基于大数据爬虫+数据可视化大屏+Python的广东省人口流动数据分析设计和实现(源码+论文+部署文档等)

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技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路

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系统介绍:

广东省人口流动数据分析项目旨在通过Python技术对广东省的人口流动数据进行深入分析,以揭示人口流动的规律和趋势。该项目将收集广东省各地市的人口流动数据,包括流入人口、流出人口、常住人口等指标,并利用Python的数据处理和分析工具对这些数据进行处理和挖掘。通过对数据的可视化展示,可以直观地了解广东省各地区的人口流动情况,为政府决策提供科学依据。此外,该项目还将探索人口流动与经济发展、城市化进程等因素之间的关系,为制定相应的人口政策和城市规划提供参考。通过该项目的实施,可以有效提升广东省的人口管理水平,促进人口流动的有序发展,实现人口资源的优化配置。

系统开发主要在 Windows 系统下进行,采用支持跨平台的Python语言开发完成,因此可以运行在任意开发环境下。系统采用mysql数据库和B/S结构的方式,按照Django框架进行开发。

    程序上交给用户进行使用时,需要提供程序的操作流程图,这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤,现如今程序的操作流程都有一个大致的标准,即先通过登录页面提交登录数据,通过程序验证正确之后,用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。

程序操作流程图

      首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数,用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层,调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层,进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户,则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体,通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后,可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果,例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。

系统架构设计

系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层(Model),模型层通常对应着数据库或者其他数据源,它负责与数据库进行交互,执行各种数据操作,并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰,尽可能减少与视图和控制器的耦合,以提高代码的可维护性和可重用性。

其次是视图层(View)通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互,接受用户的输入,并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中,视图层应该尽量保持简单,只负责数据的展示和用户交互,不涉及业务逻辑的处理,以保持视图层的清晰度和可复用性,最后是控制器层(Controller),每个层都有特定的职责和功能,通过分层架构设计,实现代码模块化,为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。

详细视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

功能截图:

      在系统前台首页调用`$route(newValue)`方法监听路由变化,根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引,并且根据路由的哈希部分(即URL的`#`后面的部分)来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页,会将页面滚动到指定元素处,否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后,后端返回了新的用户信息,需要及时更新页面上的用户头像信息。

5.1系统功能实现

当人们打开系统的网址后,首先看到的就是首页界面。通过注册后登录可以查看到首页、人口数据、公告资讯、意见反馈、个人中心等详细信息。系统首页界面如图5-1所示:

图5-1 系统首页界面

在注册流程中,用户在Vue前端填写必要信息(如用户名、密码等)并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端处理这些信息,检查用户名是否唯一,并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后,后端向前端发送注册成功的确认,前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。用户注册页面如图5-2所示:

图5-2用户注册页面

# 用户注册接口,用于注册新用户账号

def register():

    # 获取请求体中的用户注册信息

    yonghu = request.json

    

    # 查询数据库中是否已存在相同用户名的用户

    # 假设使用一个名为users的字典来模拟数据库查询

    users = {

        "user1": {"id": 1},

        "user2": {"id": 2}

    }

    if yonghu["yonghuzhanghao"] in users:

        return {"error": "注册用户已存在"}  # 如果存在同名用户,则返回注册失败信息

    

    # 假设yonghuService.insert方法在service模块中实现

    from service import insert_user

    # 生成用户ID,使用当前时间戳作为用户ID

    import time

    uId = int(time.time())

    yonghu["id"] = uId  # 设置用户ID

    # 将新用户信息插入到数据库中

    insert_user(yonghu)

    return {"result": "ok"}  # 注册成功,返回操作成功信息

在人口数据页面的输入栏中输入城市和年份进行查询,可以查看到人口数据详细信息;人口数据页面如图5-3所示:

图5-3人口数据详细页面

在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的收藏进行详细操作;如图5-4所示:

图5-4 个人中心界面

5.2管理员功能实现

在登录流程中,用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端接收请求,通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功,后端会返回给前端,允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-5所示。

图5-5 管理员登录界面

# 用户登录接口,用于用户登录验证并生成访问令牌

def login():

    # 获取请求参数

    username = request.args.get('username')

    password = request.args.get('password')

    captcha = request.args.get('captcha')

    

    # 查询数据库中是否存在指定用户名的用户

    # 假设使用一个名为users的字典来模拟数据库查询

    users = {

        "user1": {"password": "password1"},

        "user2": {"password": "password2"}

    }

    if username not in users or users[username]["password"] != password:

        return {"error": "账号或密码不正确"}  # 若用户不存在或密码错误,则返回登录失败信息

    

    # 假设tokenService.generateToken方法在token_service.py中实现

    from token_service import generate_token

    # 生成用户访问令牌,用于身份验证和授权

    token = generate_token(username)

