首页 > 分享 > flask框架面向爱宠人群的宠物资讯系统毕设源码+论文

flask框架面向爱宠人群的宠物资讯系统毕设源码+论文

萌宠菠菠乐园
2024-12-28 12:36

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

一、选题背景

关于宠物资讯系统的研究，现有研究多集中在宠物交易、宠物医疗等方面。在国外，宠物相关产业较为发达，宠物资讯的传播也较为广泛，但多与商业营销相结合。在国内，随着宠物经济的兴起，宠物资讯的需求不断增长，但目前专门针对爱宠人群构建的宠物资讯系统的研究较少。现有的资讯多分散在各个平台，缺乏整合与个性化推荐。目前存在的争论焦点在于如何在保证资讯准确性的同时，更好地满足用户个性化需求。本选题将以面向爱宠人群为研究情景，重点分析和研究宠物资讯系统的构建与优化问题，以期探寻宠物资讯高效传播、精准推送的问题原因与机制等，提出对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。这一研究有助于填补当前宠物资讯系统在满足爱宠人群需求方面研究的不足，是有价值的研究方向。[1]

二、研究意义

（一）理论意义

本选题针对宠物资讯系统的构建等问题的研究具有重要的理论意义。本选题研究将对资讯系统的用户个性化推荐理论、资讯整合理论等进行深入的剖析，有助于丰富宠物资讯相关的理论体系。

（二）现实意义

在现实生活中，随着爱宠人群的不断扩大，他们对宠物资讯有着迫切的需求。通过构建面向爱宠人群的宠物资讯系统，可以为用户提供一站式的宠物资讯获取平台，满足用户对宠物饲养、训练、健康等知识的需求，促进宠物文化的交流与传播，解决宠物资讯分散、不精准等问题。

三、研究方法

本研究将采用多种研究方法相结合。

文献分析法：查阅国内外关于宠物资讯系统、用户需求分析、个性化推荐算法等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状与发展趋势，为系统的设计提供理论依据。问卷调查法：设计针对爱宠人群的问卷，调查他们对宠物资讯的需求类型、获取途径、对个性化推荐的期望等内容，以便确定系统的功能模块与服务重点。案例研究法：分析现有的宠物资讯平台或类似资讯系统的成功案例与失败案例，借鉴其在界面设计、资讯管理、用户运营等方面的经验与教训。

四、研究方案

（一）可能遇到的困难及问题

用户需求把握不准确：尽管采用问卷调查法，但爱宠人群需求多样，可能存在问卷设计覆盖不全或用户回答不真实等情况，导致对用户需求把握存在偏差。个性化推荐算法的优化：实现精准的个性化推荐需要复杂的算法，但现有的算法可能存在推荐结果不准确、推荐内容单一等问题，且算法的优化需要较强的技术能力。资讯的准确性和时效性保证：通过爬虫技术获取的资讯可能存在不准确或过时的情况，人工审核的工作量较大且难以完全避免错误。

（二）解决的初步设想

用户需求把握不准确：在问卷设计上参考更多同类问卷，进行预调查并根据反馈调整问卷内容；同时结合用户行为数据进行分析，如用户在类似平台的浏览记录等。个性化推荐算法的优化：深入学习相关算法知识，参考最新的研究成果和开源项目，进行多次测试和调整算法参数；与专业的算法工程师进行交流合作。资讯的准确性和时效性保证：建立多渠道的资讯来源验证机制，除了爬虫技术，还与一些权威的宠物机构或专家合作获取资讯；增加人工审核的轮次和人员，并利用智能技术辅助审核。

五、研究内容

本面向爱宠人群的宠物资讯系统主要包含以下研究内容：

用户管理系统：研究用户信息的安全存储方式，如采用加密技术对用户的登录密码、个人资料等进行加密存储。探索如何根据用户的行为数据（如浏览记录、收藏内容等）和用户填写的偏好信息进行个性化内容推荐算法的设计。宠物资讯模块：利用爬虫技术研究如何高效地从互联网上抓取宠物相关资讯，包括宠物饲养、宠物健康、宠物赛事等多方面资讯。探讨如何建立有效的人工审核机制，确保抓取的资讯准确无误且具有时效性。研究智能推荐算法，根据用户的兴趣点将合适的资讯推送给用户。宠物知识库：确定宠物知识库的知识体系结构，如按照宠物种类、宠物生活习性、宠物疾病防治等方面进行分类构建。研究如何获取专业的宠物百科知识，是通过与宠物专家合作还是整合权威资料等方式。

进度安排：

2023年12月：选题，确定题目，阅读文献着手撰写并完成开题报告。

2024年1月：进行开发环境的部署，统计相关数据，完成前期报告。

2024年1月：分析相关数据，进行系统的调研与设计，完成中期报告。

2024年2月——3月：毕业设计第二阶段，金院软件交流共享平台的设计实现以及测试。

2024年3月——4月：整理毕业设计流程的资料并撰写毕业设计论文，准备答辩。

2024年5月：论文定稿，开始答辩。

参考文献：

[1] 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.

[2] 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.

[3] 崔欢欢. "基于Python的网络爬虫技术研究"[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (06): 172-174.

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

[5] 沈杰. "基于Python的数据分析可视化研究与实现"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (02): 14-17+54.

[6] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

[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] 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.

[9] 王国强, 张贝克. "基于Python的嵌入式脚本研究"[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(03): 107-109.

[10] 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.

[11] Ankush Joshi and Haripriya Tiwari. "An Overview of Python Libraries for Data Science." Journal of Engineering Technology and Applied Physics (2023).

[12] 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.

[13] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.

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！！

系统技术栈：

前端技术栈

Vue.js：是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用（SPA）。

HTML (HyperText Markup Language)：用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容，如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets)：用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript：一种轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果，如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合，可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7：高级编程语言，以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask：是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL：是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL（结构化查询语言），用于执行数据库操作，如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm：是由JetBrains开发的一个集成开发环境（IDE），专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的，适合个人开发者和学习者使用。

开发流程：

• 首先，使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面，实现用户交互和动态内容展示。接着，在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API，处理前端请求并提供业务逻辑。同时，利用MySQL数据库进行数据存储和查询，确保数据的持久化和一致性。开发过程中，通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理，确保开发效率和代码质量。最后，通过持续集成和测试，确保应用的稳定性和可靠性，完成开发后进行部署，使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构，以便于维护和扩展。