基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

摘  要

本文首先实现了学习资源推送管理技术的发展,随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的语言和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制作和数据库查询构造设计,依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、流程表和E-R图。其次进行设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。

关键字:B/S模式、Python、学习资源

Abstract

This paper firstly realizes the development of learning resource push management technology, then according to the traditional software development process, firstly selects the appropriate language and software development platform for the system, carries out the control module production and database query construction design according to the demand analysis, and makes the system function module diagram, process table and E-R diagram according to the design of the whole system function module. Secondly, I design the framework, write the code according to the framework, and complete each function module of the system. Finally, the basic system is tested, including software performance tests, unit tests and performance indicators. The test results show that the system can achieve the required function, the running condition is acceptable without obvious shortcomings.

Keywords: B/S mode, Python, learning resources

目  录

1   

1.1项目研究的背景

1.2课题研究现状

1.3系统总概

1.4论文结构

2 开发技术介绍

2.1大数据介绍

2.2 MySQL 数据库介绍

2.3 MySQL环境配置

2.4 Python可视化技术

2.5 Django框架

2.6 Hadoop介绍

2.7 B/S架构

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经济可行性

3.1.3操作可行性

3.2系统性能需求分析

3.3系统功能分析

3.4系统流程的分析

3.4.1个人中心管理流程

3.4.2登录流程

4系统设计

4.1软件功能模块设计

4.2数据库设计

4.2.1概念模型设计

4.2.2物理模型设计

5系统详细设计

5.1系统功能实现

5.2后台管理员功能实现

6系统测试

6.1软件测试原则

6.2软件测试过程

6.3测试用例

6.4本章小结

  

参考文献

  

1 绪  论

1.1项目研究的背景

随着科学技术发展,计算机已成为人们生活中必不可少的生活办公工具,在这样的背景下,网络技术被应用到各个方面,为了提高办公生活效率,网络信息技术飞速发展。人类社会进入了全新的信息化时代。学习资源推送管理一直是信息管理的一大难题,学习资源推送信息数量多,此时寻找有效便捷的学习资源推送管理方法就是当务之急。而日趋成熟的计算机信息管理技术便成为解决这一难题的唯一之选。如今计算机信息管理技术来处理学习资源推送管理早已游刃有余,其实信息管理技术已经渗透到各个行业的信息控制管理当中,且有着举足轻重的地位。而随着现代化社会主义不断进步,普通群众生活水平有了大幅提高,很多方面都在网络上去实现,从而网络也就成为了最直接、即方便又快捷的接入口。

使用学习资源推送系统相对传统学习资源推送管理方式具备很多优点:首先可以大幅提高学习资源推送检索,只需输入相关信息就能在数秒内反馈想要的结果;其次可存储大量的学习资源推送信息,同时学习资源推送系统安全性有更高的保障;相比纸质文档来管理学习资源推送信息,学习资源推送系统更节省空间和人力资源。这些优点大大提高管理效率并节省运营成本。因此,必须开发一个学习资源推送系统开展合理有效的管理方法,这提高了学习资源推送管理的效率和特性,增加了用户信息安全性,方便用户及时反馈信息给管理员,增加了用户之间的互动交流,更能提高用户的体验强度。

本系统为了数据库结构的灵活性所以打算采用MySQL来设计数据库,而Python技术, B/S架构则保证了较高的平台适应性。文中主要是讲解了该系统的开发环境、要实现的基本功能和开发步骤,并主要讲述了系统设计方案的关键点、设计思想。

1.2课题研究现状

现今,越来越多的人乐于选择一项合适的管理方案,但是普通用户往往受到管理经验地限制,这时各类管理系统作为新型产业崛起,大量制度进入人们生活,而无疑是学习资源推送最好的管理制度,在这样成功的管理模式背景下,学习资源推送信息越来越多。但是随着学习资源推送信息的增多,管理员的管理成为了一个难题。高效便捷地管理成为了转变管理模式,与时代兼容的当务之急。