    

    return {"token": token}  # 登录成功,返回带有访问令牌的操作成功信息

管理员进入主页面,主要功能包括对用户管理、流动人口管理、人口数据管理、意见反馈、系统管理、个人中心等进行操作。管理员主页面如图5-6所示:

图5-6管理员主界面

用户管理功能实现是在Django后端部分,您需要创建一个新的应用,然后在该应用下创建一个模型(models.py)来定义用户的数据结构,使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互,包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着,在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求,使用Django的URL路由(urls.py)将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化,可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分,将创建相应的Vue组件,在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互,实现用户信息的修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护,比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-7所示:

图5-7用户管理界面

流动人口管理功能实现是在Django后端部分,您需要创建一个新的应用,然后在该应用下创建一个模型(models.py)来定义流动人口的数据结构,使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互,包括流动人口信息的查询、添加、删除、爬取数据和生成数据等操作。接着,在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求,使用Django的URL路由(urls.py)将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化,可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分,将创建相应的Vue组件,在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互,实现流动人口信息的查看、修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护,比如在store目录下定义流动人口模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-8所示:

图5-8流动人口管理界面

人口数据管理功能实现是在Django后端部分,您需要创建一个新的应用,然后在该应用下创建一个模型(models.py)来定义人口数据的数据结构,使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互,包括人口数据信息的查询、添加、删除、导入、上传模板、下载模板和生成数据等操作。接着,在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求,使用Django的URL路由(urls.py)将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化,可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分,将创建相应的Vue组件,在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互,实现人口数据信息的查看、修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护,比如在store目录下定义人口数据模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-9所示:

图5-9人口数据管理界面

管理员点击系统管理如图5-11所示:

图5-10系统管理界面

5.3数据采集

本程序数据爬取使用经典的requests、urllib包进行数据爬取,爬取的网站为广东省人口网站,广东省人口网站有较强的反爬机制,采用cookie的形式进行封装,再进行数据获取。

定义一个Scrapy爬虫类`liudongrenkouSpider`,用于爬取指定网站的人口信息。`name`定义了爬虫的名称,`spiderUrl`指定了目标网站的URL,`start_urls`将目标网站的URL按分号拆分成一个列表,作为爬取的起始URL。`protocol`和`hostname`用于定义协议和主机名,暂时为空。`realtime`用于指定是否实时获取数据,初始化为False。

代码如下所示。

# 流动人口

class LiudongrenkouSpider(scrapy.Spider):

    name = 'liudongrenkouSpider'

    spiderUrl = 'https://www.bl.gov.cn/art/2023/10/25/art_1229713728_59077085.html'

    start_urls = spiderUrl.split(";")

    protocol = ''

    hostname = ''

    realtime = False

使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先,通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名,并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。 然后,通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称,并将其转换为小写字母,保存在plat变量中。 接着,判断条件如果不是实时爬取(self.realtime为False)并且当前操作系统是Linux或Windows,建立数据库连接,并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象,并将其赋值给cursor变量,调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_liudongrenkou '的表,如果存在就执行关闭游标和连接,调用temp_data函数,最后返回。代码如下所示。

def parse(self, response):
    _url = urlparse(self.spiderUrl)
    self.protocol = _url.scheme
    self.hostname = _url.netloc
    plat = platform.system().lower()
    if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        if self.table_exists(cursor, '5nw5u40i_liudongrenkou') == 1:
            cursor.close()
            connect.close()
            self.temp_data()
            return

使用Scrapy爬虫的回调函数,进行解析详情页面,从response的meta中获取字段对象fileds,最后对其进行赋值和处理。代码如下所示。

def detail_parse(self, response):
    fields = response.meta['fields']
    try:
        fields["detail"] = str( emoji.demojize(response.css('''div.detail-des_lists''').extract_first()))
    except:
        pass
    return fields

5.4数据处理

在基于Python的广东省人口流动数据分析平台开发中,数据集处理是至关重要的环节。以下是我详细的数据集处理流程:

首先,通过多种途径获取人口信息数据集,包括数据爬取人口网站等渠道。其次,进行数据清洗和预处理是必要的环节,以确保数据的质量和完整性。数据清洗包括去除重复项、处理缺失值、纠正错误数据等操作。在数据清洗过程中,采用pandas库进行分析,并结合Scrapy框架进行数据爬取和清洗,以确保数据的准确性和可用性。最后,数据存储阶段采用了MySQL数据库,以确保数据的安全性和可扩展性。

创建一个MySQL数据库的连接引擎,使用root用户和密码为123456来连接名为spider5nw5u40i的数据库,使用pandas的read_sql函数从数据库中读取数据。代码如下所示。

def pandas_filter(self):
    engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider5nw5u40i?charset=UTF8MB4')
    df = pd.read_sql('select * from liudongrenkou limit 50', con = engine)

