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)
CSDN 2024-09-07 17:05:02 阅读 57
博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌
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。
🍅文末获取源码联系🍅
👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
大数据项目实战《100套》
Python项目实战《100套》
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人
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:
<code>/**
* 登录相关
*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
@Autowired
private UserService userService;
@Autowired
private 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();
}
}
推荐项目:
基于大数据爬虫+数据可视化的农村产权交易与数据可视化平台
基于SpringBoot+数据可视化+大数据二手电子产品需求分析系统
基于SpringBoot+数据可视化+协同过滤算法的个性化视频推荐系统
基于大数据+爬虫+数据可视化的的亚健康人群数据可视化平台
基于SpringBoot+大数据+爬虫+数据可视化的的媒体社交与可视化平台
基于大数据+爬虫+数据可视化+SpringBoot+Vue的智能孕婴护理管理与可视化平台系统
基于大数据+爬虫+数据可视化+SpringBoot+Vue的虚拟证券交易平台
基于大数据+爬虫技术+数据可视化的国漫推荐系统
基于大数据爬虫+Hadoop+数据可视化+SpringBoo的电影数据分析与可视化平台
基于python+大数据爬虫技术+数据可视化+Spark的电力能耗数据分析与可视化平台
基于SpringBoot+Vue四川自驾游攻略管理系统设计和实现
基于SpringBoot+Vue+安卓APP计算机精品课程学习系统设计和实现
基于Python+大数据城市景观画像可视化系统设计和实现
基于大数据+Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统设计和实现
基于微信小程序+Springboot线上租房平台设计和实现-三端
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离手机销售商城系统设计和实现
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离仓库管理系统设计实现
基于SpringBoot+uniapp微信小程序校园点餐平台详细设计和实现
基于Java+SpringBoot+Vue+echarts健身房管理系统设计和实现
基于JavaSpringBoot+Vue+uniapp微信小程序实现鲜花商城购物系统
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离摄影分享网站平台系统
基于Java+SpringBoot+Vue前后端分离餐厅点餐管理系统设计和实现
基于Python热门旅游景点数据分析系统设计与实现
项目案例:
为什么选择我
博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。
源码获取:
大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻
精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻
2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅
Java项目精品实战案例《100套》
Java微信小程序项目实战《100套》
Python项目实战《100套》
上一篇: 线性dp:LeetCode516 .最长回文子序列
下一篇: Java中的经典排序算法:快速排序、归并排序和计数排序详解(如果想知道Java中有关快速排序、归并排序和计数排序的知识点,那么只看这一篇就足够了!)
本文标签
声明
本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。