微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php

2024-03-25 7705阅读

在传统web浏览器中,在加载htm15页面时先加载视图层的html和css,后加载逻辑层的java script,然后返回数据并在浏览器中展示页面。而微信开发者工具的系统层是基于Native System的,视图层和逻辑层会同时被加载。微信小程序的这种逻辑方式大大的优化了页面响应速度,减少了页面加载的等待时间,提高了用户体验。微信开发者工具可以实现同步本地文件,开发调试,编译预览,上传,发布等一整套流程。语言:python+java+node.js+php均支持

框架支持:springboot/Ssm/thinkphp/django/flask/express均支持

运行软件:idea/eclipse/vscode/pycharm/wamp均支持

数据库 mysql

数据库工具:Navicat等

 前端开发:vue

 小程序端运行软件  微信开发者工具/hbuiderx

uni-app框架:使用Vue.js开发跨平台应用的前端框架,编写一套代码,可编译到Android、小程序等平台。

微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第1张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第2张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第3张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第4张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第5张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第6张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第7张微信小程序 uniapp网上买菜购物系统 python+java+node.js+php 第8张

本文论述了网上买菜微信小程序的设计和实现,该小程序从实际运用的角度出发,运用了计算机网站设计、数据库等相关知识,基于微信小程序和Mysql数据库设计来实现的,小程序主要包括用户注册、用户登录、浏览食材、搜索食材、查看食材并进行购买,对购买的食材进行确认收货、退款退货、查看个人信息、修改密码以及管理员对首页、个人中心、食材分类管理、用户管理、食材信息管理、管理员管理、系统管理、订单管理等功能。小程序界面进行了人性化的设计,操作简单具有一定的使用价值。本文主要从该网站的设计思想、功能的架构,运用的技术、数据库的设计、具体的实现等方面来进行论述。在详细设计部分主要论述了系统功能设计和数据库的设计。在本文的最后对网站的调试结果进行了说明和总结。

,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网上买菜微信小程序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。随着网上买菜规模的不断扩大,用户信息共享也成一种趋势。网上买菜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,网上买菜完全可以在进入页面时发布各类信息进行推荐交流。

目 录

1 绪论    5

1.1 本课题研究背景    5

1.2课题研究现状    5

1.3 论文所做的主要工作    6

1.4 本文研究内容    6

2 系统实现的技术支持    8

2.1微信开发者工具    8

2.2Java语言简介    8

2.3 SSM框架    9

2.4 Mysql数据库技术    9

2.5 B/S模式    9

3系统的分析    11

3.1 系统可行性分析    11

3.1.1 经济可行性    11

3.1.2 技术可行性    11

3.1.3 运行可行性    11

3.2 系统现状分析    11

3.3 功能需求分析    12

3.4 系统设计规则与运行环境    13

3.5系统流程分析    14

3.5.1操作流程    14

3.5.2添加信息流程    14

3.5.3删除信息流程    15

4 系统设计    16

4.1 系统设计主要功能    16

4.2 数据库设计    16

4.2.1 数据库设计规范    16

4.2.2 E-R图    17

4.2.3 数据表    17

5系统详细设计    22

5.1前台功能模块    22

5.2后台管理员模块    25

6 系统的调试和测试    29

总结    31

参考文献    32

致谢    33


    免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明:本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度,360,搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图,如有侵权的图片,请第一时间联系我们,邮箱:ciyunidc@ciyunshuju.com。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

    目录[+]