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【2024 springboot源码】宠物领养平台课题开发背景、目的、意义、研究思路

萌宠菠菠乐园
2024-09-14 16:38

一、整体目录：

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、项目技术栈：

六、项目调试学习（点击查看）

七、项目交流

背景：随着人们生活水平的提高和对宠物养护意识的增强，宠物领养需求逐渐增加。然而，传统的宠物领养方式存在信息不对称、流程复杂等问题，因此建立一个宠物领养平台具有重要的现实意义。

目的：本课题旨在建立一个宠物领养平台，提供宠物领养信息发布、匹配推荐、领养流程指导等服务，方便有意领养宠物的人们找到合适的宠物，并推动流浪动物的救助和领养。

意义：通过该研究，可以为有意领养宠物的人们提供更加便捷、透明的领养渠道，促进流浪动物的救助和领养，减少流浪动物的数量，提高宠物领养的成功率，同时也有助于宠物市场的规范化和健康发展。

研究思路：主要包括需求调研、平台设计、信息采集、匹配推荐等。首先进行宠物领养市场的需求调研，了解用户的真实需求和痛点，然后设计宠物领养平台的功能和交互流程。接着通过爬虫技术或与宠物救助组织合作，采集宠物领养信息，并建立宠物信息数据库。在此基础上，设计合适的匹配推荐算法，为用户提供个性化的宠物推荐。最后，搭建宠物领养平台并进行测试，不断优化改进，提升用户体验和平台的可持续发展性。

一、整体目录：

文档含项目摘要、前言、技术介绍、可行性分析、流程图、结构图、ER属性图、数据库表结构信息、功能介绍、测试致谢等约1万字等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

商品推荐、内容推荐算法

@IgnoreAuth

@RequestMapping("/autoSort")

public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request,String pre){

EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();

Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();

Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();

Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();

while (it.hasNext()) {

Map.Entry<String, Object> entry = it.next();

String key = entry.getKey();

String newKey = entry.getKey();

if (pre.endsWith(".")) {

newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());

} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {

newMap.put(newKey, entry.getValue());

} else {

newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());

}

params.put("sort", "clicknum");

params.put("order", "desc");

PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));

return R.ok().put("data", page);

}

@RequestMapping("/autoSort2")

public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,NaichashangpinEntity naichashangpin, HttpServletRequest request){

String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();

String goodtypeColumn = "naichafenlei";

List<OrdersEntity> orders = ordersService.selectList(new EntityWrapper<OrdersEntity>().eq("userid", userId).eq("tablename", "naichashangpin").orderBy("addtime", false));

List<String> goodtypes = new ArrayList<String>();

Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());

List<NaichashangpinEntity> naichashangpinList = new ArrayList<NaichashangpinEntity>();

List<OrdersEntity> ordersDist = new ArrayList<OrdersEntity>();

for(OrdersEntity o1 : orders) {

boolean addFlag = true;

for(OrdersEntity o2 : ordersDist) {

if(o1.getGoodid()==o2.getGoodid() || o1.getGoodtype().equals(o2.getGoodtype())) {

addFlag = false;

break;

}

if(addFlag) ordersDist.add(o1);

}

if(ordersDist!=null && ordersDist.size()>0) {

for(OrdersEntity o : ordersDist) {

naichashangpinList.addAll(naichashangpinService.selectList(new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>().eq(goodtypeColumn, o.getGoodtype())));

}

EntityWrapper<NaichashangpinEntity> ew = new EntityWrapper<NaichashangpinEntity>();

params.put("sort", "id");

params.put("order", "desc");

PageUtils page = naichashangpinService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, naichashangpin), params), params));

List<NaichashangpinEntity> pageList = (List<NaichashangpinEntity>)page.getList();

if(naichashangpinList.size()<limit) {

int toAddNum = (limit-naichashangpinList.size())<=pageList.size()?(limit-naichashangpinList.size()):pageList.size();

for(NaichashangpinEntity o1 : pageList) {

boolean addFlag = true;

for(NaichashangpinEntity o2 : naichashangpinList) {

if(o1.getId().intValue()==o2.getId().intValue()) {

addFlag = false;

break;

}

if(addFlag) {

naichashangpinList.add(o1);

if(--toAddNum==0) break;

}

page.setList(naichashangpinList);

return R.ok().put("data", page);

}

数据库配置连接

validationQuery=SELECT 1

jdbc_url=jdbc:mysql:

jdbc_username=aicood

jdbc_password=aicood

#jdbc_url=jdbc:sqlserver:

#jdbc_username=sa

#jdbc_password=123456

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、项目技术栈：

1.前端：

a.小程序框架：Uniapp（小程序专用）

Uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架，目标是通过一套代码可以发布到 iOS、Android、H5、以及各种小程序 (微信/支付宝/百度/头条/QQ/京东) 等多个平台。

b.前端框架：Vue.js

Vue.js 是一个用于构建用户界面的渐进式框架，易于上手，且具有良好的性能。它通过组合不同的功能模块，可以快速构建复杂的单页面应用。

c.页面库：Element UI

Element UI 是一个基于 Vue.js 的组件库，提供了丰富的组件，可以帮助开发者快速构建美观且易于维护的前端界面。

2.后端：

a.后端框架：Django

Django 是一个高性能、安全且易于扩展的 Python Web 框架。它提供了丰富的功能，如认证、权限控制、ORM（对象关系映射）等，便于开发者构建高质量的后端服务。

b.数据库：MySQL

MySQL 是一款流行的关系型数据库，具有高性能、易使用、成本低等优点。在这个推荐阅读系统中，可以使用 MySQL 存储用户信息、书籍信息和用户与书籍之间的关系等数据。

3.开发工具：

a.代码编辑器：PyCharm、Visual Studio Code

PyCharm 和 Visual Studio Code 都是优秀的代码编辑器，支持多种编程语言，具有良好的代码编辑和调试功能，大幅提升开发效率。

b.数据库管理工具：Navicat

Navicat 是一款强大的数据库管理工具，支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL 等。它可以方便地创建、管理和查询数据库，提高数据库管理效率。

c.Python 版本：3.7

本项目采用 Python 3.7 版本进行开发。Python 3.7 具有性能提升、更好的兼容性和安全性等优点，适合用于 Web 开发。

d.HBuilderX：是一款国产的跨平台集成开发环境（IDE），HBuilderX 支持多种编程语言和开发框架，如 HTML5、CSS3、JavaScript、PHP、Java、C++ 等，可以用于开发 Web 应用、移动应用、微信小程序等。

e.微信开发者工具：是微信官方提供的一款针对微信小程序的集成开发环境（IDE）。微信开发者工具支持小程序和公众号的开发、调试和预览，提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、预览、代码模板等。

通过以上技术路线，可以构建一个高效、稳定且易于维护的基于 Django 的个性化推荐阅读系统。在实际开发过程中，根据需求和项目规模，可以进一步优化技术选型，以满足项目的需求。

六、项目调试学习（点击查看）

七、更多项目展示

大屏可视化项目

基于django的财经新闻文本挖掘分析与可视化应用
基于Python的沧州地区空气质量数据分析及可视化
django基于大数据的房价数据分析
基丁Python的个性化电影推荐系统的设计与实现
django基于Python的热门旅游景点数据分析系统的设计与实现
django基于协同过滤的图书推荐系统的设计与实现
django基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的小说推荐系统
python基于爬虫的个性化书籍推荐系统
python基于Flask的电影论坛
django基于python的影片数据爬取与数据分析
django基丁Python可视化的学习系统的设计与实现
django基于协同过滤算法的招聘信息推荐系统