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京东购物车测试用例.xls

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简介:
《京东购物车测试用例》是一份详细的电子表格文件,旨在为软件开发人员和质量保证团队提供全面的测试场景和步骤,以确保京东网站上的购物车功能稳定、高效运行。 在面试中可以讨论京东商城购物车的测试用例和测试点。

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客服
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  • .xls
    优质
    《京东购物车测试用例》是一份详细的电子表格文件,旨在为软件开发人员和质量保证团队提供全面的测试场景和步骤,以确保京东网站上的购物车功能稳定、高效运行。 在面试中可以讨论京东商城购物车的测试用例和测试点。
  • 模仿界面
    优质
    本项目旨在复刻京东网站的经典购物车功能与设计,涵盖商品展示、数量调整、价格计算及结算流程等核心模块,为用户提供熟悉的网购体验。 仿京东购物车页面仿京东购物车页面仿京东购物车页面仿京东购物车页面仿京东购物车页面
  • 静态网页HTML
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    简介:本项目为京东静态网页购物车HTML代码实现,模拟电商网站核心功能之一——购物车系统,包括商品添加、删除及数量修改等操作。 我发现别人分享的静态网页不太好看,所以给大家提供一份可以作为期末作品使用的模板。这份模板可以直接使用,并且有详细的备注说明。
  • 助手
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    京东购物抢购助手是一款专为京东用户提供便捷抢购服务的应用程序,帮助用户轻松获取心仪商品,享受愉快的购物体验。 【京东抢购助手】是一款基于易语言开发的小程序软件,主要功能是帮助用户在京东平台上进行抢购活动,提高购买热门商品的成功率。它可能通过自动化脚本和快速响应机制来实现自动刷新库存、提交订单等操作,在抢购高峰期为用户提供便利。 易语言是一种中文编程环境,其设计理念是“易学易用”,让不懂英文的程序员也能编写程序。易语言提供了丰富的库函数和组件,使得开发者能够快速构建各种应用,包括像京东抢购助手这样的实用工具。 UUWiseHelper.dll 文件很可能是一个动态链接库(DLL),它是应用程序的一部分,包含可由多个程序同时使用的代码和数据。在这个场景下,UUWiseHelper.dll 可能包含了辅助京东抢购功能的特定模块,例如网络请求、定时任务或者抢购逻辑处理等功能。 赚家之家小77团队开发的【明达】是程序的实际执行文件,名称中包含团队信息,并可能有一个别名。这个.exe文件包含了所有必要的代码和资源,用于执行京东抢购助手的功能。 key.txt 文件可能是用来存储关键信息的文本段落件,如软件的许可证密钥、配置设置或者访问京东平台所需的API密钥。在抢购助手这类软件中,这可能是用来验证用户身份或激活高级功能的文件,确保软件能正确连接到京东服务器并进行合法操作。 使用此类软件时需注意以下几点: 1. **安全风险**:任何未经授权的自动化工具都可能对用户的账号安全构成威胁,因此需谨慎使用,并从可靠的来源获取软件。 2. **合法性**:在京东等电商平台,使用抢购助手可能违反平台的用户协议,可能导致账号被封禁。用户应了解并接受可能的后果。 3. **隐私保护**:输入的个人信息(如账号、密码)可能会被软件收集,因此需要确认软件的开发者是否有良好的信誉和隐私保护措施。 4. **更新与维护**:抢购助手需要定期更新,以应对京东平台可能的规则变动和技术升级,确保其持续有效。 京东抢购助手利用易语言和相关库文件实现自动化抢购功能,旨在帮助用户提高在京东平台抢购商品的成功率。然而,在使用这类工具时,务必关注安全、合法性和隐私问题。
  • Android多店铺Demo(类似
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    本Android应用为多店铺购物车演示项目,设计灵感来源于京东等电商平台。用户可轻松管理来自不同商家的商品,并统一结算,提升网购效率与体验。 最近看到很多人都在寻找类似于京东的多店铺多商品购物车功能,因此我分享一个以前制作的小示例供大家参考。这个小项目使用了EventBus进行联动操作,由于是早期的作品,代码可能略显杂乱,但仍然可以作为学习资料。如果想查看实际效果,请访问我的个人主页上的Android练习Demo中的Android购物车Demo部分。
  • JavaScript代码-数据提取
