首页 > 分享 > 【2024】基于springboot的宠物领养管理系统设计与实现

【2024】基于springboot的宠物领养管理系统设计与实现

萌宠菠菠乐园
2024-09-20 13:40

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：
随着社会的进步和人们生活水平的提高，越来越多的人开始关注和关心动物的福利和保护。宠物领养是一种有益于社会的行为，可以减少流浪动物数量，提高宠物的生活质量，同时也可以给那些无家可归的动物一个温暖的家。然而，目前宠物领养管理还存在一些问题，如信息不透明、流程繁琐等，需要一个更高效、便捷的管理系统来解决这些问题。

目的：
本课题旨在设计和实现一个基于springboot的宠物领养管理系统，通过该系统可以实现宠物领养的信息化管理，包括宠物信息录入、领养申请处理、领养后的宠物管理等功能。通过该系统，可以提高宠物领养的效率和透明度，让更多的人参与到宠物领养的过程中，促进社会对动物福利的关注和保护。

意义：
1. 提高宠物领养的效率和透明度，让更多的人参与到宠物领养的过程中，减少流浪动物数量，提高宠物的生活质量。
2. 促进社会对动物福利的关注和保护，增强社会责任感。
3. 为宠物领养机构和领养者提供一个便捷、高效的管理平台，提升工作效率和用户体验。
4. 为宠物领养相关的研究和实践提供一个实用的案例和参考。

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：

后端技术栈：

Spring Boot：使用Spring Boot作为后端框架，简化开发流程，提供快速开发的能力。Spring Security：用于实现用户认证和授权功能，保护系统的安全性。Spring Data JPA：用于简化对数据库的操作，提供CRUD功能。MySQL：作为数据库存储管理平台的数据。 MyBatis-Plus：MyBatis-Plus 主要负责处理数据库操作，提高数据库操作的便捷性和效率。

前端技术栈：

Vue.js：使用Vue.js作为前端框架，实现组件化开发，提高开发效率。Vue Router：用于实现前端路由功能，实现单页应用的页面跳转。Vuex：用于实现前端状态管理，统一管理应用的状态。Element UI：使用Element UI作为UI组件库，提供丰富的UI组件，加快开发速度。Axios：用于发送HTTP请求，与后端进行数据交互。HTML/CSS/JavaScript：用于构建系统的用户界面。HTML 负责网页的结构布局，CSS 负责样式设计，JavaScript 负责交互逻辑的实现。在系统中，这些技术用于实现前端页面的展示和交互功能，提高用户体验。

其他技术：

Maven：用于项目构建和依赖管理，简化项目的管理和部署。

在项目开发中，各种工具和平台扮演着不同的角色，它们协同工作，以确保项目的顺利进行。以下是几种工具在项目开发中的作用：

1. IntelliJ IDEA：

集成开发环境（IDE）：为Java语言提供强大的编程支持，包括智能代码补全、重构工具、代码质量分析等。

项目管理和构建：支持Maven和Gradle构建工具，方便项目依赖管理和构建。

数据库支持：内置数据库工具，支持SQL查询、数据建模等。

前端支持：通过插件，支持HTML、CSS、JavaScript和前端框架如Vue.js、React等。

调试和运行：提供Java应用调试和运行环境，可以直接部署应用到Tomcat服务器。

2. Visual Studio Code (VSCode)：

代码编辑器：轻量级、可扩展的代码编辑器，支持多种编程语言。

前端开发：通过插件支持Vue.js、React等前端框架的开发。

Node.js支持：能够运行和调试Node.js应用程序。

版本控制：内置Git支持，方便进行版本控制。

调试工具：提供调试功能，可以帮助开发者找到并修复代码中的问题。

3. Node.js：

服务器端JavaScript运行时：允许在服务器端运行JavaScript代码。

构建工具：使用npm（Node Package Manager）来管理项目依赖和包。

后端服务开发：可以用于构建高效、可扩展的网络应用和后端服务。

4. MySQL：

关系型数据库：提供数据库存储服务，用于存储、检索、更新和管理数据。

数据持久化：在Web应用中，用于持久化存储用户和应用程序数据。

5. Navicat：

数据库管理工具：允许开发者管理和维护MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite等数据库。

6. Maven：

项目管理和构建工具：在Java项目中用于项目依赖管理、构建和文档生成。

7. JDK 1.8：

Java开发工具包：提供Java编译器、Java运行时环境、Java库等，是Java开发的基础。

8. Tomcat 7.0：

Web服务器和应用服务器：用于部署和运行Java Servlet和JavaServer Pages（JSP）Web应用。

在项目开发中，开发者会根据项目的需求和特点，选择合适的工具进行组合使用，以实现高效、高质量的开发。例如，对于Java Web项目，可能会使用IntelliJ IDEA作为开发环境，利用Maven进行项目构建和依赖管理，使用MySQL作为数据库存储，并通过Tomcat服务器部署应用。对于前端项目，可能会使用VSCode作为编辑器，结合Node.js和npm进行前端框架的开发和包管理。这些工具的协同使用，大大提高了开发效率和项目的可维护性。

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