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java/php/node.js/python养猪场管理系统【2024年毕设】

2024-08-21

本答案将提供一个简化版的Python版本的养猪场管理系统的例子。




# 假设有一个简单的养猪场，有猪和主人
 
class Pig:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.is_hungry = True
        self.is_thirsty = True
 
    def eat(self):
        self.is_hungry = False
        print(f"{self.name} is eating.")
 
    def drink(self):
        self.is_thirsty = False
        print(f"{self.name} is drinking.")
 
class Farmer:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.pigs = []
 
    def hire_pig(self, pig):
        self.pigs.append(pig)
 
    def feed_pigs(self):
        for pig in self.pigs:
            if pig.is_hungry:
                pig.eat()
 
    def give_water_to_pigs(self):
        for pig in self.pigs:
            if pig.is_thirsty:
                pig.drink()
 
# 使用
farmer_john = Farmer("John")
piggy = Pig("Piggy")
farmer_john.hire_pig(piggy)
farmer_john.feed_pigs()
farmer_john.give_water_to_pigs()

这个简易的系统包含了养猪场的基本元素，如猪和主人。系统允许主人雇佣猪，喂养它们，给它们施水。这个例子主要用于演示面向对象编程和类的基本使用方法。

System

2024-08-21

所有,nodejs

校园失物招领系统可以使用多种编程语言来开发，但是具体选择哪种语言取决于你的技术偏好和项目需求。以下是使用Java、PHP、Node.js和Python其中一种语言创建校园失物招领系统的基本框架和示例代码。

Java版本：




// 导入相关模块
import javax.servlet.http.*;
import java.io.*;
 
// 失物招领系统的servlet
public class LostAndFoundSystem extends HttpServlet {
    public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
        throws IOException {
        // 设置响应内容类型
        response.setContentType("text/html");
        
        // 实际的逻辑处理
        PrintWriter out = response.getWriter();
        out.println("<h1>校园失物招领系统</h1>");
        // 更多的逻辑和界面代码
    }
}

PHP版本：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>校园失物招领系统</title>
</head>
<body>
    <h1>校园失物招领系统</h1>
    <!-- 更多的界面和逻辑代码 -->
</body>
</html>

Node.js版本：




// 导入express框架
const express = require('express');
const app = express();
 
app.get('/', (req, res) => {
    res.send('<h1>校园失物招领系统</h1>');
    // 更多的逻辑和界面代码
});
 
app.listen(3000, () => {
    console.log('服务器运行在 http://localhost:3000/');
});

Python版本：




from flask import Flask
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return '<h1>校园失物招领系统</h1>'
    # 更多的逻辑和界面代码
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

以上代码仅展示了校园失物招领系统非常基础的框架，实际的系统需要包含数据库交互、用户认证、失物信息管理等功能。在实际开发中，你需要使用相应的数据库操作库（如JDBC、MySQLi、PDO等）、身份验证框架（如JWT、Passport等）以及前端框架（如React、Vue等）来构建更完整的系统。

System

2024-08-21

所有,nodejs

这是一个基于不同编程语言（Java、PHP、Node.js、Python）的城市交通海量数据管理系统项目，主要涉及到的技术包括但不限于数据库设计、后端逻辑处理、前端界面设计等。

由于是毕业设计，我们需要提供一个概念性的解决方案，以下是一个简化的系统功能模块示例：




// Java版本的城市交通海量数据管理系统示例
 
// 数据库操作类
public class DatabaseManager {
    // 添加交通数据
    public void addTrafficData(TrafficData trafficData) {
        // 数据库插入操作
    }
 
    // 查询交通数据
    public List<TrafficData> queryTrafficData(String condition) {
        // 数据库查询操作
        return trafficDataList;
    }
}
 
// 交通数据实体类
public class TrafficData {
    private String id;
    private String location;
    private String status;
    // 其他相关字段
 
    // getter和setter方法
}




// PHP版本的城市交通海量数据管理系统示例
 
// 数据库操作类
class DatabaseManager {
    // 添加交通数据
    public function addTrafficData($trafficData) {
        // 数据库插入操作
    }
 
    // 查询交通数据
    public function queryTrafficData($condition) {
        // 数据库查询操作
        return $trafficDataList;
    }
}
 