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    本项目通过JavaScript编写脚本实现自动提取和分析在京东网站上使用的过程中的购物车数据,帮助用户优化购买决策。 【标题】京东购物车抓取涉及的主要知识点包括网页数据抓取技术、JavaScript编程以及网络请求分析。在互联网环境中,动态生成和管理的购物车数据通常需要通过解析JavaScript代码来获取。因此,要实现京东购物车的数据抓取,理解JavaScript的工作原理及如何模拟浏览器行为是关键。 【描述】js代码-京东购物车抓取提示我们这个项目或教程可能包含了一段用于提取京东购物车内商品信息的JavaScript代码,包括名称、价格和数量等。这一过程通常使用以下关键技术: 1. **DOM操作**:通过Document Object Model(DOM)来访问网页内容并进行修改。 2. **Ajax请求**:监测网络请求以分析URL、参数及响应数据,并模拟这些请求获取完整信息。 3. **异步编程**:利用JavaScript的Promise和async/await特性处理并发任务,确保程序高效执行。 4. **正则表达式**:提取嵌套在HTML或JSON中的所需字段。 5. **自动化工具**:如Puppeteer 或 Selenium 等浏览器自动化库可模拟用户行为加载并解析页面上的JavaScript代码。 【标签】代码表明这是一个实际编程项目,可能包含演示如何抓取京东购物车数据的示例源码。文件列表中的`main.js`可能是核心代码文件,而`README.txt`则提供关于项目的说明、使用方法及注意事项信息。 总结而言,该主题涵盖了JavaScript编程、网页数据抓取技术、DOM操作和网络请求分析等领域,并通过实战训练加深对电商网站前端结构与交互逻辑的理解。
  • 行为预-代码详解
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    本教程深入解析了利用Python进行京东用户购物行为预测的全过程,涵盖数据预处理、特征工程及模型训练等核心步骤,适合数据分析爱好者与从业者学习参考。 在“京东购买行为预测-代码部分”这个项目中,我们的主要目标是使用Python进行数据分析与建模来预测用户在京东平台上的购物行为。 1. **数据探索与预处理**: - `explore_potential_user.ipynb` 和 `explore_data.py`:这些文件用于对原始数据的初步分析。这包括查看统计数据,如缺失值、异常值和分布情况等信息。 2. **数据清洗**: - `data_cleaning.ipynb`:这个笔记本段落档可能包含清理数据的过程,比如填充或删除缺失值、处理异常值以及统一数据格式。 3. **数据处理**: - `data_analysis.ipynb` 和 `data_analysis.py`:这些文件通常包括对原始数据的深入分析。这涉及计算相关性、构建特征和执行聚类分析等步骤,帮助发现数据间的关联,并为预测模型提供有价值的特征信息。 4. **创建用户与商品表**: - `create_user_table.py` 和 `create_item_table.py`:这些脚本可能用于从原始数据中生成结构化的用户及商品表格。这一步骤有助于将复杂的数据转换成适合机器学习模型的形式。 5. **构建预测模型**: - 尽管没有提供具体的文件名,但在这个项目里会使用Python库如scikit-learn、tensorflow或keras来创建预测模型。 6. **授权与文档**: - `LICENSE`:这个文件包含了有关如何使用和分发这些代码的许可信息。 - `README.md`:这是一个标准的项目说明文档,通常包含项目的概述、安装指南、使用方法以及贡献规则等。 通过上述步骤,“京东购买行为预测”项目旨在利用用户的历史购物记录与商品属性数据来预测未来的购买意向。这将有助于优化推荐系统并提升用户的购物体验及平台销售额。由于Python具有强大的数据分析能力,在实际应用中,可能还需要结合A/B测试、在线学习和实时预测服务等技术以实现更高效且即时的购物行为预测功能。
  • 地址插件
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    京东购物地址插件是一款专为京东用户设计的浏览器扩展程序,它能够自动填充收货地址信息,简化购物流程,提升购物效率。 该插件可以直接使用,减少了前端开发的难度并减轻了后台服务器的压力。
  • 使jQuery实现类似商城的功能
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    本教程将指导开发者运用jQuery技术,构建一个与京东商城相似的高效、互动性强的网页购物车系统,提供增减商品数量及总价实时更新等实用功能。 这段文字描述的是使用jQuery创建的一个功能类似于京东商城购物车的项目。该项目允许用户查看购物车中的商品、删除商品以及登录等功能。