基于 Python 的电子商务购物商城系统设计与实现
该系统采用 Python 语言开发，结合 Django 框架构建多商家电子商务平台，集成协同过滤推荐算法、会员折扣及积分兑换功能，旨在提升用户体验与商家管理效率。
系统架构与功能模块 后端采用 Django 框架实现高内聚低耦合的模块化设计，包括用户管理、商品管理、订单处理、支付接口及数据分析模块。多商家入驻功能支持商家独立后台，实现商品上架、库存管理及订单跟踪。前端使用 Vue.js 或 React 实现响应式界面，适配移动端与 PC 端。
协同过滤推荐算法 基于用户的购物行为数据（浏览、收藏、购买记录），采用改进的协同过滤算法生成个性化推荐。算法通过计算用户相似度（余弦相似度或皮尔逊相关系数）及商品相似度矩阵，结合加权评分预测用户潜在兴趣商品。引入时间衰减因子解决冷启动问题，提升推荐准确率。
会员与积分体系 会员分级制度根据消费金额动态调整折扣率（如白银会员 5%、黄金会员 10%）。积分系统支持购物积分累积与兑换，1 元=1 积分，兑换比例可配置（如 100 积分抵 1 元）。积分可与优惠券叠加使用，刺激用户复购。
技术实现细节 数据库选用 MySQL 存储用户、商品及交易数据，Redis 缓存热门商品及推荐结果。支付接口集成支付宝与微信支付 SDK。安全措施包括 JWT 令牌认证、CSRF 防护及数据加密。部署采用 Nginx+Gunicorn 提升并发性能。
应用价值 系统通过个性化推荐与会员激励提高转化率，多商家模式扩展平台商品多样性，积分体系增强用户粘性，为中小型电商企业提供低成本、高可用的解决方案。
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
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。在本系统中，它负责存储和处理海量用户行为数据，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。在本系统中，它通过构建树状模型，根据特征划分用户偏好类别，简单易懂且可解释性强，适用于初步分类任务。 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物品。在电商系统中，协同过滤可用于结合用户反馈，精准推荐高满意度商品，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 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。在用户行为分析中，LSTM 能够捕捉文本中的长期依赖关系，精准识别用户意图，有效提升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，用于爬取商品评论数据。它能够快速定位目标网站，提取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：数据清洗是分析的重要环节，用于去除数据中的噪声数据，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 [, ]:
msg = {: normal_code, : }
req_dict = session.get()
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query =
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
= req_dict.pop(, )
req_dict.pop(, )
df = to_forecast(data, req_dict, )
connection_string =
engine = create_engine(connection_string)
:
req_dict:
engine.connect() connection:
index, row df.iterrows():
sql =
connection.execute(sql, {: , : row[]})
:
df.to_sql(, con=engine, if_exists=, index=)
()
Exception e:
()
:
engine.dispose()
jsonify(msg)
