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TestMall: Vue3 实践项目 - 商品购买

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简介：
TestMall: Vue3 实践项目 - 商品购买 是一个基于Vue3框架构建的商品购买系统实践案例，旨在通过实战提升开发者对现代前端技术栈的理解与应用能力。 项目设置：npm install 开发编译与热更新：npm run serve 生产环境编译及压缩：npm run build 自定义配置：查看配置文件中的相关设置

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  • TestMall: Vue3 实践项目 - 商品购买
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    TestMall: Vue3 实践项目 - 商品购买 是一个基于Vue3框架构建的商品购买系统实践案例，旨在通过实战提升开发者对现代前端技术栈的理解与应用能力。 项目设置：npm install 开发编译与热更新：npm run serve 生产环境编译及压缩：npm run build 自定义配置：查看配置文件中的相关设置
     
  • Amazon商品共购买 数据集
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    Amazon商品共购买数据集包含用户在亚马逊网站上一同购买的商品信息，有助于分析消费者行为和优化产品推荐。 Amazon product co-purchasing dataset 是一个从亚马逊网站上抓取的包含548,552个商品的信息数据集，涵盖的商品类型包括书籍、音乐CD、DVD和录影带等。每个商品的数据项包含标题、销售排名、共同推销的商品信息以及分类介绍等内容，并且还包括了用户评论的相关细节（如时间戳、客户评价、评级及投票情况）。该数据集的采集工作是在2006年夏天完成的。
     
  • 单件商品购买商城源码/单品详情页购买功能源码下载
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    本产品提供单件商品购买商城的完整源代码，包括详细的单品展示与购买页面设计。适用于快速构建个性化在线购物平台，实现便捷的商品浏览和下单流程。 单品购买商城源码提供单个商品带详情页的购买系统下载功能，方便分享与推广。用户可以在后台编辑生成商品出售详情页面，并选择到付或线上付款方式。详情页样式模仿淘宝设计，界面清晰易用，支持对接商户平台及第三方支付软件。 当商品被成功购买后，在商城管理后台会自动生成相应的订单信息；卖家可以处理发货等后续操作。系统架构包括：卖家版商品详情展示与PC端平台管理功能模块。 该系统的特性如下： 1. 采用PHP开发技术，确保安全稳定运行； 2. 用户无需下载安装程序即可快速使用； 3. 基于开源框架构建，便于进一步定制化二次开发需求； 4. 提供开放API接口。
     
  • Python项目实践：编写12306火车票自动购买脚本
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    本项目旨在通过Python编程实现自动化购买12306网站上的火车票。详细介绍并实战了从环境搭建到代码编写的全过程，帮助用户掌握网页爬虫及自动提交表单的技巧，提高效率解决购票难题。 Python项目练习：使用Python编写自动化脚本来实现12306火车票购票功能。
     
  • 电影票购买项目
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    本项目致力于为用户提供便捷、高效的在线电影票购买服务。用户可以轻松选择附近影院和热门影片，并享受实时更新的价格优惠信息。 电影院买票小项目可以实现售票选座以及查看当前场次售出的票的功能。
     
  • Flask项目实践——超市商品管理平台
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    本项目为基于 Flask 框架开发的超市商品管理平台，实现了商品信息的增删改查等功能，旨在提高超市日常运营效率。 使用Flask实现的超市商品管理系统可以实现用户注册登录、商品查询、临期商品排查、添加商品信息以及查看用户信息等功能。对于Python Web初学者来说，这是一个很好的范例。
     
  • 03-品优购电商项目资料.zip
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    《品优购电商项目》资料集锦，内含电商平台开发所需的各种文档、设计稿及源代码等资源。适合电商开发学习与实践使用。 03-品优购电商项目资料.rar
     
  • 小兔鲜电商项目(Vue3+Vite)-vue3-rabbit.zip
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    小兔鲜电商项目采用Vue3及Vite技术栈构建，提供高效、现代的前端开发体验。该项目致力于打造流畅且响应迅速的电商平台界面，适用于快速搭建和部署现代化电商应用。下载包包括完整代码与详细文档。 小兔鲜电商项目（Vite + Vue3）-vue3-rabbit
     
  • 淘宝购买过的商品数据爬虫.rar
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    本资源为“淘宝购买历史数据爬虫”，内含Python脚本，可自动抓取用户在淘宝网上的购物记录信息。需谨慎使用并确保遵守平台规则与个人隐私权。 爬虫（Web Spider）是一种模拟浏览器行为的程序，用于自动获取互联网上的数据，并执行数据分析、监测及跟踪任务。以下是其通常的工作流程： 首先发起HTTP请求：使用网络请求库（例如Python中的requests库），向目标网站发送HTTP请求并接收网页的HTML代码。 接着解析HTML内容：通过解析库（如Python中的BeautifulSoup或lxml）将获取到的HTML文档转换为可操作的数据结构，即DOM模型。 然后提取数据：利用选择器、Xpath和正则表达式等技术手段，在DOM中筛选出所需的信息，例如标题、链接、文本以及图片等内容。 接下来进行数据处理与存储：对已提取的数据实施进一步清理工作，包括过滤掉冗余信息或格式化输出。根据实际需求可将最终结果保存至文件系统或者数据库之中。 页面翻页及动态加载内容的应对策略：当需要浏览多页或者获取更多由JavaScript生成的内容时，则需采用循环、延时等方法以模拟用户行为来完成任务。对于那些通过AJAX请求更新的部分，可以借助Selenium之类的工具实现更复杂的交互操作从而获得完整数据。 最后是反爬虫机制的应对措施：鉴于部分网站会采取各种手段防止被爬取（如限制访问频率或加入验证码），因此开发者需要设计相应的策略来克服这些障碍。