【附源码】基于java的图书商城销售系统(源码+数据库+毕业论文),ssm框架开发可做计算机毕业设计或课程设计

【附源码】基于Java的在线图书销售系统的设计与实现77x2f9计算机毕设SSM 问题定义也是软件开发中一个重要的环节,在这个阶段我们要清楚的找到以下问题的答案:开发这个系统的原因是什么,开发这个系统所需要的具备什么样的技术支持,需要获得什么样的物资基础,取得哪个方面的国家政策支持等。所采用的在线图书销售系统就可以很好的促进在线图书销售工作的完成、而且可以使得整体管理水平得到有效的提升。因为使用该系统的主要是管理员、用户,所以要准确的进行角色的定位,然后对不同的角色给予不同的使用权限。3.2 可行性分析。 阅读详情

 🙊作者简介:多年一线开发工作经验,分享技术代码帮助学生学习。自有计算机毕设的工作室团队,专注计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导等。

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项目运行演示

基于java的图书书店商城购物系统,ssm框架开发,含毕业论文,可做计算机毕业设计或课程设计

项目功能简介

基于SSM框架的商店书城管理系统的设计与实现,重点实现系统的以下功能:用户管理、商品书籍管理、购物车管理、订单管理、收货地址管理、会员信息管理等等。

系统的用户角色和权限分配如下:


(1)游客:
商品书籍浏览:游客可以在线上浏览书籍信息,并且可以阅读书籍;


(2)顾客:
商品书籍浏览:顾客可对商品进行浏览;
商品书籍购买:顾客可购买自己想要书籍;
会员注册:顾客可进行会员注册;
顾客个人信息管理:顾客可对自己个人注册信息的增删改查的操作;
商品书籍管理:顾客可把书籍加入购物车或删除;
订单管理:顾客可对订单的进行增删改查的操作;
购物车管理:顾客对购物车增删改查的等操作;
收货地址管理:顾客对收货地址的增删改查的操作;


(4)商家:
商品书籍发布:商家可发布书籍商品;
商品上下架书籍管理:商家可以对书籍进行上下架管理;
商品书籍管理:商家可以对书籍进行添加、查看、修改、删除等操作;
订单管理:商家可对顾客订单信息的添加、查看、修改、删除等操作;


(3)管理员:
用户管理:管理员可以对注册的用户进行管理;
商家管理:管理员可以对商家的发布的商品进行审核操作;
违规管理:管理商店书城的违规用户账号;
图书审核管理:可对商家发布的书籍进行审核;
会员信息管理:可对用户的注册信息进行增删改查等操作;

摘要

互联网技术的成熟和普及,势必会给人们的生活方式带来不同程度的改变。越来越多的经营模式中都少不了线上运营,互联网正强力推动着社会和经济发展。国人对民族文化的自信和不同文化的包容再加上书店行业的发展,如此繁荣吸引了越多越多的人购买。能让选择购买的用户享受到更好的购买体验,解决线下购买的繁琐过程,线上购买无疑是直击痛点的解决方案。一套完备的书店商城管理系统可以实现让用户又快又准找到自己喜欢的书籍,一键购买、支付,同时也是从侧面促使书店经济的稳定发展。

本设计采用HTML、css、js 等前端技术完成前端页面设计,采用SSM、spring JavaBean、mysql整合完成后台设计,不光方便用户购买书籍,还让管理员、商家对整个书店商城的管理。本文首先阐述整个书店商城购买的背景,然后对系统的需求分析,给出整个系统的概要设计和数据库设计,最后展示书店商城管理系统的实现。

关键词:书店商城管理系统;MySql;SSM;

1绪 论

1.1 课题背景、目的及意义

1.1.1 课题背景

从互联网诞生之初被视为一种技术,到逐步呈现出媒体属性,社交属性、意识形态属性。网络空间与我们生活息息相关。书店行业中充分体现了“互联网+书店”的战略思想。

据中国书店数据信息网数据显示,受全球疫情的蔓延对书店产业带来了巨大的冲击,2020年中国书籍房同比下降68.2%,但当前中国防疫取得显著成果。2021年中国书籍销售额总达到986.8亿元,同比增长131.4%。[11]书店产业正逐步回稳复苏,更有一系列主旋律优秀书籍上架,引起购买热潮,给中国书籍房带来了促进作用。自08年国内首个线上购买平台的成立,从此打开了中国线上书店在线购买的大门,从而解放了线下实地购买排队久的困扰。越来越多的购买者选择选择网上购买书籍,网上购买意味着更加方便快速的购买体验。综合现如今书店商城购买的现状,解决了网络购买系统在用户体验上的不足,放大用户体验的优点。我国网络书店购买平台的用户体验感依然还有进一步可提升的空间。

