WEB开发中拍卖系统的设计与Visual C++实现

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0 下载量 139 浏览量 更新于2024-11-14 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该文件涉及了WEB开发与Visual C++编程的综合应用,旨在通过自动化的程序来记录和管理拍卖活动,特别是动态出价的过程。通过编程实现这一功能,需要掌握WEB前端与后端开发的知识,以及Visual C++的编程技巧。程序的主要任务是记录每次出价,并最终确定出价最高的人,以便将拍卖品归于出价最高的竞拍者。" 知识点一:WEB开发 WEB开发通常包括前端与后端开发,前端主要负责用户界面的实现,包括HTML、CSS和JavaScript等技术的使用。后端则涉及服务器端的编程,常用的编程语言包括PHP、Python、Java和C#等。在这个项目中,WEB开发的核心任务是创建拍卖网站的用户界面,并实现与后端数据的动态交互。 知识点二:自动化的拍卖纪录管理 自动化拍卖纪录管理的核心在于后端数据库的设计和管理,需要设计合适的数据库表结构来记录每个拍卖品的出价信息,包括出价者信息、出价金额和出价时间等。这通常涉及数据库设计理论,如关系型数据库的设计范式和SQL语言的使用。同时,需要实现算法来处理出价逻辑,如接受新的出价、比较出价高低、更新拍卖状态等。 知识点三:动态出价的实现 动态出价的实现涉及到前端的实时通信技术,如Ajax,它允许浏览器异步地向服务器发送请求并接收响应,而不需要重新加载整个页面。这样,用户在出价时可以实时看到最新的拍卖信息,增强了用户体验。在后端,需要编写相应的服务来处理这些实时请求,包括验证出价的有效性、更新数据库中的出价记录等。 知识点四:Visual C++编程 Visual C++是微软推出的一个集成开发环境(IDE),它支持C++语言的开发,并提供了丰富的库和工具来开发Windows应用程序。在本项目中,Visual C++可以用于开发后端服务,尤其是当项目需要与Windows系统组件或特定硬件设备交互时。Visual C++还可以用于开发性能要求高的算法,或者当需要使用已有的C++库和API时。 知识点五:拍卖活动的逻辑控制 拍卖活动的逻辑控制包括多个方面,如设置拍卖时间、判断拍卖成功与否、处理支付流程等。这需要项目中编写相应的业务逻辑代码,确保拍卖活动按照既定规则进行。例如,可以设定拍卖时间限制,在规定时间结束后,通过编程逻辑确定出价最高者,并可能提供支付接口让用户完成交易。 知识点六:安全性和数据完整性 在开发拍卖系统时,需要特别注意安全性和数据完整性的问题。这包括防止SQL注入攻击、XSS攻击等网络安全问题,以及确保数据传输的加密和安全。还需要采取措施保证数据的完整性,比如在出价过程中,需要确保数据的一致性和准确性,避免出现并发问题导致的数据冲突。 综合上述知识点,该压缩包子文件的文件名称列表中的"for_sell.cpp"可能是一个关键的后端服务程序,负责处理拍卖业务逻辑、与数据库交互、并响应前端请求。在实现该程序时,将需要综合运用WEB开发技能和Visual C++编程知识,设计出一个既安全又高效的在线拍卖平台。
2022-11-23 上传
2023-05-31 上传

import tushare as ts import datetime # 设置 token,用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

2023-06-01 上传