首先,检查DataFrame对象df是否存在重复的行,使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。

df.duplicated()
df.drop_duplicates()
df.isnull()
df.dropna()
df.fillna(value = '暂无')

生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a,然后定义了一个布尔条件cond,用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b,定义一个布尔条件cond,用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。

创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2,其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond,用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index,获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行,并返回更新后的对象df2。代码如下所示。

a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
b = np.random.randn(100000)
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
index = df2[cond].index
df2.drop(labels=index,axis = 0)

移除HTML标签,首先,检查html参数是否为None,如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式(<[^>]+>),并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符,并返回处理后的结果。代码如下所示。

def remove_html(self, html):
    if html == None:
        return ''
    pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
    return pattern.sub('', html).strip()

进行数据库连接,首先从设置中获取数据库的连接参数,包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名和密码。如果没有指定数据库名称,则尝试从self.databaseName中获取。然后根据数据库类型选择相应的数据库连接方式,如果是mysql,则使用pymysql库进行连接,否则使用pymssql库进行连接。最后返回连接对象connect。代码如下所示。

def db_connect(self):
    type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
    host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
    port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
    user = self.settings.get('USER', 'root')
    password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

    try:
        database = self.databaseName
    except:
        database = self.settings.get('DATABASE', '')

    if type == 'mysql':
        connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
    else:
        connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
    return connect

将处理好的数据进行数据存储,定义一个包含插入语句的sql字符串,目标数据库表是liudongrenkou,列名包括id、jobname、salary等,从表5nw5u40i_liudongrenkou中选择符合条件的数据,将这些数据插入到目标表中。执行sql语句,将临时数据插入到目标表中,最后提交事务和关闭数据库连接。部分代码如下所示。

  plat = platform.system().lower()

        if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):

            connect = self.db_connect()

            cursor = connect.cursor()

            if self.table_exists(cursor, '3zot8a0f_liudongrenkou') == 1:

                cursor.close()

                connect.close()

                self.temp_data()

 Return pageNum = 1 + 1

5.5数据可视化 

管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到系统简介、词云展示、人口数据分析、城市人口统计、年份人口总数统计、流动人口总数、人口数据总数、流动人口详情等实时的分析图进行可视化管理;看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具,它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力,使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握人口数据的各项数据。

为了实现对人口数据信息的自动化收集和更新,我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据,无论是从互联网上抓取最新的人口数据信息,还是对内部数据进行ETL(提取、转换、加载)操作,都能够保证数据的实时性和准确性。

在大数据分析方面,系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台,它的核心是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce计算模型。通过Hadoop,我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图5-10所示:

图5-11看板详细页面

论文参考:

1 绪  论

1.1研究背景与意义

1.2系统研究现状

1.3 论文主要工作内容

2 系统关键技术

2.1 java简介

2.2 MySQL数据库

2.3 B/S结构

2.4 SpringBoot框架

2.5 VUE框架

3 系统分析

3.1 系统可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 操作可行性

3.1.3 经济可行性

3.1.4 法律可行性

3.2 系统性能分析

3.3 系统功能分析

3.4 系统流程分析

3.4.1 数据开发流程

3.4.2 用户登录流程

3.4.3 系统操作流程

3.4.4 添加信息流程

3.4.5 修改信息流程

3.4.6 删除信息流程

4 系统设计

4.1 系统概要

4.2 系统结构设计

4.3数据库设计

4.3.1 数据库设计原则

4.3.3 数据库表设计

4.4 系统时序图

4.4.1 注册时序图

4.4.2 登录时序图

4.4.3 管理员修改用户信息时序图

4.4.4 管理员管理系统信息时序图

5 系统的实现

5.1前台功能实现

5.1.1系统首页页面

5.1.2个人中心

5.2后台管理员功能实现

6 系统测试

6.1 测试环境

6.2 测试目的

6.3 测试概述

6.4 单元测试

6.4.1 注册测试

6.4.2 登录测试

6.5 集成测试

结  论

参考文献

致  谢

代码实现:

/*** 登录相关*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate TokenService tokenService;/*** 登录*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/login")public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user != null){if(!user.getRole().equals(role)){return R.error("权限不正常");}if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {return R.error("账号或密码不正确");}String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());return R.ok().put("token", token);}else{return R.error("账号或密码或权限不对");}}/*** 注册*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/register")public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 退出*/@GetMapping(value = "logout")public R logout(HttpServletRequest request) {request.getSession().invalidate();return R.ok("退出成功");}/*** 密码重置*/@IgnoreAuth@RequestMapping(value = "/resetPass")public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user==null) {return R.error("账号不存在");}user.setPassword("123456");userService.update(user,null);return R.ok("密码已重置为:123456");}/*** 列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 信息*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") String id){UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 获取用户的session用户信息*/@RequestMapping("/session")public R getCurrUser(HttpServletRequest request){Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 保存*/@PostMapping("/save")public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);userService.updateById(user);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Integer[] ids){userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}
}