本文秉持着从用户角度出发的思想观念,切身体验用户浏览网站的全过程以及管理员对整个书店商城的管理需求,尽可能给用户带来最佳的体验。

1.1.2 项目开发目的和意义

现如今科技的卓越发展,时代环境的大变革。人们生活变得越来越多元化,这种多元化很大程度上由互联网科技发展引起,日新月异的互联网让我们实现了众多的不可能。社会高速发展,快节奏下的高压生活,让人们更加注重精神层面的放松。彼时书店行业变得家喻户晓,更多人的选择购买这一途径来消解压力,寻求更多共鸣。传统书店的购买方式单一且效率低,顾客需要在到达书店后才可选择书店,但书店商城条件有限无法让顾客从多个角度了解书店。这样就造成了购买者选择书籍的困难。若遇到高峰时段,顾客购买的积极性还会被排队打消。从管理人员的角度来看,一套得心应手的管理系统也是推动书店商城运营的好方法。综上所述,设计本网站为将一系列问题给予解决,让系统用户体验线上流畅购买,在本网站中对书店详情页面中用户可以看到相关的评论和收藏,可以作为是否选择观看本书籍的参考。让书店商城管理员的管理变得更加轻松简单。

1.1.3本文组织结构

本文一共分为六个章节,现将每个章节的内容概要介绍如下:

第一章:介绍了该项目的课题背景和项目开发的目的和意义,以及本文的主要组织结构,为书店商城购买打下基石。

第二章:对系统的需求进行了分析,分不同的角色进行了功能分析和用例描述。并对系统的非功能性需求和可行性进行了描述。

第三章:主要是综合前两章的需求,对整个系统进行架构和功能模块的设计。明确整个系统的结构,方便后期进一步更加清晰地完成实现。

第四章:主要是对系统的详细设计,包含了对数据库的设计和对系统全面的E-R图设计。

第五章:主要选出了整个系统中较为重要的模块实现进行流程图、实现过程、运行截图展示。

第六章:集中对已经实现的系统测试进行功能模块的测试。

本文的最后是对书店商城管理系统设计与实现的总结。

2系统需求设计

2.1 系统需求描述

系统功能需求分为会员使用功能和系统管理功能,其中会员包括未注册和已注册。商家需要管理员审核商家,只有通过的商家才能发布书籍。

  1. 未注册游客因权限限制仅包含浏览查看书店、书店商城基本信息。
  2. 已注册用户使用功能包括用户浏览书店、会员登录、会员注册、会员购买书籍、会员查看个人信息、评论、评分功能。
  3. 系统管理功能包括管理员管理会员、商家、管理书籍、管理员管理订单和管理员管理系统设置功能。

2.2功能性需求分析及用例描述

根据对本网站的功能需求分析,将通过参与系统使用的三个不同视角展现系统主要功能。

现在确定本系统用例模型有三种,分别是商家、注册会员和系统管理员。下面分别对这三个角色的功能进行描述。

2.2.1商家

商家在注册以后,如果想要登录,一定要通过管理员审核通过,才能正常发布书籍,对会员购买的书籍进行发货。主要功能如下(图3-1为商家用例图):

图3-1商家用例图

2.2.2会员

已在本网站注册过的会员是经书店购买网站合法认证的用户。登录网站后可以浏览书店、购买书籍、对书籍评分、评论书店、评论书店商城和订单支付。注册用户主要功能如下(图3-2为会员用例图):

图3-2 会员用例图

2.2.3系统管理员

系统管理员主要负责系统的后台管理工作,主要功能如下(图3-3为系统管理员用例图):

图3-3 系统管理员用例图

明确整个系统中三个角色不同的功能后,这三者功能数据的联动就将整个系统紧密的连接在一起。图3-4为下面是系统登录鉴权用例:

