花店鲜花管理与推荐系统+Python+Django网页界面+管理系统+计算机课设

本文主要是介绍花店鲜花管理与推荐系统+Python+Django网页界面+管理系统+计算机课设,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、介绍

花店鲜花管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言开发的一个花店鲜花管理与推荐的网站平台。

网站前端界面采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面。后端采用Django框架处理用户的逻辑请求,并将用户的相关行为数据保存在数据库中。通过Ajax技术实现前后端的数据通信。

创新点:项目中使用基于用户的协同过滤推荐算法通过用户对鲜花的评分作为推荐数据基础,通过计算相似度实现对当前登录用户的个性化推荐。

主要功能有:

  • 系统分为管理员和用户两个角色
  • 用户可以登录、注册、查看鲜花介绍、购买、加入购物车、发布评论、对鲜花评分、查看个人订单信息、编辑个人信息、个性化推荐等功能
  • 管理员在后台系统中可以对用户和鲜花信息进行管理

二、系统效果图片展示

img_09_01_20_47_28

img_09_01_20_47_32

img_09_01_20_48_04

img_09_01_20_48_25

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/exwqaalyvfahnybp

四、Django介绍

Django 是一个高效、灵活且安全的 Python Web 框架,专为快速开发和简化复杂应用程序的开发而设计。以下是 Django 的一些主要特点:

  1. 全栈框架:Django 提供了一个完整的工具集,包括 ORM(对象关系映射)、URL 路由、表单处理、认证系统、模板引擎、缓存、会话管理等。它几乎包含了开发 Web 应用所需的一切,这使得开发者能专注于业务逻辑而非重复造轮子。
  2. 安全性:Django 内置了多种安全功能来保护应用程序,避免常见的 Web 安全问题,如 SQL 注入、跨站脚本攻击(XSS)、跨站请求伪造(CSRF)等。这些功能默认启用,减少了开发者对安全细节的关注。
  3. 可扩展性:Django 采用松耦合的设计,各组件可以独立使用和替换。此外,Django 具有强大的中间件机制和信号机制,使得应用程序可以轻松扩展和定制。
  4. 高效的开发速度:Django 的开发速度非常快,尤其适合快速迭代和敏捷开发。它内置了一个强大的管理后台,让开发者可以快速搭建一个应用的基本功能。
  5. 丰富的生态系统和社区支持:Django 有一个活跃且庞大的社区,丰富的插件和第三方库可以帮助开发者解决各种问题。此外,Django 拥有详细且易于理解的文档。

下面是一个简单的 Django 示例代码,展示了一个最基本的视图函数和 URL 配置:

# views.py
from django.http import HttpResponsedef hello_world(request):return HttpResponse("Hello, world!")# urls.py
from django.urls import path
from .views import hello_worldurlpatterns = [path('hello/', hello_world, name='hello_world'),
]

在这个示例中,我们定义了一个简单的视图函数 hello_world,它返回一个文本响应 “Hello, world!”。然后在 urls.py 文件中,我们配置了一个 URL 路径 hello/,将其映射到这个视图函数。当用户访问 /hello/ 时,他们将看到 “Hello, world!” 的响应。这展示了 Django 如何简化 Web 开发的基本过程。

这篇关于花店鲜花管理与推荐系统+Python+Django网页界面+管理系统+计算机课设的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1128499

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

如何用Docker运行Django项目

本章教程,介绍如何用Docker创建一个Django,并运行能够访问。 一、拉取镜像 这里我们使用python3.11版本的docker镜像 docker pull python:3.11 二、运行容器 这里我们将容器内部的8080端口,映射到宿主机的80端口上。 docker run -itd --name python311 -p

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚 第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听