首页 > 分享 > 基于django+vue框架的宠物领养管理系统【开题报告+程序+论文】

基于django+vue框架的宠物领养管理系统【开题报告+程序+论文】

萌宠菠菠乐园
2024-08-20 14:12

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

近年来，随着宠物文化的兴起和人们生活水平的提高，越来越多的人选择将宠物作为生活伴侣。然而，随之而来的流浪宠物问题也日益严峻，大量无家可归的宠物亟待救助与安置。同时，宠物领养作为解决流浪宠物问题的重要途径，其流程繁琐、信息不对称等问题也影响了领养效率与宠物福利。因此，开发一款集宠物信息管理、领养匹配、用品购买、健康服务于一体的宠物领养管理系统，成为提升宠物领养效率、优化宠物福利、促进宠物与人类和谐共处的关键举措。

研究意义

本研究的意义在于，通过宠物领养管理系统的设计与实现，不仅能够有效缓解流浪宠物问题，为宠物提供一个温暖的家，还能提升宠物领养的透明度和便捷性，增强公众对宠物保护的意识。系统通过整合宠物类别、流浪宠物信息、领养需求等资源，实现精准匹配，提高领养成功率；同时，集成的宠物用品购买、宠物医院预约等功能，为宠物主人提供了全方位的服务支持，促进了宠物健康管理与生活质量的提升。此外，系统还通过宠物百科等模块，普及宠物养护知识，提升公众的科学养宠能力。

研究目的

本研究的主要目的是设计并实现一个功能完善、操作简便的宠物领养管理系统。该系统旨在通过构建用户管理、宠物类别划分、流浪宠物信息录入、领养信息发布与匹配、宠物用品销售管理、订单跟踪、宠物医院信息整合、预约挂号服务以及宠物百科知识库等核心功能模块，为宠物领养者、宠物主人及宠物服务机构提供一站式服务。通过该系统的应用，期望能够优化宠物领养流程，提高领养效率与成功率，同时加强宠物健康管理与福利保障，推动宠物保护事业的健康发展。

研究内容

本研究内容将围绕宠物领养管理系统的设计与实现展开，具体包括以下几个方面：一是用户管理模块，负责用户注册、登录、信息维护以及权限分配等功能，确保系统使用的安全性与便捷性；二是宠物类别与流浪宠物管理模块，对宠物进行分类管理，并录入流浪宠物的详细信息，包括健康状况、性格特征等，以便进行领养匹配；三是领养信息管理模块，发布领养信息，提供领养申请、审核与匹配功能，确保领养过程的透明与高效；四是宠物用品与订单管理模块，支持宠物用品的在线购买与订单跟踪，为宠物主人提供便捷的购物体验；五是宠物医院与预约信息管理模块，整合宠物医院资源，提供在线预约挂号服务，方便宠物主人及时为宠物寻求医疗帮助；六是宠物百科知识库模块，收集并整理宠物养护知识，为用户提供学习交流的平台。通过这些功能模块的设计与实现，构建一个全面、高效的宠物领养管理系统。

进度安排：

1、2023年7月5日至7月20日：毕业论文准备工作阶段。了解毕业论文有关知识，与指导教师熟悉、沟通。

2、2023年7月21日至8月10日：确定论文选题阶段。自主查阅相关文献等资料，先根据自己的研究意向自主确定毕业论文选题方向，与指导教师沟通后，正式确定自己的选题。

3、2023年8月11日至20日：通过指导教师指导，完成文献综述。

4、2023年8月21日至9月2日：填写毕业论文开题报告阶段。首先在论文选题的基础上，把握论文方向，确定论文基本框架，落实论文提纲。其次进一步明确毕业论文的目标与方向、分析论文的选题背景、整理论题主要内容以及该论文要实现的功能创新点，完成开题报告的填写，经指导教师审查修改后，最终落实完成该阶段工作，并将相关电子版材料提交指导教师保存。

5、2023年9月3日至10月25日：撰写论文阶段。自主查阅并学习相关资料文献撰写毕业论文，提交毕业论文初稿。

6、2023年10月26日至11月26日：修改论文阶段。与指导教师联系沟通，由指导教师提出修改建议，学生根据指导教师的建议修改论文。建议修改过程可根据实际情况重复执行多次，生成二稿、三稿等，最终确定毕业论文答辩初稿。

7、2023年11月27日至12月10日：确定论文答辩终稿。将毕业论文答辩初稿进行维普自查重测试，如果查重结果不符合要求，必须修改答辩初稿直到符合要求，形成答辩终稿。

8、2023年12月11日至30日：准备毕业论文答辩阶段。进一步熟悉毕业论文，做好毕业论文答辩准备。

9、2024年1月1日至1月7日：毕业论文答辩阶段。专业主任对已通过专家及院领导评审并同意答辩的论文，组织答辩。

10、2024年1月8日至1月14日：毕业论文材料整理归档。

参考文献：

[1] 池毓森. "基于Python的网页爬虫技术研究"[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33(21): 41-44.

[2] 方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.

[3] 虞菊花, 乔虹. "基于Python的Web页面自动登录工具设计与实现"[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报, 2023, 22 (03): 19-22+28.

[4] 曹雪朋. "基于Django的数据分析系统设计与实现"[J]. 信息与电脑(理论版), 2023, 35 (15): 141-143.

[5] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

[6] 欧阳元东. "基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(13): 262-263.

[7] 王亮, 左文涛. "大数据收集与分析中Python编程语言运用研究"[J]. 计算机产品与流通, 2020(01): 22.

[8] 王春明. "基于Unittest的Python测试系统"[J]. 数字通信世界, 2023, (03): 66-69.

[9] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[10] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[11] 张敏. "C语言与Python的数据存储研究"[J]. 山西电子技术, 2023, (02): 83-85.

[12] G. Mahalaxmi, A. D. Donald et al. "A Short Review of Python Libraries and Data Science Tools." South Asian Research Journal of Engineering and Technology (2023).

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！