疫情下基于模板引擎的图书电商系统设计与实现

本篇毕业论文深入探讨了在新冠疫情背景下，基于模板引擎渲染的多页面图书电商系统的设计与实现。系统设计旨在适应电子商务的发展趋势，利用互联网的优势，提供便捷的在线购书体验。论文首先强调了系统设计的必要性，特别是在数字化时代，电子商务已经成为主流的交易模式，能够帮助企业降低成本、扩大市场覆盖。 在系统设计阶段，作者采用Python的requests和lxml库进行数据爬取，确保获取图书网站上的最新信息。后端开发选用Node.js环境，结合Art-template库满足前端数据需求，并利用MongoDB作为稳定的数据存储解决方案。前端框架通过Ajax技术实现前后端数据交互，保持界面的简洁和响应速度。 在核心功能上，系统允许用户注册并上传个性化头像，同时保证账户安全，例如用户名和手机号码唯一，密码强度控制等。登录环节严格验证用户信息，区分普通用户与管理员权限。为了提升用户体验，论文引入Pearson相似度算法，根据书籍之间的关联性，实现个性化推荐，帮助用户解决购书决策中的迷茫。 此外，系统还通过Python的selenium库，实现了后台管理员信息管理的功能，使得爬取的数据能够无缝写入数据库，充实商品库。通过以上设计，该图书电商系统不仅提供了一个高效、易用的购书平台，还通过推荐功能，增强了用户的购物满意度。 论文的关键词涵盖了电子商务的核心概念、模板引擎在网页开发中的应用以及个性化推荐算法——皮尔逊相似度算法，突出了研究的重点和创新点。这篇毕业论文深入实践了现代信息技术在图书电商领域的应用，对于理解和推动电商系统的开发具有重要意义。