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]
if table_name in table_list:
return 1
else:
return 0
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