// 交通数据实体类
class TrafficData {
    public $id;
    public $location;
    public $status;
    // 其他相关字段
 
    // getter和setter方法
}




// Node.js版本的城市交通海量数据管理系统示例
 
// 数据库操作类
class DatabaseManager {
    addTrafficData(trafficData) {
        // 数据库插入操作
    }
 
    queryTrafficData(condition) {
        // 数据库查询操作
        return trafficDataList;
    }
}
 
// 交通数据实体类
class TrafficData {
    constructor(id, location, status) {
        this.id = id;
        this.location = location;
        this.status = status;
        // 其他相关字段
    }
 
    // getter和setter方法
}




# Python版本的城市交通海量数据管理系统示例
 
# 数据库操作类
class DatabaseManager:
    def add_traffic_data(self, traffic_data):
        # 数据库插入操作
 
    def query_traffic_data(self, condition):
        # 数据库查询操作
        return traffic_data_list
 
# 交通数据实体类
class TrafficData:
    def __init__(self, id, location, status):
        self.id = id
        self.location = location
        self.status = status
        # 其他相关字段
 
    # getter和setter方法

以上代码仅为概念性示例，实际项目中需要根据具体需求设计数据库模型、后端逻辑和前端界面。每个编程语言版本都展示了如何定义一个数据库操作类和一个交通数据实体类，其中包含添加和查询交通数据的基本操作。在实际开发中，还需要考虑权限控制、异常处理、分页查询、搜索功能等一系列问题。

System

2024-08-21

所有,nodejs

以下是使用Python、Node.js和Go创建基于YOLOv8的对象检测Web服务的简化版本。请注意，这些示例假设你已经安装了相应的库和环境。

Python + FastAPI:




# Python 3.6 及以上
# detect.py
from fastapi import FastAPI
from starlette.responses import JSONResponse
import yolov8_inference
 
app = FastAPI()
 
@app.post("/detect/")
async def detect(image: bytes):
    detections = yolov8_inference.detect_objects(image)
    return JSONResponse(content=detections)

Node.js + Express:




// Node.js 12.x 及以上
// detect.js
const express = require('express');
const yolov8_inference = require('yolov8_inference');
 
const app = express();
const port = 3000;
 
app.use(express.json());
 
app.post('/detect/', async (req, res) => {
  const image = req.body.image;
  const detections = await yolov8_inference.detectObjects(image);
  res.json(detections);
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server running on port ${port}`);
});

Go + Gin:




// Go 1.13 及以上
// detect.go
package main
 
import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "yolov8_inference"
)
 
func main() {
    router := gin.Default()
    router.POST("/detect/", func(c *gin.Context) {
        var imageBytes []byte
        if err := c.ShouldBindJSON(&imageBytes); err != nil {
            c.JSON(400, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
 
        detections := yolov8_inference.DetectObjects(imageBytes)
        c.JSON(200, detections)
    })
 
    router.Run()
}

请注意，上述代码假设yolov8_inference模块已经被安装并且包含DetectObjects函数，该函数接受图像字节并返回检测结果。在实际应用中，你需要替换为YOLOv8的正确API调用。

System

2024-08-21

所有,nodejs

由于提供一个完整的外卖点餐管理系统超出了问答的字数限制，以下是一个简化版本的点餐管理系统的核心功能代码示例。具体的技术栈（Java、PHP、Node.js、Python）和毕设主题（外卖点餐管理系统）可以根据你的实际需求选择。

假设我们选择Python和Flask框架来实现这个系统的后端。




from flask import Flask, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
# 模拟菜品列表
dishes = [
    {'id': 1, 'name': '西红柿鸡肉意大利面', 'price': 38.0},
    {'id': 2, 'name': '可乐', 'price': 6.0},
    # ... 更多菜品
]
 
# 模拟点餐操作
orders = []
 
@app.route('/dishes', methods=['GET'])
def get_dishes():
    return jsonify(dishes)
 
@app.route('/place_order', methods=['POST'])
def place_order():
    data = request.get_json()
    order = {'dish_id': data['dish_id'], 'table_number': data['table_number']}
    orders.append(order)
    return jsonify(order), 201
 
