基于Python Django 搜索的目标站点内容监测系统设计

简介: 基于Python Django 搜索的目标站点内容监测系统设计

1 简介


基于搜索的目标站点内容监测系统,包括登陆、首页、数据采集、数据管理、修改密码和用户管理等功能。


2 技术栈


说明 技术栈 备注
后台 Python Django
前端 HTML
数据库 MYSql
架构 B/S 结构


3 系统需求分析


在基于搜索的目标站点内容监测系统当中,所有的功能需求才是最主要的。那么功能需求首要的。目的就是为了能够让我们实现功能,那么当然如果实现功能,作为一个系统来说,登陆就是必不可少的功能。其次还包或首页。数据采集、爬虫分析、数据管理、修改密码和用户管理等功能。


4 系统总体设计


1 系统功能模块设计

上面我们已经把所需要构建内容监测系统的技术以及所需要的系统工具和功能需求分析以及非功能需求分析整体进行了一个罗列,那么我们本章节系统功能模块设计将系统的总体功能模块进行一个完整的设计。如下:


e5597cd87a6b68cd34ac1b9bec8a22f6_a078926e99dfc683ad805360081b0ad0.png


2 E-R图

E-R图的使用是软件设计过程当中很常见的,专业有术语来讲E-R图更大程度上是为了体现其各个业务模块之间的关系。通过不同功能之间的关系为了能够更加清楚往往采用E-R图的方式,更甚至于E-R图直接能够体现出数据库的表与表之间的关系。

9c7fdea9e4ede25e4a1d07a8b1266bf0_4cc4ee8fd44fc37ff617524b97b5c939.jpeg


bc49ebb8c0bf0e009e400bd441879ce6_ebe475444707de39c43aeae8bc46ed89.png


dee290ae039105dbed21cb44ec215672_89a5bfe809f035d21306c94677ff1a70.png



3 数据表设计


在设计之初就是要能够很合理而且完整的把数据库表的字段进行详细的表明清楚。这样一来就可以很好的避免数据库表后期的一些数据冗余、垃圾数据等问题,对后期我们系统的维护也有了更好的安排。表结构如下:


表1 user


image.png


表2 news


image.png


表3 Leave


image.png


表4 System Introduction


image.png


5 系统实现


1 登录页面

后台的登录一般是为了管理员的管理方便进行一个用户权限的验证。也是为管理员提供的唯一入口,这个入口不仅仅为了对管理员进行校验,更重要的是保护系统的安全、可靠。当然,在页面风格上还是保持着整个系统所特有的页面感觉,也是为了响应整个系统。界面如下图所示。如下图所示:


50dea4e717135158d16c81d295ec66d5_c5e304678ef09c9e63d97e15527a978d.jpeg


2 后台页面

后台首页还是按管理系统的页面进行布局设计的,并不是我们所不常见的。所以我们还是能够很熟悉的把这些东西进行操作。当然,后台页面上通过不同的页面区域部署能把整个屏幕分成菜单区域和操作区域等等,这些地方就是为了能够很方便用户操作。如下图所示:


d426e2b74854c31b50323fb6d72fe271_485f1df418b38701c92628e74f4be8c5.jpeg


3 数据采集页面

数据的采集页面。也是我们此次系统。系统设计的核心功能点,通过我们输入网址,然后就能够进行一个数据信息。这样也方便我们用户的操作和使用,如下图所示:


cac83bfa524e41a47f7dff620b3904bd_604e0521965fe1ad423f321aaa1f7627.jpeg


相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法框架/工具 数据库
使用Python实现深度学习模型:智能城市噪音监测与控制
使用Python实现深度学习模型:智能城市噪音监测与控制
116 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 传感器
使用Python实现深度学习模型:智能土壤质量监测与管理
使用Python实现深度学习模型:智能土壤质量监测与管理
265 69
|
1月前
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
182 45
|
1月前
|
Python
二分查找变种大赏!Python 中那些让你效率翻倍的搜索绝技!
二分查找是一种高效的搜索算法,适用于有序数组。其基本原理是通过不断比较中间元素来缩小搜索范围,从而快速找到目标值。常见的变种包括查找第一个等于目标值的元素、最后一个等于目标值的元素、第一个大于等于目标值的元素等。这些变种在实际应用中能够显著提高搜索效率,适用于各种复杂场景。
40 9
|
1月前
|
算法 数据处理 开发者
超越传统:Python二分查找的变种策略,让搜索效率再上新台阶!
本文介绍了二分查找及其几种Python实现的变种策略,包括经典二分查找、查找第一个等于给定值的元素、查找最后一个等于给定值的元素以及旋转有序数组的搜索。通过调整搜索条件和边界处理,这些变种策略能够适应更复杂的搜索场景,提升搜索效率和应用灵活性。
38 5
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
基于深度学习的【野生动物识别】系统设计与实现~Python
动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟', '云豹', '变色龙', '壁虎', '狞猫', '狮子', '猎豹', '美洲狮', '美洲虎', '老虎', '蜥蜴', '蝾螈', '蟾蜍', '豹猫', '钝吻鳄', '雪豹','非洲豹', '鬣蜥'。本系统是一个完整的人工智能,机器学习,深度学习项目,包含训练预测代码,训练好的模型,WEB网页端界面,数
134 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:智能野生动物保护与监测
使用Python实现深度学习模型:智能野生动物保护与监测
57 5
|
1月前
|
安全 数据库 开发者
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第26天】本文详细介绍了如何在Django框架下进行全栈开发,包括环境安装与配置、创建项目和应用、定义模型类、运行数据库迁移、创建视图和URL映射、编写模板以及启动开发服务器等步骤,并通过示例代码展示了具体实现过程。
65 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法框架/工具
使用Python实现智能生态系统监测与保护的深度学习模型
使用Python实现智能生态系统监测与保护的深度学习模型
114 4
|
1月前
|
安全 数据库 C++
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
Python Web框架比较:Django vs Flask vs Pyramid
44 1