python django flask融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考志愿学生择校推荐系统

文章目录

- 系统截图
- 项目技术简介
- 可行性分析
- 主要运用技术介绍
- 核心代码参考示例
- 结论
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系统截图

python django flask融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考志愿学生择校推荐系统_56wiknz7–论文

项目技术简介

Python版本：python3.7+
前端：vue.js+elementui
框架：django/flask都有,都支持
后端：python
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
开发软件：PyCharm
1.进一步理解软件技术与理论知识。
2.掌握软件编程的设计方法。
3.进一步理解b/s模式的开发运用。
4.掌握python软件编程,数据库mysql的使用。
5.加强vue.js前端实践能力训练。
6.掌握程序测试方法与技术。

可行性分析

经济可行性：本网站基于Django/Flask 和MySql开发，使用开源技术平台经济成本较低，用户可以直接点击观看无需更多经济付出。
技术可行性：本系统基于python和js易于维护，同时基于浏览器操作有着跨平台的优势，Django/Flask框架较为成熟构建速度较快便于快速开发更新，MySql数据库容易上手应用广泛。
操作可行性:本系统基于HTML直观简易用户点击即可进行操作，操作十分方便简洁。
社会因素的分析：本系统为了解决用户观影的“痛点”而设计，操作大大简化，同时线上观影市场广泛符合广大用户的实际需求。

主要运用技术介绍

.Python语言
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Flask框架
Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。
Flask 具有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。
Djiango框架
MVC是众所周知的模式，即：将应用程序分解成三个组成部分:model(模型),view(视图),和 controller(控制器)。其中：
M——管理应用程序的状态（通常存储到数据库中），并约束改变状态的行为（或者叫做“业务规则”）。
C——接受外部用户的操作，根据操作访问模型获取数据，并调用“视图”显示这些数据。控制器是将“模型”和“视图”隔离，并成为二者之间的联系纽带。
V——负责把数据格式化后呈现给用户。
B/S框架
b/s 是browser/server指浏览器和服务器端，在客户机端不用装专门的软件，只要一个浏览器即可．B/S最大的优点：客户可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件。只要有一台能上网的电脑就能使用，客户端零维护。
前台框架Vue.js
主要采用Vue技术：这是基于整个Python体系设计开发Web的技术，我们利用这一技术可以建立的动态网站是安全、先进并能跨平台

核心代码参考示例

预测算法代码如下（示例）：

defbooksinfoforecast_forecast():importdatetimeifrequest.methodin["POST","GET"]:#get、post请求msg={'code':normal_code,'message':'success'}#获取数据集req_dict=session.get("req_dict")connection=pymysql.connect(**mysql_config)query="SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"#处理缺失值data=pd.read_sql(query,connection).dropna()id=req_dict.pop('id',None)req_dict.pop('addtime',None)df=to_forecast(data,req_dict,None)#创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库connection_string=f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"engine=create_engine(connection_string)try:ifreq_dict:#遍历 DataFrame，并逐行更新数据库withengine.connect()asconnection:forindex,rowindf.iterrows():sql=""" INSERT INTO booksinfoforecast (id ,monthcount ) VALUES (%(id)s ,%(monthcount)s ) ON DUPLICATE KEY UPDATE monthcount = VALUES(monthcount) """connection.execute(sql,{'id':id,'monthcount':row['monthcount']})else:df.to_sql('booksinfoforecast',con=engine,if_exists='append',index=False)print("数据更新成功！")exceptExceptionase:print(f"发生错误:{e}")finally:engine.dispose()# 关闭数据库连接returnjsonify(msg)

结论

该系统严格按照需求分析制作相关模块，并利用所学知识尽力完成，但是本人由于学识浅薄，无法真正做到让该程序可以投入市场使用，仅仅简单实现部分功能，希望日后还能改善。
性能测试：对系统进行全面的性能测试，包括负载测试、压力测试和稳定性测试等，确保系统在高并发和大数据量情况下仍能保持稳定运行。
优化与调整：根据性能测试结果，对系统进行优化和调整，提高系统的性能和稳定性。
用户测试：设计用户测试计划，邀请测试人员参与测试，收集他们对系统的反馈意见。
迭代优化：根据用户反馈意见，对系统进行迭代优化设计，确保系统更加贴合的实际需求。

本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架,同行可拿货,招校园代理