# ... 其他路由（如取消订单，查询订单等）
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们定义了一个简单的外卖点餐管理系统。有一个菜品列表和一个模拟点餐操作的列表。这个后端API服务可以与前端交互，接受用户的点餐请求，并返回菜品列表或订单信息。

注意：这个示例仅用于教学目的，并不完整。实际的系统需要更多的功能，如用户认证、订单管理、支付集成等。在实际应用中，你可能需要使用数据库来存储数据，并且可能还需要其他工具和服务来支持更复杂的需求。

System

2024-08-21

所有,nodejs

这是一个简化版的预约上门洗车系统的功能代码示例，仅包含核心功能。具体的数据库连接、错误处理等都需要根据实际情况进行设置。

Java版本的代码示例：




// 假设有一个OrderService类，其中包含处理预约上门洗车的逻辑
public class OrderService {
    // 创建一个新的洗车预约
    public void createOrder(String customerName, String carModel, String orderDate) {
        // 这里应该包含数据库操作，将预约信息保存到数据库中
        // 示例代码，不代表实际数据库操作
        System.out.println("预约成功，客户：" + customerName + " 车型：" + carModel + " 日期：" + orderDate);
    }
}

PHP版本的代码示例：




// 假设有一个OrderController类，其中包含处理预约上门洗车的逻辑
class OrderController {
    // 创建一个新的洗车预约
    public function createOrder($customerName, $carModel, $orderDate) {
        // 这里应该包含数据库操作，将预约信息保存到数据库中
        // 示例代码，不代表实际数据库操作
        echo "预约成功，客户：$customerName 车型：$carModel 日期：$orderDate\n";
    }
}

Node.js版本的代码示例：




// 假设有一个OrderController类，其中包含处理预约上门洗车的逻辑
class OrderController {
    // 创建一个新的洗车预约
    createOrder(customerName, carModel, orderDate) {
        // 这里应该包含数据库操作，将预约信息保存到数据库中
        // 示例代码，不代表实际数据库操作
        console.log(`预约成功，客户：${customerName} 车型：${carModel} 日期：${orderDate}`);
    }
}

Python版本的代码示例：




# 假设有一个OrderController类，其中包含处理预约上门洗车的逻辑
class OrderController:
    # 创建一个新的洗车预约
    def create_order(self, customer_name, car_model, order_date):
        # 这里应该包含数据库操作，将预约信息保存到数据库中
        # 示例代码，不代表实际数据库操作
        print(f"预约成功，客户：{customer_name} 车型：{car_model} 日期：{order_date}")

在每个示例中，createOrder 方法用于创建新的洗车预约。在实际应用中，你需要连接数据库，执行数据库操作，并处理可能发生的异常。这些代码只展示了核心逻辑，并没有包含数据库连接和异常处理的详细实现。

System

2024-08-21

所有,nodejs

由于提供的是一个完整的项目，因此我将提供一个简化的项目概览和代码示例。这里我选择Python作为示例语言，因为它是一种通用的编程语言，适用于各种场景，包括数据分析。

项目名称：信用卡逾期数据处理与分析系统

项目简介：

这个项目的目标是建立一个系统，该系统能够接收信用卡逾期数据，进行预处理，清洗，分析并可视化结果。

技术栈：Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn

步骤概览：

数据接收：系统接收数据，可能通过API或文件上传。
数据预处理：数据可能包括缺失值，异常值，需要进行处理。
特征工程：根据数据类型和分析需求创建新特征。
数据分析：使用统计分析，机器学习或深度学习技术分析逾期模式。
结果可视化：使用Matplotlib, Seaborn等工具将分析结果可视化。
系统部署：将系统部署为Web应用或API服务。

Python代码示例：




import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 假设数据已经被接收并存储在DataFrame df中
df = pd.read_csv('data.csv')  # 或者其他方式接收数据
 
# 数据预处理
df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行
df.replace({'LATE': {'YES': 1, 'NO': 0}}, inplace=True)  # 将字符串转换为数值
 
