基于Django的个性阅读图书推荐评分系统的

基于Django的个性阅读图书推荐评分系统的

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更新时间:2月前

所属分类:Python作品

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语言/框架:python/django

数据库:mysql

开发环境:PyCharm/vscode

 

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需求分析的首要是要分析用户的需求,知道用户存在的一些情况,并且要明确用户的使用状况,然后设计规划解决的问题。其中在使用定性的分析以及定量的分析,从这两个方面获取用户的需求。一方面定性的分析获得的应该是用户的基本需求,能够发现现在人们的习惯要求。所以定性的需要主要是为了多与用户交流,从而更为深刻的了解一些存在的需求问题;定量的分析则是发现一些潜在的用户,并且获得不一样的反馈内容[9]。所以定量的需求要让用户来阐述一些情况,一定让使用者清晰的进行客观的描述,这样才能够比较全面的获得用户的需求所在。
本课题使用Python语言进行开发。基于web,代码层面的操作主要在PyCharm中进行,将系统所使用到的表以及数据存储到MySQL数据库中
技术栈
后端:python 
前端:vue.js+elementui
框架:django/flask
Python版本:python3.7+
数据库:mysql5.7
数据库工具:Navicat
开发软件:PyCharm .
个性阅读推荐系统的目的是让使用者可以更方便的将人、设备和场景更立体的连接在一起。能让用户以更科幻的方式使用产品,体验高科技时代带给人们的方便,同时也能让用户体会到与以往常
规产品不同的体验风格。
 个性阅读推荐系统在流畅性,续航能力,等方方面面都有着很大的优势。这就意味着个性阅读推荐系统的设计可以比其他系统更为出色的能力,可以更高效的完成最新的图书信息、公告信息等功能。
此系统设计主要采用的是python语言来进行开发,采用 Django框架技术,对于各个模块设计制作有一定的安全性;数据库方面主要采用的是MySQL来进行开发,其特点是稳定性好,数据库存储容量大,处理能力快等优势;服务器采用的是jdango服务,能够提供稳固的运行平台,确保系统稳定运行。通过个性阅读推荐系统来提升本课题的各项功能的工作效率,提供了一个多样功能,具有良好实用性的个性阅读推荐系统。 
关键词:个性阅读推荐系统; Django框架;python语言
目  录
摘  要    I
Abstract    II
1 绪  论    1
1.1研究意义    1
1.2系统设计目的    2
1.3系统设计思想    2
2系统需求分析    3
2.1系统性能需求    3
2.2系统用例图    4
2.3可行性分析    4
2.3.1经济可行性    4
2.3.2技术可行性    5
2.3.3社会可行性    6
2.4系统开发技术    6
2.4.1 Django框架    7
2.4.2 B/S架构    8
2.4.3 MySQL介绍    8
2.4.4 Python语言    9
2.5系统流程分析    10
3系统设计    11
3.1系统功能结构    12
3.1.1系统结构图    13
3.2数据库设计    15
3.2.1 数据库概念设计    16
3.2.2数据逻辑结构    18
4系统详细设计    21
4.1登录模块设计    22
4.2前台用户功能模块    23
4.3后台管理员功能模块    24
5 软件测试    28
5.1软件测试原则    29
5.2测试用例    30
结  论    30
参考文献    31
致  谢    32

 

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