图图3-4系统登录鉴权用例图

2.3非功能性需求分析

2.3.1系统的实用性

人们越来越依赖网络来解决问题,该系统可在线上让用户随时随地解决购买问题。避免购买程序繁琐、排队时间长、选择书籍困难等问题。在界面设计上,系统的界面直观地向用户呈现了每个模块的功能,且操作简单易上手。同样系统大众化推广也很简单方便,不受限。

2.3.2系统的安全性

系统安全性,主要是针对系统使用者信息的保密工作。会员注册信息时的个人信息书店商城管理系统中记录了重要用户信息,包括用户的个人隐私等信息,以及系统生成的账号、密码。

2.3.3系统的稳定性

系统的稳定性着重体现在系统出现系统操时出现的冗余的情况下,统会采取相应的措施来打破现有状态。应在开发代码时充分考虑到各种错误会出现的情况,并未其设置相应处理。系统应采用稳定的操作系统、数据库、中间件等,以保证系统的稳定性。

2.3.4系统的开放性

系统的开放性是一个系统可以广为普及的重要条件。它需要适配不同电脑的不同系统,也就是我们所说的兼容性。系统可以实现在不同版本的Windows系统中运行。系统对浏览器的包容性需要很强,由于采用的b/s结构,客户端使用浏览器,浏览器也就成为了系统运行的载体。

2.4 可行性分析

可行性分析在课题确立相对成熟的情况下,进一步深入分析系统开发完成后投入现实使用的情形中,该系统是否具备必要的条件和资源。主要从经济、技术、可操作性三方面来分析。

2.4.1 经济可行性

面对近几年来,我国的经济体系愈发成熟,经济形式也愈发多变。线上经营模式已经被各行各业广泛认可。大众上网率普遍提高,网民逐渐增多。信息化传播的时代,线上经营模式应运而生。每个行业都在拓宽网络板图,将自己的产品托管于网络,由于线上模式的流转方式的特殊性、自动化特点将节省一批管理人员的费用,只需保证数据上传的准确性、宣传到位借助网络传播从而能将产品的曝光度增加。

书店商城管理系统同样适用于上述线上经营模式,开发成本较低但要考虑到后续宣传、维护的费用。一个功能齐全、使用感良好的书店商城管理系统,能客观带动书店商城的书籍、书店的宣传。购买系统的可持续发展对标文娱行业的发展对标,影响较小。节约人力管理,只需要一个后台管理员上线书店信息即可。线上购买的方式更加吸引购买者。

2.4.2 技术可行性

本系统基于Spring+Spring MVC+MyBatis作为系统的基本框架,有了这个框架后会让整个系统的开发变得更加清晰,有助于编写。将MySQL作为数据库, 并采用B/S模式。由于SSM功能强大,MySQL灵活易维护在开发方面具有方便快捷、使用灵活的特点,成为轻平台开发的首选。硬件方面,硬件更新的速度越来越快,因本系统运行无特殊功能需求故硬件也无硬性要求。正常考虑用户数据密度大时内存是否充足、服务器的响应是否灵敏。满足以上条件即可。

2.4.3 操作可行性

该系统采用B/S结构,从而最大限度地使客户端用户易于操作。客户端通过浏览器来访问网站,具有很强的实用性。B/S结构服务器端回答了客户端处理逻辑复杂的问题。B/S结构可以直接放在广域网上运行,从而达到了控制多客户访问的目的体现交互性。若后续需要更新或升级功能可直接在服务器端升级,无需客户端做任何操作。


3 系统概要设计

3.1 系统架构

SSM是当前主流的Java EE轻量级开源框架集合,由Mybatis、Spring、Spring MVC三个框架组合组合而成,采用标准的MVC模式,具有速度快、性能高且稳定、配置简单等特点,适用于搭建各种大型的企业级应用系统[14]。SSM执行逻辑总体可划分为表示层(View)、控制层(Controller)、业务逻辑层(Service)和数据访问层(DAO)层[15-17]。SSM系统架构图,如图2-8所示。

