微信小程序社区老年人健康管理系统-优快云博客

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项目介绍主要技术与实现手段

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、数据交互、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等都可以小程序端运行软件微信开发者工具/hbuiderx

具体实现截图

在这里插入图片描述

本系统开发思路

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。实现页面布局、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显示效果。
（1）微信开发者工具：提供小程序开发、调试、发布等功能，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：用于数据存储和管理，设计合适的数据库结构。
（4）API接口开发：设计并实现前后端的接口通信，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）界面设计工具：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，进行系统整体测试和优化。
（1）数据库结构的建立
（2）后台数据的增加，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。
还可以通过外部命令，方便的调用各种命令行功能，并设置快捷键。
如果你习惯了其他工具(如vscode或sublime)的快捷键，在菜单工具-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。
系统设计阶段：完成不容易出现问题和故障，所以微信小程序社区老年人健康管理系统能够在不同浏览器，以及各种操作系统中运行与实现。的设计与实现的总体架构设计、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、数据库开发等工作，按照设计方案逐步实现系统的各项功能。
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，了解微信小程序社区老年人健康管理系统的研究现状、技术应用情况，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、操作流程的期望，以及运营者在管理过程中遇到的问题，为系统设计提供现实依据。
案例分析法：分析国内外成功的微信小程序社区老年人健康管理系统的案例，研究其功能特点、商业模式、技术架构等，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。

关于博主

博主介绍：全网粉丝10W+、优快云作者、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、小程序技术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、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

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，发现这些问题，进一步的进行系统完善工作。主要包括系统压力测试和系统性能测试。
系统压力测试：压力测试的目的在于获取系统能够保证正常运转的极限情况，经测试，本系统可以支持100人同时进行使用不会发生系统稳定性和性能问题。
系统性能测试：系统性能测试主要是模拟用户实际的使用负载来测试系统的响应时间，数据吞吐率以及系统的承载能力。
1.系统响应时间：在系统压力测试的情况下，本系统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个用户同时操作时可以保持0.1秒的响应时间。
2.数据吞吐率：经过测试，本系统可以在单位时间内完成规定的数据量，可以满足用户的使用需求。
3.系统承载能力：经过系统压力测试，本系统在保证正常的响应时间的前提下，能够支持100人同时使用，不会产生稳定性问题。

结论

通过代码审查和自动化工具扫描，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。
系统测试在微信小程序社区老年人健康管理系统中起着至关重要的作用。通过使用功能测试、性能测试和稳定性测试等方法，可以确保微信小程序社区老年人健康管理系统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，从而有效地验证系统的功能、性能和稳定性。