学习资源推送系统,为用户随时随地查看学习资源推送提供了便捷的方法,更重要的是大大的简化了管理员管理学习资源推送信息的方式方法,更提供了其他想要了解学习资源推送系统及运作情况以及挑选方便快捷的可靠管道。相比于传统学习资源推送管理方法,这样的电子信息管理更为简洁方便,在维护信息反馈和处理意见方面也有得天独厚的优势。

学习资源推送系统能做到的不仅是大大简化管理员的信息管理工作,在提高管理效率的同时还能缩减开支,更能在数字化的平面网络上将最好的一面展示给用户,而这个系统在带给全新用户信息管理统计和分类的同时,还成为日后制定管理思路的重要数据参考。过程永远比结果重要。毕业设计是大学生活中最为浓墨重彩的一笔,在这个过程中不仅学到更为全面的书本和实践知识,更让我感受到了浓浓的同窗之情及师生情。这个系统成为学习资源推送管理最不可或缺的内容。尽管目前大部分已经将系统投入使用,但是人们对于系统要求也变得越来越高,大部分系统已经能完美处理各类信息,但是为了更好地契合管理方针,不同系统有不同的要求,个性化也是管理系统十分重要的一点,所以都希望自己能有一个个性化定制的学习资源推送系统,但这又涉及到成本控制问题,目前定制一个系统价值不菲,但是如果有这样一个可以根据需求自己制定页面和内容的学习资源推送系统就可以大大缩减开支,但是凭借目前自身技术恐怕难以实现,不过让系统可二次设计却是有可能实现的。随着规模的不断扩大,用户信息共享也成一种趋势。系统的发展也证明了系统管理在不断发展进步,各种理念也越来越先进,对各方面的要求也变得越来越高。

1.3系统总概

作为一个学习资源推送系统,数据流量是非常大的,因而,系统的制定需要达到方便使用、实际操作灵便的规定。所以,在设计学习资源推送系统时,应完成下列总体目标:

(1)页面应美观大方友善,查找应便捷方便,数据储存应可以信赖;

(2)全方位呈现全部学习资源推送信息,方便使用者迅速查询全部信息;

(3)方便用户快速搜索学习资源推送信息;

(4)用户可以随意调整自身的基本信息;

(5)完成学习资源推送管理作用;

(6)系统使用方便,便于维护;

(7)系统运作平稳、安全可靠。

1.4论文结构

1.绪论:剖析项目可行性,表明研究方向。

2.开发技术:系统关键运用了Python语言、b/s方式和myspl数据库查询,并进行了详细介绍。

3.系统分析:包含系统的总体构造,剖析系统的特性、作用和流程图。

4.系统设计:软件程序功能模块和数据库查询的总体设计。

5.系统总体设计:叙述系统的作用,

6.测试系统。

7.在文章的最终,我个人总结了自身在系统开发和论文撰写全过程中的汇总、感想,包括致谢。

2 开发技术介绍

2.1大数据介绍

什么是大数据,大数据的定义应该是多层次的。狭义的大数据停留在技术处理的层面;而广义的大数据则包含了大数据产业链的各个环节所提供的产品和服务;泛义的大数据扩展到每个细分的行业大数据中,成为“数据+”;伪义大数据则以营销为目的,虽然不可避免地包含了一部分炒作的成分,但也确确实实起到了一定的推广作用,是一股不可低估的市场力量。大规模数据的概念是由一家全球知名的咨询公司的麦肯锡(McKinsey)首先提出的,目前人们普遍认为它是一种数据管理模式,可以根据广泛、多样和有价值的信息快速处理数据。大数据的传递,作为大交响曲的创作,需要三部曲的策划、实施和操作。现在社会发展很快,科技发展,信息流通,人们的交流越来越紧密,生活越来越舒适,大数据是这个时代的结果。对于大数据背景下信息管理与信息系统的研究,首先要知道什么是大数据,以及大数据的一些性质特征。