Spring框架负责在三层的调用过程中对象的注入,本系统的事物也是使用了spring注解式的事物。Spring MVC主要是在接口层完成系统当中包括用户信息、医生信息等多种信息接口的编写以及返回视图的指定。Mybatis框架负责数据层的数据库操作通过mapper文件映射dao方法对的方式,完成数据库表的增加、删除、查询、修改。SSM框架是通过在配置文件中的引用与项目中依赖包的导入,完成对Spring,Spring MVC和MyBatis的整合,实现完整的前后端通信流程,适用于搭建各种大型的企业级应用系统,并有效保证系统的开发效率和稳定性。

3.2 系统功能模块设计

当从会员的视角进入书店商城管理系统的页面时,如果他未注册此时他对整个系统所做出的操作仅停留在浏览的层面,无法操作数据。他浏览网站时分配的权限与会员基本相同除无法购买、无法查看个人中心。在网站上完成购买的操作,首先网站需要对用户进行区分这就是注册的功能。注册过的会员信息会同步到数据库中,下次登录即可自动识别。登录过后用户可在首页观看到最近上架的书籍,每本书籍点击后将进入到此书店详情、书店评论、书店评分、书籍排名、选择购买。上述功能的数据支撑全部需要管理员与商家来对数据进行提前录入。所以书店商城管理系统需要前后端分离的形式来完成。本小节主要从前后台的视角来完成系统功能模块设计。

系统的前台是与用户交互的直接平台,这是用户与系统接触的第一关。所以前台设置了登录注册模块,以便用户和会员的权限。在前台中设计有书店列表、书店商城列表。这两个模块的入口在系统的导航栏分别点击书籍、书店商城即可进入。当这两个列表中存放着该书店的所有书籍、书店商城。当点击感兴趣的书籍时就跳转到书店详情的模块。此模块中包含着书籍介绍、书店评论、书籍的排序购买模块。用户选择购买后生成的订单会在后台会员有显示。这就引出了后台管理模块,当我们登录完成后在右上方的个人中心入口即可查看个人相关信息。可以在这里更改昵称、更换登录密码、更换头像、我的收藏。以下是系统功能如图3-1所示: 

图3-1 系统功能模块结构图

3.3 系统购买流程设计

系统购买流程包含会员注册和订单、支付,如图3-2所示:

图3-2 购买操作业务流程图

4 数据库设计

在系统架构已经明确,框架已经搭建完毕的前提下,数据库则是让整个系统可以完成运行的重要工具。针对系统中,各个功能模块的不同的数据需求,合理建立数据库、数据表。同时合适的数据库设计可以缩短数据前后端响应周期,书店商城管理系统采用MySQL作为后台数据库开发工具。

4.1 数据库概念设计

下面列举整个系统中涉及核心功能的实体:

  1. 前台用户实体

当用户完成注册登录后可以在个人中心页面查看到与个人相关的信息,上述是前端用户注册登录完成后,后台存入到用户管理用户列表界面的实体。

图4-1前台用户实体图

  1. 商家实体

商家实体中包括:账号、商家姓名、性别、头像、邮箱、联系电话、是否审核、审核回复,商家用户。

图4-2商家实体图

  1. 书籍信息实体

书籍信息实体,在后台为书籍信息设计时采用这些属性共同构成书籍信息。

图4-3书籍信息实体图

4.2 数据库逻辑设计

根据E-R得出数据库包涵了以下几张数据表来实现了对数据库的存储、调用。以下分别列出数据表的每个字段名称、类型、长度、字段说明、主键、默认值。

huiyuan表:

序号

字段名称

字段类型

大小

允许为空

最大长度

备注

1

id

Int

4

10

编号

2

addtime

varchar

150

255

添加时间

3

huiyuanhao`

varchar

150

255

4

mima

varchar

8

255

5

xingming

varchar

150

255

6

xingbie

varchar

8

255

7

touxiang

varchar

150

255

8

shenfenzheng

varchar

8

255

9

shouji

varchar

150

255

mingyupaixing表:

序号

字段名称

字段类型

大小

允许为空

最大长度

备注

1

id

Int

4

10

编号

2

addtime

varchar

150

255

添加时间

3

dianpumingcheng

varchar

150

255

4

zhanghao

varchar

8

255

5

shangjiaxingming

varchar

150

255

6

tupian

varchar

8

255

7

mingyuzhi

varchar

150

255

8

shuoming

varchar

8

255

9

gengxinshijian

varchar

150

255

shangjia表:

