家政服务管理平台:前后端分离设计实现与部署
版权申诉
67 浏览量
更新于2024-11-04
收藏 525KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该项目是一个基于Java语言开发的家政服务管理平台,采用了目前流行的前后端分离的开发模式。具体而言,后端部分使用了SpringBoot框架,这是Spring框架的一个模块,用于简化新的Spring应用的初始搭建以及开发过程。SpringBoot提供了各种自动配置的特性,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现,而不是繁琐的配置工作。前段部分则采用Vue框架,Vue是一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架,以其轻量级和灵活性广泛应用于前端开发中。前后端分离是当前Web开发的趋势,它有利于前后端的独立开发和维护,同时也提高了系统的响应速度和安全性。
该项目的系统架构设计包括了前端Vue应用的构建,后端SpringBoot应用的搭建,以及两者之间的数据交互。前端Vue应用通过HTTP请求与后端进行通信,并将数据显示给用户,实现了一个典型的MVC模式。项目中的数据存储可能是通过关系型数据库管理系统(如MySQL)来实现,与后端的交互可能通过RESTful API来完成。
描述中提到的‘优秀项目’表明,该毕业设计项目不仅通过了导师的指导认可,且在答辩评审中获得了高分,这说明项目的质量是经过了专业人士的验证的。该项目通过了不同操作系统(macOS、Windows 10和11)的测试,保证了跨平台的兼容性。这表示,无论开发者使用哪种操作系统,都可以顺利完成项目代码的下载、运行和修改。
此外,该项目适合作为计算机相关专业的学生、老师或企业员工的学习和实践材料,尤其适合用于毕业设计、课程设计、作业以及项目初期立项演示等场景。对于有一定基础的学习者,可以直接在现有代码基础上进行修改,实现新的功能或者用于完成教学任务。而对于初学者,该项目也可以作为一个很好的学习材料,帮助他们逐步进阶。
资源文件名称中包含了"Housekeeping-master",这可能是该项目的源码仓库的名称,表明了该项目的性质。由于"master"一词通常指的是源码仓库中的主分支,这意味着文件中包含的是项目的主版本代码。"
【知识点】:
1. SpringBoot框架:Java开发框架,简化了Spring应用的搭建和开发过程。
2. Vue框架:构建用户界面的JavaScript框架,支持组件化开发,实现快速交互。
3. 前后端分离:一种开发模式,前端和后端分别开发,通过API进行数据交互。
4. RESTful API:一种软件架构风格,用于前后端数据交互的接口标准。
5. MVC模式:一种软件设计模式,将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分。
6. 数据库系统:通常指关系型数据库管理系统,如MySQL,用于存储数据。
7. 跨平台兼容性:确保软件可以在不同的操作系统上无差别运行。
8. 计算机专业学习资源:适合多个层面学习者的教学和实践材料。
9. 版本控制:通过"master"分支,表示这是源码的主版本,可用于学习和部署。
10. 毕业设计与课程设计:项目可作为大学生完成学业要求的实践项目。
2024-04-22 上传
2024-04-22 上传
点击了解资源详情
2024-05-18 上传
2024-02-29 上传
2024-04-15 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
不走小道
- 粉丝: 3371
- 资源: 5053
最新资源
- Lubbock Online Popup Blocker-crx插件
- Ola-Mundo:Git e Git-Hub的Primeiro存储库
- Kurssi2102:Esimerkkejä
- ProNoteMoyianeGeomonique:厌倦了非代表性的ProNotes平均值? 我也是
- Android-Bluetooth-Library:安卓蓝牙库
- restart::counterclockwise_arrows_button:在视线时,无意识的传教士和无意识的传教士应运而生。:counterclockwise_arrows_button::counterclockwise_arrows_button::counterclockwise_arrows_button::counterclockwise_arrows_button::counterclockwise_arrows_button::counterclockwise_arrows_butto
- chat_app
- 药水:用于从TIND获取数据的简单Python对象
- 参考资料-78m跨度预应力混凝土刚架结构设计与施工.zip
- kaXiu
- mongodb:mongodb可视化工具
- 数据库快速设计工具.zip
- 单子
- javastream
- 图像处理大作业项目完成.rar
- 对最近用于细粒度车辆分类的深度学习架构的系统评估