2.2 MySQL 数据库介绍

MySQL是数据库是比较灵活的方式,优势就在于更加的切合开发者的思考逻辑,所以理解起来也会比较的方便,还能够和其他的语言一起使用,在连接起来就是比较的易懂,同时对于一些基本的查询以及添加的操作也是必须能够掌握的功能。

MySQL支持使用多线程,充分利用了CPU的计算资源,可以选择InnoDB, MyISAM和MEMORY等作为存储引擎,提供了丰富的数据库管理工具。在索引功能的加持下,其具有非常高的查询效率,并支持主从、多节点集群等高可用部署模式。MySQL凭借其低廉的成本、可靠的数据库服务和出色的性能;MySQL还是比较灵活的方式,优势就在于更加的切合开发者的思考逻辑,所以理解起来也会比较的方便,还能够和其他的语言一起使用,在连接起来就是比较的易懂,同时对于一些基本的查询以及添加的操作也是必须能够掌握的功能。目前己经成为绝大多数企业在进行开发时的首选;

2.3 MySQL环境配置

本文系统数据信息用的是MySQL,必须组装在特定的档目录下。假如免费下载非安装的MySQL压缩档,只需缓解压力到指定的档目录就可以。随后点一下文档C : \ Program Files \ MySQL \ bin \ winMySQLadmin.exe在其中C\ Program Files \ MySQL是MySQL安装档。键入winMySQLadmin的原始账户密码(留意:这不是MySQL中的账户密码)你不用在意。确定后,右下方的任务栏栏会出现一个红绿灯标志。红灯表明服务项目终止,绿灯表明服务项目是正常的,左击这个图示->winnt->install the service 安装此服务项目,随后点击一下v->winnt->start the service 运行MySQL服务项目。

改动MySQL数据库的root登陆密码。用cmd键键入命令行模式输入如下命令:

cd C:\Program Files\MySQL\bin

MySQLadmin -u root -p password 123

回车出现Enter password:代表着键入初始登陆密码。安装之初,登陆密码为空,立即键入就可以。至此,MySQL中账号root的登陆密码改成123,安装完毕。

2.4 Python可视化技术

Python语言是荷兰guido van rossum在1991年推出的一种免费开源语言,其开发的程序可读性非常强,非常适合初学者学习,功能强大并且易于开发,可扩展性很强,代码库也很丰富,它的应用范围也非常广,例如web应用开发、科学计算、人工智能等多个领域。自2005年开始,Python上涨的势头就非常明显,如今已经进入到3.0时代,近来在tiobe公布的2022年1月排行榜中,Python取得了第一的成绩,这说明Python语言在蓬勃发展并且其发展前景非常好。对于物联网专业的中职学生来说,学习Python语言不仅可以提高他们的专业水平和逻辑性,还可以提高他们的就业竞争力。

2.5 Django框架

Django用Python编写,属于开源Web应用程序框架。采用(模型M、视图V和模板t)的框架模式。该框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈•莱因哈特命名。该架构的主要组件如下:

1.用于创建模型的对象关系映射。

2.最终目标是为用户设计一个完美的管理界面。

3.是目前最流行的URL设计解决方案。

4.模板语言对设计师来说是最友好的。

2.6 Hadoop介绍

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。主要有以下优点:

(1)高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

(2)高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

(3)高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

(4)低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现,python,django,大数据,毕设,sqlite,数据库文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843644.html

到了这里,关于基于python+django基于大数据的学习资源推送系统的设计与实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【学习笔记】数据资源、资产、要素辨析及数据要素市场化

    数据与数据资源之间的区别依据主要在于数据是否具有使用价值。 资源反映的是客观存在的事物,具有自然属性,表现为对实物或数量方面的管理。 资产是一种价值化储藏手段,具有 经济属性 ,代表所有者在一段时期内通过持有或使用该实体所生产的一项或系列经济收益。

    2023年04月19日
    浏览(15)
  • 淘宝资源采集(从零开始学习淘宝数据爬取)