序号

字段名称

字段类型

大小

允许为空

最大长度

备注

1

id

Int

4

10

编号

2

addtime

varchar

150

255

添加时间

4

zhanghao

varchar

8

255

5

mima

varchar

150

255

6

shangjiaxingming

varchar

8

255

7

xingbie

varchar

150

255

8

touxiang

varchar

8

255

9

youxiang

varchar

150

255

10

lianxidianhua

varchar

8

255

11

sfsh

varchar

150

255

12

shhf

varchar

8

255

shujixinxi表:

序号

字段名称

字段类型

大小

允许为空

最大长度

备注

1

id

Int

4

10

编号

2

addtime

varchar

150

255

添加时间

4

dianpumingcheng

varchar

8

255

5

shujibianhao

varchar

150

255

6

shujimingcheng

varchar

8

255

7

shujifenlei

varchar

150

255

8

tupian

varchar

8

255

9

jianshu

varchar

150

255

10

zuozhe

varchar

8

255

11

chubanshe

varchar

150

255

12

xiangqing

varchar

8

255

13

zhanghao

varchar

150

255

14

lianxidianhua

varchar

8

255

15

sfsh

varchar

150

255

16

shhf

varchar

150

255

xiaoliangpaixing表:

序号

字段名称

字段类型

大小

允许为空

最大长度

备注

1

id

Int

4

10

编号

2

addtime

varchar

150

255

添加时间

4

dianpumingcheng

varchar

8

255

5

shujimingcheng

varchar

150

255

6

tupian

varchar

8

255

7

xiaoshouzongliang

varchar

150

255

8

gengxinshijian

varchar

8

255

5书店商城管理系统实现

本小节主要将前面的需求变现,介绍了书店商城管理系统的实现,包括、会员模块、商家模块和管理员模块的实现过程。会员模块主要区别于未注册(游客)和已注册(会员)的用户,会员登录后可根据地域不同来时选取不同的书籍,当点入书籍后,会显示此书籍详情,可添加购物车,评论、收藏等信息。对于管理员的账号则是在系统开发完后直接录入系统的。而商家注册后需要管理审核,只有通过管理员通过才能正常登录。

5.1 系统管理员功能模块的实现

5.1.1 管理员登录界面

管理员打开书店商城管理系统后,首先要填写本人的登录信息,系统会自动判断账号和密码是否正确。后端会查询数据库信息,若用户名、密码和验证码全部正确会自动跳转到系统功能主页面,否则需要重新输入登录信息,界面如图5-1所示

图5-1管理员登录界面

5.1.2 管理员功能界面

管理员登录书店商城管理系统可以添加、修改或者删除某一用户账号,也可查询基本的信息,如会员信息、商家信息、书籍信息、订单管理、系统管理等。其界面如图5-2所示。

图5-2 管理员功能界面

5.1.3 会员功能界面

管理员可以查看会员信息,也可按会员号进行条件匹配查询。并可以按需求进行会员添加、修改错误的数据、删除没用数据等,其界面如图5-3所示。

图5-3 会员功能界面

5.1.4 商家功能界面

  管理员可以查看商家信息,可对新注册商家进行审核,回复。并可以按需求进行商家信息添加、修改错误的数据、删除没用数据等,其界面如图5-4、5-5所示。

图5-4商家功能界面

5.1.5书籍分类功能界面

管理员可以查看书籍分类信息,可新增书籍分类、修改错误的数据、删除没用数据等,其界面如图5-6所示。

图5-6 书籍分类功能界面

5.1.6系统管理界面

管理员可以编辑前台轮播图、公告资讯,也可以对已发布的轮播图、公告资讯进行修改、删除操作。其界面如图5-7、5-8所示。

图5-7轮播图界面

图5-8公告资讯界面

5.2 商家功能模块的实现

5.2.1 商家注册、登录功能界面

商家需要输入正确的账号和密码后才可以登录系统并正常使用。如果是第一次注册的,应当先进行账户的注册。注册和登录的界面应当设置便捷的跳转按钮。当商家用户输入的信息不正确时应当进行相应的提示。如登录时输入的账户有误,应当提示商家该账户不存在。同样的,操作时应该提供积极的反馈,避免商家用户重复操作。如新商家用户注册账户时,如果注册成功应该提示“注册成功”的消息栏。其界面如图5-9注册,5-10登录所示。