# 分析: 统计逾期的比例
late_count = df['LATE'].sum()
total_count = len(df)
print(f'逾期率为: {late_count / total_count}')
 
# 可视化
sns.countplot(x='LATE', data=df)
plt.title('逾期客户分布')
plt.show()
 
# 部署（简化版）
# 可以通过Flask或Django框架创建Web应用或API服务

这个简化的代码示例展示了如何读取数据，进行简单的数据清洗，计算逾期率，并使用Seaborn进行可视化。在实际的项目中，你需要扩展数据预处理，使用更复杂的特征工程和更深入的分析方法，并部署系统以供使用。

System

2024-08-21

所有,nodejs

由于提供一个完整的毕设代码超出了答案的字数限制，我将提供一个简化版本的点餐系统的后端API接口设计。具体实现将依据不同的编程语言有所差异。

以下是一个使用Python Flask框架设计的简易智慧校园食堂点餐系统的API接口示例：




from flask import Flask, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
# 菜单列表
menu_items = [
    {'id': 1, 'name': '北京烤鸭', 'price': 38.00},
    {'id': 2, 'name': '青菜豆腐', 'price': 15.50},
    # ... 更多菜品
]
 
# 菜单接口
@app.route('/api/v1/menu', methods=['GET'])
def get_menu():
    return jsonify(menu_items)
 
# 点餐接口
@app.route('/api/v1/order', methods=['POST'])
def place_order():
    # 假设前端发送菜品ID列表
    dish_ids = request.json.get('dishes')
    # 处理点餐逻辑，例如计算总价等
    # ...
    return jsonify({'status': 'success', 'message': '订单成功'})
 
# 主函数，启动服务
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们定义了一个简单的菜单列表和两个API接口：/api/v1/menu用于获取菜单，/api/v1/order用于处理点餐。这只是一个基础示例，实际应用中需要加入更复杂的逻辑，例如用户认证、订单管理、支付集成等。

对于其他语言（如Java、Node.js）的实现，你需要使用对应语言的框架（如Spring Boot、Express.js），并且设计模式可能会有所不同。

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7 jquery ajax 请求（python flask 后端例子）

System

2024-08-21

所有,ajax




from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/jquery-ajax-example', methods=['POST'])
def jquery_ajax_example():
    # 假设我们收到的是JSON数据，包含属性 'name' 和 'age'
    data = request.get_json()
    name = data.get('name')
    age = data.get('age')
 
    # 这里可以添加处理数据的逻辑
 
    # 返回一个简单的响应
    return jsonify({'message': f'Hello, {name}! You are {age} years old.'})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码创建了一个简单的Flask应用，它定义了一个路由处理jQuery AJAX请求。它接收一个POST请求，该请求包含JSON数据，并返回一个JSON响应。这个例子展示了如何在Flask后端接收和处理AJAX请求，并响应JSON数据。

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python爬虫-bs4详解--小林月

System

2024-08-21

所有,ajax

BeautifulSoup 是一个 Python 库，用于从 HTML 或 XML 文件中提取数据。它创建一个解析树，方便理解和解析网站的结构。

导入库

首先，你需要导入 BeautifulSoup 库，以及用于请求网页的 requests 库。




from bs4 import BeautifulSoup
import requests

获取网页内容

使用 requests 库获取目标网页的内容。




url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)

解析网页

使用 BeautifulSoup 解析网页内容。




soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

查找元素

使用 BeautifulSoup 的方法查找元素。




# 查找所有的 <a> 标签
links = soup.find_all('a')
 
# 查找 id 为 "link1" 的元素
link1 = soup.find(id='link1')
 
# 查找所有 class 包含 "highlighted" 的元素
highlighted = soup.find_all(class_='highlighted')
 
# 查找 <div> 标签中包含 "Hello" 文本的元素
hello_divs = soup.find_all('div', text='Hello')

获取元素属性和内容

使用属性如 ['attr_name'] 获取属性值，使用 .text 获取标签内容。




# 获取链接地址
for link in links:
    print(link['href'])
 
# 获取标签内文本
for div in soup.find_all('div'):
    print(div.text)

使用CSS选择器

BeautifulSoup 4.7.1 版本开始支持 CSS 选择器，可以使用 .select() 方法。




# 使用 CSS 选择器查找
divs = soup.select('div.highlighted')

以上是 BeautifulSoup 的基本使用方法，具体使用时需要根据网页的结构和需求进行调整。

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