    1. 为什么要进行淘宝数据爬取? 淘宝数据爬取是指通过自动化程序从淘宝网站上获取数据的过程。这些数据可以包括商品信息、销售数据、评论等等。淘宝数据爬取可以帮助您了解市场趋势、优化您的产品选择以及提高销售额。 淘宝作为全球的电商平台,每天都有数以百万

    2024年02月14日
    浏览(33)
  • 【GNN/深度学习】常用的图数据集(资源包)

    近年来,深度学习越来越关注图方向的任务,通过利用图神经网络去挖掘现实中各种可以利用图来表示事物(社交网络,论文引用网络,分子结构)等等,来学习更好的表示,去实现下游任务。 图数据是由一些点和一些线构成的,能表示一些实体之间的关系,图中的点就是实

    2024年02月04日
    浏览(45)
  • 利用 Azure Data Bricks的免费资源学习云上大数据

    在这个数据驱动的时代,大数据和云计算已成为推动技术创新和商业智能的关键因素。Azure Databricks,作为一个先进的云平台,为那些渴望深入了解和掌握这些技术的人们提供了一个理想的学习环境。我们这里将利用 Azure Databricks 的免费资源,探索和学习云上大数据的奥秘。

    2024年01月19日
    浏览(22)
  • [python] 协程学习从0到1,配合案例,彻底理解协程,耗费资源不增加,效果接近多线程

    多进程和多线程在实际编程中用的已经非常多了,这篇文章的作用是记录下学习协程的心得体会,争取一篇文章搞定. 协程的好处不多说了,可以说是I/O密集型的利器.其实对于IO密集型任务我们还有一种选择就是协程。协程,又称微线程,英文名Coroutine,是运行在单线程中的“并

    2024年02月02日
    浏览(23)
  • 【学习资源】C#初学者学习资源推荐

    大家好,这是笔者自己自行整理的C#学习资源推荐,包含 网站、书籍和社区 ,方便自己学习的同时分享出来,希望可以帮到大家谢谢。 首先笔者最推荐的当然是我们微软 官方的学习文档 :官方C#文档, 众所周知官方的文档永远是最全面的,最权威的,更新最及时的。而其它

    2024年02月05日
    浏览(73)
  • Hadoop3.0大数据处理学习3(MapReduce原理分析、日志归集、序列化机制、Yarn资源调度器)

    前言:如果想知道一堆牌中有多少张红桃,直接的方式是一张张的检查,并数出有多少张红桃。 而MapReduce的方法是,给所有的节点分配这堆牌,让每个节点计算自己手中有几张是红桃,然后将这个数汇总,得到结果。 官方介绍:MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,

    2024年02月08日
    浏览(28)
  • 3dMax全球学习资源、资源文件和教程 !

    此样例教育教程和学习资源旨在提供使用Autodesk 3ds Max时的计划知识和培训、正确的工作流、流程管理和最佳实践。 您在Autodesk三维设计领域的职业生涯 有关使用3ds Max和Maya在计算机图形领域开始职业生涯的提示(包括新的3ds Max和Maya介绍教程,以复习您的技能) 确保3ds Max场

    2024年02月09日
    浏览(17)
  • 【学习资源】终身机器学习之增量学习

    从机器学习存在的问题谈起,介绍增量学习可以解决怎样的问题,增量学习的类别,实现增量学习的方法,增量学习的评价指标和常用数据集,类别增量学习典型方法和代码库以及参考资源,希望能帮助大家用增量学习提高图像分类、对象检测、语义分割、行为识别、对象重

    2023年04月27日
    浏览(19)
  • 时间序列预测模型实战案例(四)(Xgboost)(Python)(机器学习)图解机制原理实现时间序列预测和分类(附一键运行代码资源下载和代码讲解)

    目录图解机制原理 简介 Xgboost预测精度 实验一(回归) 实验二(分类) Xgboost的数学机制原理 图解Xgboost运行机制原理  决策树 决策树结构图 Xgboost Xgboost的机制原理 贪心算法 Xgboost总结 数据格式需求 Xgboost运行代码 Xgboost时间序列预测及代码 Xgboost分类任务及代码 Xgboost运行资源下

    2024年02月03日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包