图5-10商家登录界面

5.2.2 商家首页功能界面

商家进入系统后,可以查看主页、个人中心、书籍信息管理、订单管理等相关的操作,其界面如图5-11所示。

图5-11商家首页功能界面

5.2.3 商家个人信息功能界面

个人中心:商家通过自己的个人中心,可进行密码修改,也可对个人信息进行编辑账号、商家姓名、性别、头像、邮箱、联系电话,进行修改操作,其界面如图5-12所示。

图5-12商家个人中心功能界面

5.2.4 书籍信息管理功能界面   

对于商家可以查看系统所有的书籍编号、书籍名称、书籍分类、图片、简述、作者、账号、联系电话、是否审核、审核回复 、价格、单限、库存,并对已有的书籍信息进行详情、修改查看评论或者删除等操作,也可对已有的书籍信息进行相应的详情、修改或查看评论、删除等操作,如图5-13所示,

图5-13书籍信息管理功能界面

5.2.5订单管理

商家可以根据订单进行查看所有的订单信息进行在线查看,商家可以根据条件进行查看会员已取消订单、已支付订单、已退款订单、已完成订单、已发货订单等进行条件查看相应的订单数据并进行订单处理,通过订单列表进行查看系统已有的订单编号、商品编号、商品名称、购买数量、价格/积分、总价格/总积分、折扣总价格、支付类型、状态、地址、电话、收货人、商家名称等信息,并且根据订单状态进行订单处理操作,对于订单的状态,可以在线对订单信息进行选择发货等操作,如图5-14所示。

图5-14订单信息功能界面

5.3 前台功能模块的实现

5.3.1 会员注册、登录功能界面

会员需要输入正确的用户名和密码后才可以登录系统并正常使用。如果是第一次使用的新用户,应当先进行用户名的注册。注册和登录的界面应当设置便捷的跳转按钮。当会员输入的信息不正确时应当进行相应的提示。如登录时输入的用户名有误,应当提示会员该账户不存在。同样的,操作时应该提供积极的反馈,避免用户重复操作。如新用户注册账户时,如果注册成功应该提示“注册成功”的消息栏。其界面如图5-15注册,5-16登录所示。

图5-15会员注册功能界

 

       图5-16会员登录功能界面

 

5.3.2 前台首页功能界面

   会员进入系统后,可以查看首页、书籍信息、公告资讯、个人中心、后台管理、购物车等。其界面如图5-17所示。

图5-17系统首页功能界面

5.3.3 会员个人信息功能界面

会员通过自己的个人中心查看我的订单、我的地址、我的收藏,会员可对个人信息进行编辑个人会员号、密码、姓名、性别、头像、身份证、手机,进行修改操作,完成信息提交,其界面如图5-18、5-19所示。

图5-18会员个人信息功能界面

5.3.4 书籍信息功能界面

查看书籍信息:在进入系统后,会员可根据书籍信息的名字进行搜索,也可根据书籍信息的分类进行查看自己想查看的书籍信息的详细信息,以及书籍的余量,如果售完了就会显示已售空。是否考虑加入购物车,其界面如图5-19、5-20所示。

图5-19搜索功能界面

图5-20书籍详情功能界面

5.3.5 购物车功能界面

会员通过购物车界面,可以在线查看自己加入购物车的书籍信息,核对书籍名称、数量等信息,用户也可在线增减书籍数量,确认信息无误后进行提交购买,购买成功进入订单页面进行支付,如图5-21所示,用户提交订单,核对收货人的地址,再次确认所要购买的书籍信息及订单金额,并根据需求可以在线进行支付操作,如图5-21所示。

图5-21购物车功能界面

6 系统测试

6.1 测试概要

6.1.1测试目的

在书店商城管理系统进行初步实现之后,开始进行对系统进行测试。模拟不同的角色在不同场景的使用情况下系统的反应是否预期效果。用不同的用例找出系统中存在的逻辑错误使整个系统更加的完整。测试后的软件各模块基本功能可以顺利进行,尽可能的提高软件的健壮性。

6.1.2测试方法

本系统测试方法主要采用黑盒测试和白盒测试两种,针对不同模块的特点使用不同的测试方法。是否关心软件内部结构和具体实现的角度是黑盒和白盒测试的划分重要依据。黑盒更关心具体实现,白盒更关心软件内部结构。本章将针对重点核心模块进行测试。

