技术框架选择
Python 作为后端开发语言，搭配 Django 或 Flask 框架。Django 适合快速构建全功能商城，内置 ORM、Admin 等模块；Flask 更轻量灵活，适合定制化需求。前端可采用 Vue.js 或 React，数据库推荐 PostgreSQL 或 MySQL。
系统功能模块设计
用户模块 注册、登录、个人信息管理、订单历史查看。集成第三方登录（微信、支付宝）提升用户体验。
商品模块 服装分类（如跑步、登山、瑜伽）、多维度筛选（材质、季节、价格）、商品详情页（3D 展示、AI 尺码推荐）。
AI 技术集成
- 推荐系统：基于用户浏览历史的协同过滤算法
- 虚拟试衣：OpenPose 或 StyleGAN 实现体型匹配
- 客服机器人：NLP 处理常见问题
订单模块 购物车、支付接口（支付宝/微信）、物流跟踪。采用 Redis 缓存高并发订单。
Django 实现方案
# 商品模型示例
class Sportswear(models.Model):
CATEGORY_CHOICES = [('RUN', 'Running'), ('CLB', 'Climbing'), ('YOGA', 'Yoga')]
name = models.CharField(max_length=100)
category = models.CharField(choices=CATEGORY_CHOICES, max_length=4)
price = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
ai_size_recommendation = models.JSONField() # 存储尺码算法结果
# 推荐系统视图
def recommend_items(request):
user_history = UserBehavior.objects.filter(user=request.user)
# 此处调用协同过滤算法
return JsonResponse({'recommendations': ai_engine.generate()})
Flask 实现方案
# 蓝图路由示例
@app.route('/ai_tryon', methods=['POST'])
def virtual_try_on():
image = request.files['user_photo']
pose_data = openpose_detect(image)
garment_id = request.form[]
result = render_garment(pose_data, garment_id)
send_file(result, mimetype=)
(db.Model):
__tablename__ =
= db.Column(db.Integer, primary_key=)
user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey())
status = db.Column(db.String())