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openai最新o1上线(2024年09月12日)

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Vue(16)——Vue3.3新特性

defineOptions 在 Vue 3.3 之前&#xff0c;如果需要在 <script setup> 中设置组件名&#xff0c;通常需要在额外的 <script> 标签中使用 Options API 进行配置。defineOptions 是 Vue 3.3 版本中引入的一个宏&#xff08;macro&#xff09;&#xff0c;它主要用于…

C++ bitset(位图)的介绍和使用

文章目录 一、bitset的介绍1. 位图的引入2. 位图的概念3. 位图的应用场景 二、bitset的使用1. 定义方式2. 成员函数3. 运算符重载 一、bitset的介绍 1. 位图的引入 面试题 给40亿个不重复的无符号整数&#xff0c;没排过序。给一个无符号整数&#xff0c;如何快速判断一个数是…

2024年蓝牙网关市场热门产品选购宝典

在本文中&#xff0c;我们将探讨不同类型的蓝牙网关及其分类&#xff0c;并提供一份指南&#xff0c;帮助您筛选出最适合的物联网网关。 室内蓝牙网关 室内网关通常用于智能建筑解决方案&#xff0c;如智能家居、零售店、购物中心和办公室。 这些网关的覆盖范围较短&#xff…

人工智能代表——无人驾驶:萝卜快跑

人工智能如何改变我们的出行&#xff1a;以“萝卜快跑”无人驾驶为例 随着科技的飞速发展&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;正以前所未有的方式渗透并改变着我们的日常生活&#xff0c;其中出行方式的变革尤为显著。在众多AI驱动的出行创新中&#xff0c;“萝卜…

【hot100-java】【缺失的第一个正数】

R9-普通数组篇 class Solution {public int firstMissingPositive(int[] nums) {int nnums.length;for (int i0;i<n;i){while(nums[i]>0&&nums[i]<n&&nums[nums[i]-1]!nums[i]){//交换nums[i]和nums[nums[i]-1]int temp nums[nums[i]-1];nums[nums[i]…

C语言课程设计题目(24个选题)

C语言课程设计题目 一、设计要求与设计报告二、检查要求三、打分标准四、提交时间五、选题要求题目列表题目一&#xff1a;职工信息管理系统设计题目二&#xff1a;图书信息管理系统设计题目三&#xff1a;图书管理系统设计题目四&#xff1a;实验设备管理系统设计题目五&#…

回答网友的一个SQL问题

网友问&#xff1a; CODE NAME 1 A 1 B 如何得到下面的值&#xff0c;该如何写SQL CODE NAME 1 AB 1 AB 俺的回答&#xff1a; declare t table(code varchar(50),name varchar(50)) insert into t(code,name) select 1,A union select…

python脚本程序怎么写更优雅?argparse模块巧妙应用

前言 命令行程序&#xff0c;也称CLI程序&#xff0c;另一个直观的名字是脚本程序&#xff0c;简称脚本&#xff0c;由于没有图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;&#xff0c;所以脚本程序常见的交互方式有3种&#xff1a; 1、脚本程序中读取环境变量&#xff0c;比如env…

Spring Security学习

系列文章目录 第一章 基础知识、数据类型学习 第二章 万年历项目 第三章 代码逻辑训练习题 第四章 方法、数组学习 第五章 图书管理系统项目 第六章 面向对象编程&#xff1a;封装、继承、多态学习 第七章 封装继承多态习题 第八章 常用类、包装类、异常处理机制学习 第九章 集…

【深度学习】深度卷积神经网络(AlexNet)

在 LeNet 提出后&#xff0c;卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气&#xff0c;但并未起到主导作用。 这是因为 LeNet 在更大、更真实的数据集上训练的性能和可行性还有待研究。 事实上&#xff0c;在 20 世纪 90 年代到 2012 年之间的大部分时间里&#xff0c;…

电线杆上电气组件检测系统源码分享

电线杆上电气组件检测检测系统源码分享 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 项目来源AACV Association for the Advancement of Comp…

视频怎么制作成二维码?视频轻松生成二维码的3步操作

现在很多人为了能够更快捷的实现视频内容的分享&#xff0c;会通过将视频生成二维码的方式&#xff0c;让其他人可以通过扫描二维码来查看视频内容。这种方式不需要用户存储视频&#xff0c;扫码就能够在设备上查看视频&#xff0c;有利于提升查看视频的便捷性&#xff0c;可以…

【秋招笔试题】多多排序

解法&#xff1a;简单语法题 package com.sky;import java.util.*;public class Test1 {public static void main(String[] args) {Scanner sc new Scanner(System.in);int N sc.nextInt();int M sc.nextInt();List<String> words new ArrayList<>(N);for (in…