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python宠物用品商城小程序

来源：萌宠菠菠乐园时间：2026-01-31 08:40

目录项目概述技术栈核心功能扩展功能适用场景开发技术路线相关技术介绍核心代码参考示例结论源码lw获取/同行可拿货,招校园代理：文章底部获取博主联系方式！项目概述

一个基于Python开发的宠物用品商城小程序，提供宠物食品、玩具、护理用品等商品的在线选购、支付及订单管理功能。采用轻量级框架（如Flask/Django）构建，支持用户注册、商品分类、购物车、在线支付等核心功能。

技术栈 后端框架：Flask或Django，用于处理业务逻辑和API接口。数据库：SQLite/MySQL，存储用户信息、商品数据和订单记录。前端交互：HTML/CSS/JavaScript或轻量级前端框架（如Vue.js/React）。支付集成：支付宝/微信支付API，实现安全交易。核心功能 用户系统：注册、登录、个人中心及订单历史查询。商品管理：分类展示、搜索、详情页及库存管理。购物流程：加入购物车、结算、支付及订单状态跟踪。扩展功能 智能推荐：基于用户浏览记录推荐相关商品。社区互动：用户评价、晒单分享等社交功能。适用场景

适合中小型宠物用品商家快速搭建线上销售平台，或作为Python全栈开发学习实践项目。

在这里插入图片描述

开发技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx

相关技术介绍

Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。
决策树算法：决策树是一种经典的机器学习算法，用于情感分类。在酒店评论情感分析中，它通过构建树状模型，根据特征划分情感类别，简单易懂且可解释性强，适用于初步情感分类任务。
协同过滤：协同过滤是一种推荐系统技术，通过分析用户的历史行为和偏好，挖掘用户之间的相似性，为用户推荐可能感兴趣的酒店。在酒店评论情感分析系统中，协同过滤可用于结合情感分析结果，为用户精准推荐高满意度的酒店，提升用户体验和决策效率。

B/S架构（Browser/Server）：B/S架构是一种网络体系结构，用户通过浏览器访问服务器上的应用程序。在本系统中，用户通过浏览器访问服务器上的Java Web应用程序。
LSTM算法：LSTM（长短期记忆网络）是一种深度学习算法，特别适合处理序列数据。在酒店评论情感分析中，LSTM能够捕捉文本中的长期依赖关系，精准识别情感倾向，有效提升情感分析的准确性和鲁棒性。
Django框架：Django是一个开放源代码的Web应用框架，采用MTV（Model-Template-View）设计模式。它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本系统中，我们选择Django框架来实现后端逻辑，主要因为它提供了许多自动化功能，如ORM（对象关系映射）、模板引擎、表单处理等。这些功能大大减轻了开发者的工作量，提高了开发效率。Django具有良好的扩展性和安全性，支持多种数据库后端，并且有完善的文档和社区支持。
Python语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的功能而闻名。Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以满足各种开发需求。在本系统中，我们选择Python作为后端开发语言，主要考虑到其高效性和易用性。Python的动态类型检查和自动内存管理使得开发过程更加顺畅，减少了代码量和出错概率。Python社区活跃，有大量的开源项目和教程可以参考，有助于解决开发中遇到的问题。
MySQL：MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在本系统中，MySQL被用作数据库，负责存储系统的数据。
Scrapy：Scrapy 是一款高效的网络爬虫框架，用于爬取酒店评论数据。它能够快速定位目标网站，提取评论文本并保存为结构化数据，为情感分析提供丰富的原始素材，确保数据采集的高效性和准确性。
数据清洗：数据清洗是情感分析的重要环节，用于去除酒店评论中的噪声数据，如无关符号、重复内容等。通过清洗，确保输入模型的数据质量，从而提高情感分析的准确性和可靠性。
Vue.js：属于轻量级的前端JavaScript框架，它采用数据驱动的方式构建用户界面。Vue.js的核心库专注于视图层，易于学习和集成，提供了丰富的组件库和工具链，支持单文件组件和热模块替换，极大地提升了开发效率和用户体验。

核心代码参考示例

预测算法代码如下（示例）：

def booksinfoforecast_forecast(): import datetime if request.method in ["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: if req_dict : #遍历 DataFrame，并逐行更新数据库 with engine.connect() as connection: for index, row in df.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！") except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") finally: engine.dispose() # 关闭数据库连接 return jsonify(msg)

python

运行

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243

结论

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
大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析,来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远，但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了, 数据获取方法
数据集来源外卖推荐的相关数据，通过python中的xpath获取html中的数据。
数据预处理设计对于爬取数据量不大的内容可以使用CSV库来存储数据，将其存为CSV文件格式，再对数据进行数据预处理，也可通过代码进行数据预处理。
（1）数据获取板块
数据获取板块功能主要是依据分析目的及要达到的目标，确定获取的数据种类，并使用直接获取数据文件方式或爬虫方式获取原始数据。
（2）数据预处理板块
数据预处理板块功能是对获取到的数据进行预处理操作：将重复的字段筛选，将过短并且没有实际意义的数据进行过滤，选择重要字段，标准化处理，异常值处理等预处理操作。
（3）数据存储板块
数据存储板块主要功能是把经过预处理的数据持久化存储，以便于后续分析。
（4）数据分析板块
数据分析板块主要功能是根据分析目标，找出数据中字段之间的内在关系，与规律。
（5）数据可视化板块
数据可视化板块主要功能是使用适当的图标展现方式，把数据的内在关系、规律展现出来。