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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。同行可拿货,招校园代理
已开发项目效果实现截图
系统介绍
采用Python等编程语言和相关框架（如Django、Flask等）进行系统的设计和开发。在开发过程中，注重系统的易用性、可扩展性和安全性等方面的考虑,设计系统的总体架构。这包括前端展示层、后端逻辑处理层以及数据库设计的合理规划。前端展示层将注重用户体验，设计简洁、直观且易用的用户界面；后端逻辑处理层将实现系统的各项核心功能，并确保数据的准确性和安全性；数据库设计将合理规划数据表结构，以提高数据查询和处理的效率。了解其设计思路、功能特点、实施效果等，为系统的研究和开发提供参考和借鉴,对前端展示层进行UI/UX设计，确保界面直观易用；对后端逻辑处理层进行详细设计，实现各项功能并确保数据准确性和安全性；对数据库进行合理规划，设计高效的数据表结构。
开发技术路线
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
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
总体架构规划：基于需求分析结果，设计系统的总体架构，包括前端展示层、后端逻辑处理层和数据库设计。
前端设计：注重用户体验，设计直观、易用且符合用户的使用习惯的用户界面。
后端开发：采用Python作为后端开发语言，实现系统的各项功能，并确保数据的准确性和安全性。
数据库设计：合理规划数据表结构，提高数据查询和处理的效率，选择MySQL作为数据库系统
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': 'su***ess'}
#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)
本项目开发思路
（1）与指导老师确定系统主要功能；
（2）做需求分析及功能模块划分；
（3）指导老师通过后，设计出用例图，E-R图，功能模块图
（4）根据自己的功能模块划分，设计核心功能的需求
（5）查阅过的文献资料及调研
（6）根据自己的系统，完成论文的设计与实现
（7）参考相关文献和需求分析文档和概要设计文档，完成初稿
（8）根据指导老师的修改意见修改论文，直到定稿
结论
该同学对此课题的目的、意义和现状有一定程度的了解，文献调研比较充分，对该课题研究的主要内容及重点解决的问题思路清晰，研究条件基本具备，研究方法和措施可行。
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
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