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Java大众点评讲师代码.zip

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简介:
该资源为Java培训课程中讲师使用的教学代码合集,涵盖Java基础到高级编程技巧,适合初学者和进阶学习者参考使用。 基于Javaweb的Java大众点评项目系统,包含详细的说明文档和数据库设计。

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  • Java.zip
    优质
    该资源为Java培训课程中讲师使用的教学代码合集,涵盖Java基础到高级编程技巧,适合初学者和进阶学习者参考使用。 基于Javaweb的Java大众点评项目系统,包含详细的说明文档和数据库设计。
  • Java后端开发, 系统
    优质
    简介:专注于Java技术在大众点评平台后端的应用与开发,致力于提升和完善大众点评系统的性能和用户体验。 Java大众点评后端系统是一个基于Java技术栈构建的在线服务平台,旨在模拟并实现类似于大众点评网的核心功能。在本项目中,开发者利用了Java的强大功能与灵活性来为用户提供一个全面且高效的餐饮、娱乐及生活服务信息检索和评价平台。通过该系统,用户可以查找各类商户详情,查看他人评论,进行线上预订,并参与各种优惠活动。 作为后端开发语言,Java具备跨平台性、稳定性和丰富的库支持等优势。本项目可能采用了Spring Boot框架来简化应用的搭建与开发过程。Spring Boot内置了Tomcat服务器,使得开发者无需额外配置即可运行Web应用。同时,它还提供了自动配置的功能,提高了开发效率。 为了实现数据持久化需求,项目很可能使用MySQL数据库作为存储解决方案。这是一个广泛使用的开源关系型数据库系统,支持事务处理和ACID特性,并能保证数据的一致性和完整性。此外,可能还会采用MyBatis或JPA(Java Persistence API)进行对象与关系映射操作,简化了数据库的管理。 在架构设计上,可能会遵循RESTful风格以确保API接口清晰、易于理解和使用。这些接口涵盖了用户登录注册、搜索商户信息、发表评论和获取商户详情等功能。为了保证安全性,项目可能采用JWT(JSON Web Tokens)进行身份验证机制,这种方案既简单又安全,并避免了传统会话管理带来的复杂性。 对于高并发处理场景下性能优化的问题,Java的线程模型与Concurrent包提供了强大的支持。系统可能会运用多线程技术来提升效率;同时可能使用Redis或Memcached这样的缓存系统存储频繁访问的数据以加快响应速度。 在测试方面,JUnit和Mockito等工具的应用确保了代码质量和稳定性。通过单元测试及集成测试,开发者可以验证每一个模块以及整个系统的正确性。 项目的源码管理和版本控制依赖于Git技术来促进团队协作效率;同时可能使用Docker进行环境隔离与持续集成/部署(CI/CD),以保证在不同环境中的一致性和可靠性。 综上所述,Java大众点评后端项目涵盖了Web框架、数据库操作、RESTful API设计、身份验证机制、并发处理策略及缓存方案等关键领域。对于初学者而言,这不仅是一份宝贵的实战教程,也提供了深入了解完整业务系统开发流程的机会。
  • 项目的源
    优质
    大众点评项目源代码提供了对这款广泛使用的本地评论和餐厅评价应用背后的编程逻辑和技术架构的深入洞察。这段源码对于开发者理解其设计原则及功能实现方式非常有帮助。 大众点评项目iOS应用适用于iPhone设备。
  • 爬虫来源
    优质
    本项目提供了一个用于抓取大众点评网数据的Python爬虫代码,帮助用户自动化收集餐厅、商户等信息,需遵守相关网站使用条款。 本代码仅供学习交流使用,请勿用于商业用途,否则后果自负。如涉及侵权问题,请通过邮件联系,我们将尽快处理。该代码未经详尽测试,请自行调试。
  • 模仿
    优质
    本项目旨在复刻大众点评网站的核心功能与用户体验,通过研究和分析其前端代码结构,实现相似界面布局及交互效果。 【仿大众点评源码】是一个基于UI层面的项目,旨在模仿大众点评网的用户界面设计,为用户提供类似的浏览和交互体验。这个源码可能包含了HTML、CSS、JavaScript等前端技术,以及图片资源和字体文件。 在分析该源码时,我们可以深入探讨以下几个重要的IT知识点: 1. **前端框架与库**:尽管没有明确指出,但仿制大众点评的源码很可能使用了流行的前端框架如React、Vue或Angular,或者可能是基于jQuery的传统开发方式。这些框架提供了组件化开发、状态管理以及DOM操作等功能,极大地提高了开发效率。 2. **响应式设计**:大众点评网站需要在不同设备上提供良好的用户体验,因此源码中会包含响应式布局的实现,比如使用媒体查询(Media Queries)来调整不同屏幕尺寸下的布局。 