前言-本系統介紹

利用Python語言、MySQL數據庫，Django框架，結合目前流行的 B/S架構，將系統的各個方面都集中到數據庫中，以便于畢業設計的需要。該系統在確保系統穩定的前提下，能夠實現多功能模塊的設計和應用。不同角色的準入制度是有嚴格區別的。各功能模塊的設計也便于以后的系統升級和維護。該系統采用了軟件組件化、精化體系結構、分離邏輯和數據等方法。
開發語言：Python
框架：flask django
開發軟件：PyCharm/vscode
數據庫：mysql
數據庫工具：Navicat for mysql

已開發項目效果實現截圖

我們的系統主要由二部分構成，前臺和后臺。用戶系統作為主要的使用者，在考慮功能的同時，也考慮了操作的簡潔和方便性，目的是讓本平臺給用戶帶來的便利。給用戶提供了一個多樣化的展示區域

開發技術詳細介紹

B/S（Browser/Server,瀏覽器/服務器）模式，是一種架構模式，屬于WEB發展后的所出現的一種網絡構造，而WEB又是主要的瀏覽器應用商品軟件。B/S架構模式不僅將系統的重新開發、維修及利用等簡單化，更將其重點放到了服務器上。它使客戶端得到了統一，服務器上集中了系統功能的最關鍵部分
Python是解釋型的腳本語言，在運行過程中，把程序轉換為字節碼和機器語言，說明性語言的程序在運行之前不必進行編譯，而是一個專用的解釋器，當被執行時，它都會被翻譯，與之對應的還有編譯性語言
Django由 Python寫成，框架采用了MVT，模型和視圖以及模板。將python中一些繁瑣的步驟打包，更快速的調用，大大減少了開發時間。
使用Navicat或者其它工具，在mysql中創建對應名稱的數據庫，并導入項目的sql文件；
使用PyCharm 導入項目，修改配置，運行項目；
將項目中config.ini配置文件中的數據庫配置改為自己的配置，然后自動運行彈出；
Django用Python編寫，屬于開源Web應用程序框架。采用（模型M、視圖V和模板t）的框架模式。 Python 是一種高級編程語言，具有簡潔、易讀的語法和強大的庫支持。Python 在本系統中主要用于數據處理和分析功能的實現
該架構的主要組件如下：
1.用于創建模型的對象關系映射。
2.最終目標是為用戶設計一個完美的管理界面。
3.是目前最流行的URL設計解決方案。
4.模板語言對設計師來說是最友好的。
5.緩存系統。

論文設計框架

將論文的設計框架主要分為六章，每章下都有很多小的章節組成，具體設計框架如下：
第 1 章：緒論，首先從項目的背景開始講述，然后闡述項目開發的意義，國內外發展現狀，最后對設計框架進行羅列[9]。
第 2 章：系統關鍵技術，主要講述理論知識方面，對開發該程序所用到的主要的技術進行簡介、說明，每種技術分小節講述，說明其優勢和特點，明確技術開發的可靠性[10]。
第 3 章：系統分析，闡述分析階段的主要任務，首先從可行性分析來開始講述， 進而開展需求（性能、功能等）方面的分析，最后對系統中的一些關鍵的模塊的流程進行分析，并構建相應的流程圖。
第 4 章：系統設計，包括設計的原則、程序結構的設計、順序圖的設計以及數據庫的設計四部分。
第 5 章：系統的實現，此章是對系統中角色的主要功能的頁面進行展示，并對每一功能的頁面進行文字描述，說明其作用和操作方法。
第 6 章：系統測試，對程序展開最后的測試，先講述測試的目的，并對測試步驟、測試原則進行描述，最后對程序的測試結果進行分析，得出結論[11]。

系統測試

本系統進行系統測試中共用到了三個測試方法，一個是性能測試，測試軟件在穩定運行條件下的性能情況。通過模擬多種使用負載測試以獲取有關系統的反應時間、容量和靈活性等方面的信息。另外兩個一個是白盒測試，一個是黑盒測試，在用例設計方法中分為白盒法和黑盒法：

1. 這種測試方法需要了解代碼邏輯和內部工作原理，使得測試人員能夠直接訪問、檢查和測試代碼的各個組成部分，包括程序運行時的狀態和在運行過程中的數據流。
2. 在不考慮內部代碼實現的情況下，通過輸入給定的數據并檢查輸出結果來測試軟件[14]。測試人員只關注軟件的功能和輸入/輸出之間的映射
   功能測試：按照需求文檔或計劃書來制定測試場景或測試用例，對文獻檢索系統各種主流程、子流程等相關功能實施多維度、多方面的測試，測試完整正確性和組件模塊互操作性。
   性能測試：在恰當的測試環境中，通過測量響應時間、系統資源利用率、事物請求值、吞吐量等關鍵參數，來使確認系統能否與目標系統、客戶系統匹配并在它們的通訊渠道上提供高質量體驗[13]。安全測試：除了檢查代碼編寫和程序開發規范，還需集中關注漏洞、序列化攻擊和錯誤未知的安全歸屬等測試常規

核心代碼參考示例

預測算法代碼如下（示例）：

def booksinfoforecast_forecast():import datetimeif request.method in ["POST", "GET"]:#get、post請求msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}#獲取數據集req_dict = session.get("req_dict")connection = pymysql.connect(**mysql_config)query = "SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"#處理缺失值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)#創建數據庫連接,將DataFrame 插入數據庫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 :#遍歷 DataFrame，并逐行更新數據庫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 UPDATEmonthcount = VALUES(monthcount)"""connection.execute(sql, {'id': id, 'monthcount': row['monthcount']})else:df.to_sql('booksinfoforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)print("數據更新成功！")except Exception as e:print(f"發生錯誤: {e}")finally:engine.dispose()  # 關閉數據庫連接return jsonify(msg)

總結

本次測試在保證測試質量的情況下，也加深了我對 Web 項目測試方法和測試流程的認識和理解。綜上所述，針對文獻檢索系統的開發，我已經按照測試計劃相關要求進行了全面、系統的測試。在今后的工作中，我將進一步改進測試策略和方法，更好地保障Web項目的軟件質量[15]

第一，Flask提供了更大的靈活性和簡單性，適合小型項目和微服務。Django則提供了更多的內置功能，適合大型項目。Flask讓開發者更多的控制其組件，而Django則遵循開箱即用的原則
Django 是一個高級 Python Web 框架，設計之初便注重快速開發和簡化 Web 開發的復雜性。Django 在本系統中主要用于后端的開發，負責處理用戶請求、管理數據模型和生成動態網頁。
ECharts 是一個基于 JavaScript 的開源可視化圖表庫，用于展示各種交互式圖表。在本系統中，ECharts 被廣泛應用于數據的可視化部分，幫助用戶直觀地查看的各類分析結果。。
第三，后臺使用的MySQL數據庫系統，MySQL的數據庫系統引擎主要集中在了對XML標準的支持，同時具備可擴充、容易應用和安全性高的優點。
在系統的開發過程中，我們采用了一系列的技術手段，并詳細地介紹了它們在整個系統性能提升方面所起的關鍵作用。綜上所述，通過這次從零開始的畢業設計是一次全新的開始，也期待圓滿結束。
我也希望這次的設計能通過我后期的自主學習把它趨向于完美，成為我的自主創作經驗。

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