6.2功能模块测试

6.2.1会员登录模块测试

模拟会员登录时,输入用户名密码输入可能会存在的错误列举测试系统反应是否符合预期。

表6-1 会员登录及注册测试用例表

序号

测试内容

测试方法

预期结果

测试结果

1

登录

1.会员输入个人账号及密码点击‘登录’。

2.账号输入错误。

3.密码输入错误。

4.账号及密码对应且输入正确。

1.登录成功,页面显示个人中心。

2.系统提示登录失败。

3.系统提示登录失败。

4.登陆成功,页面显示个人中心。

符合

2

注册

1会员点击‘注册’。

2.填写的用户名已经存在。

3.密码和确认密码不一致。

4.任意一项必填为空。

5.联系电话格式错误。

6.填写的各项表单字段均正确。

1.页面显示注册表单信息。

2.系统提示用户名已存在。

3.系统提示密码输入错误。

4.系统提示必填项没有填写。

5.系统提示联系电话填写错误。

6.系统提示注册成功。

符合

6.3 测试结论

当系统中的功能实现过后,对系统进行测试。合理的测试可以把已经开发好的功能中存在的瑕疵暴露出来,供开发者及时改正。在测试时覆盖全面的测试用例可以在一定程度上弥补开发时的漏洞。不光可以测试单一功能的完善程度,一个用例的进行可能会带来功能之间的联动。此时就可以检查出系统的相对完整性。

结论

本文完成了书店商城管理系统的设计与实现,在实现之初对此课题的背景做了分析,表明此课题的可行性。为完成预期效果,先理清整个系统的需求。从功能性需求和非功能性需求两方面着手,功能性需求分析主要从使用系统三个不同的角色的角度来阐述整个系统的功能。另一方面时系统的非功能性的需求分析,主要针对系统开发完成后投入到实际使用的可行性问题。了解了系统的功能需求后,开始设计代码的主要架构。之后是对系统数据库的具体设计,清晰系统中实体有哪些他们之间的关系是什么。在对系统功能需求、设计框架有了一个全面的认知过后开始编写代码。完成编写后,对系统进行测试完善漏洞实现预期效果。

设计系统中采用freemarker来更好分离前后端操作,后端采用设计mvc分层框架,用SSM更好的划分业务逻辑,采用jpa对数据进行持久化。整个系统的运行流程主要又三层来支撑。前端页面的请求有Controller层接收,在调用Service层的接口,因为service层中存放着主要业务逻辑,需要请求数据时service层将调用DAO 层的操作数据接口,最后在通过Controller层返回在前端页面。分清层次结构,尽可能降低每一个页面的粘性,方便后期更改拓展。

一个完整的系统实现从0到1的跨越,由众多的小细节汇聚而成。前期需要有计划、有目的地了解用户需求,根据需求合理设计系统架构、数据库。开发一个完整的系统并非易事,需要有足够的耐心去了解细节,抱着不断求知的心理一砖一瓦地搭建整个系统。系统依然有需要进一步去考量和完善的地方,需要日后多多实践体验积累更多经验。

参考文献

[1] 张孝祥,Java 就业培训教程(附盘),清华大学,(2007-07)

[2] 黄俊.Java程序设计与应用开发.第二版.机械工业出版社.2014

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[5] Vivek Chopra.JSP高级程序设计,机械工业出版社,2001

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[8] 萨师煊. 王姗.数据库系统概论.北京:高等教育出版社,2000

[9] 刘云龙. 基于SpringBoot的高职院校校外实训基地管理系统与实现[J].科技风, 2022

[10]  PaulJPerrone etal,张志伟,谭郁松,张明杰.J2EE构建企业系统[M] .北京:清华大学出版社,2001

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[14]  Miao H.K.McDermid J.A.andTony Ian,Proving the existence of the initial state in Z specification,Chinese Journal of Advanced Software Research,2003

[15]  Bruce Eckel.Thinking in Java.Addison-Wesley Professional.2001

 🙊作者简介:多年一线开发工作经验,分享技术代码帮助学生学习。自有计算机毕设的工作室团队,专注计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导等。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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