3. **UI设计原则**:仿制大众点评的UI需要遵循其原有的设计风格和用户体验,包括色彩搭配、图标选择、按钮样式、字体设置等。这些都涉及到UI设计的基本原则和规范。 4. **数据模拟与API通信**:虽然只是UI层面的内容,但为了展示效果,源码可能包含了静态数据处理或使用了模拟API进行数据交互。了解如何与后端接口进行数据交换是前端开发的重要技能之一。 5. **交互效果**:大众点评网站中有许多动态效果如滑动加载、评分星星和评论弹出框等。这些可以通过JavaScript和CSS3实现,学习并理解这些效果的实现机制有助于提升前端开发能力。 6. **性能优化**:为了提高用户体验,源码中可能应用了延迟加载、代码分割以及图片压缩等策略来确保网页快速响应,并减少服务器负载。 7. **版本控制**:在项目开发过程中通常会使用Git进行版本管理。这可以帮助团队协作,追踪代码变更并恢复错误修改。 8. **构建工具**:为了自动化构建过程,开发者可能会采用Webpack或Gulp这样的工具。它们能完成代码合并、压缩和混淆等任务,确保部署到生产环境时的高效性和安全性。 9. **测试**:在实际项目中前端代码通常会进行单元测试和集成测试以保证功能正确性。可以使用Jest或者Mocha编写测试用例来实现这些需求。 10. **浏览器兼容性**:考虑到不同的用户可能使用不同类型的浏览器,源码需要考虑跨浏览器的兼容性问题,确保在主流浏览器上都能正常工作。 通过研究这个仿大众点评源码项目,开发者可以学习到前端开发中的多个方面,并提升自己的技术水平。同时也能对大众点评的设计理念和用户体验有更深入的理解。对于初学者而言,这是一个很好的实践机会,能够锻炼实际项目的开发能力。
  • Android版类似的源
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    这段源代码是用于开发类似于大众点评功能的Android应用程序,提供餐厅、电影、酒店等信息搜索和评论分享功能。适合开发者学习参考。 Android仿大众点评源码提供了一个功能齐全的界面供学习使用。
  • 论爬取源:dazhong
    优质
    本项目提供了一套用于抓取大众点评网站上商家评论数据的代码框架,通过Python脚本实现自动化采集和分析,帮助用户获取餐饮、购物等领域的消费者评价信息。 dazhong为了朋友的项目需要大量评论数据进行分析,于是用新学不久的Python编写了一个爬虫程序来抓取指定地区和分类下的所有评论,并将这些数据存入数据库中。大众点评网站有较为严格的防爬措施,在请求时需携带cookie信息;如果访问速度过快,则会返回http302错误。因此,本程序没有采用多线程技术实现加速功能。此外,还附带了一个代理池模块,只要有大量稳定的代理资源支持的话,理论上可以降低被识别的风险。
  • 仿制Android源
    优质
    本项目是对大众点评Android应用的一个模仿实现,旨在学习和研究其设计模式、UI布局以及功能模块的架构方式。通过重构与实践,帮助开发者深入理解复杂移动应用开发的技术细节。适合于有一定Java或Kotlin编程基础,并对Android开发感兴趣的进阶学习者参考使用。 高仿大众点评Android源码,实现了基本功能,包括服务器资源的刷新、将新资源添加到程序列表以及图片的异步加载等功能。
  • Python抓取数据.zip
    优质
    本资源提供了使用Python编程语言从大众点评网站自动抓取和解析数据的方法与代码示例,帮助用户轻松获取餐厅评价、店铺信息等。 使用Python爬虫抓取大众点评数据的一个难点在于获取坐标偏移的文字字典。页面中的部分文字标签是通过JS解析SVG文件获得的文本内容。在爬取过程中,我们需要登录后才能查看更多的评论信息,因此需要先在浏览器中完成登录并获取到登录后的cookie。 接下来的操作步骤包括:输入待爬取的目标网站地址;内部解析该网站的所有评论链接以提取详细评论内容,并构建字典库所需的数据结构——即字库对应的坐标与SVG矢量图的位置。然后将隐藏于字典库中的数据替换为实际评论信息,例如用户头像、用户名、标签、具体评价文本、图片和评分等。 最后一步是保存这些解析后的数据到txt文件中(或者根据需要转换成Word文档格式)。
  • Python抓取数据.zip
    优质
    本资源提供了一个利用Python编程语言从大众点评网站抓取数据的实用教程和代码示例,适用于餐饮业分析、消费者行为研究等应用场景。 Python大众点评数据爬取涉及使用Python编程语言来提取大众点评网站上的相关信息。此过程通常包括解析HTML页面、处理JavaScript动态加载的内容以及遵守目标网站的robots协议以确保合法合规地获取数据。在进行此类操作时,开发者需要熟悉如BeautifulSoup和Scrapy等库的应用,并注意处理反爬虫机制,比如验证码或IP封禁策略。此外,在数据分析阶段可以利用Python的数据分析工具(例如Pandas)对收集到的信息做进一步的加工与可视化展示工作。