项目简介

该项目是基于Python+Vue开发的体育场馆预约管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Python的体育场馆预约管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。如需完整源码，可以联系客服微信购买：lengqin1024

在线演示

演示地址：https://tiyu.gitapp.cn

主要功能

场馆管理：管理系统可以录入、修改和查询场馆的基本信息，如名称、价格、简介、备注等。
类型管理：系统可以管理场馆的类型信息，包括类型的名称等。
评论管理：管理和浏览整个网站的评论信息。
用户管理：管理和浏览网站的用户信息，可以新增、编辑和删除用户。
统计分析：系统可以根据场馆的活动数据和用户参与度进行统计和分析，帮助管理员了解整个系统的状况。
消息管理：场馆管理员可以在系统上发布消息，整个网站的用户都能收到。
广告管理：场馆管理员可以在系统上发布广告消息，然后在详情页面右侧展示。
意见反馈：场馆管理员可以在后台查看浏览用户提交的意见反馈信息。
系统信息：管理员可以查看系统的基本信息，包括系统名称、服务器信息、内存信息、cpu信息、软件信息等。
注册登录：用户通过注册和登录后，才能使用网站。
门户浏览：用户进入首页后，可以浏览场馆列表信息，包括最新、最热。
热门推荐：基于协同过滤推荐算法的热门推荐。
用户中心：包括用户基本资料修改、用户基本信息、密码、收藏点赞等。
我的预约：包括我预约的场馆的信息。
意见反馈：包括用户提交意见反馈的入口页面。
模糊搜索：顶部搜索功能，支持模糊搜索场馆信息。
场馆评论：详情页下侧用户可以评论场馆。

开发环境

后端： Python 3.8 + Django 3.2
前端： Javascript + Vue
数据库：MySQL 5.7
开发平台：Pycharm + vscode
运行环境：Windows 10/11

关键技术

前端技术栈 ES6、vue、vuex、vue-router、vue-cli、axios、antd
后端技术栈 Python、Django、pip

运行步骤

软件准备

Python 3.8 下载地址
MySQL 5.7 下载地址
Node 下载地址

后端运行步骤

(1) 安装依赖，cd进入server目录下，执行

pip install -r requirements.txt

(2) 创建数据库，创建SQL如下：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS python_db[your dbname] DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci

(3) 恢复数据库数据。在mysql下依次执行如下命令：

mysql> use xxx(数据库名);
mysql> source D:/xxx/xxx/xxx.sql;

(4) 配置数据库。在server目录下的server下的settings.py中配置您的数据库账号密码

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'python_db',   # 您的数据库
        'USER': 'root',        # 您的用户名
        'PASSWORD': '4643830', # 您的密码
        'HOST': '127.0.0.1',
        'PORT': '3306',
        'OPTIONS': {
            "init_command": "SET foreign_key_checks = 0;",
        }
    }
}

(5) 启动django服务。在server目录下执行：

python manage.py runserver

前端运行步骤

(1) 安装依赖，cd到web目录，执行:

npm install

(2) 运行项目

npm run dev

然后访问前端地址。即可

开发文档

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付费咨询

微信（Lengqin1024）

常见问题

1. 数据库版本有什么要求？

答：mysql 5.7及以上版本即可

2. 项目的代码结构？

答：server目录是后端代码，web目录是前端代码。

3. 需要学习哪些技术知识？

答：需要学习python编程知识、django框架知识、vue编程知识

4. 后台管理的默认账号密码是？

答：管理员账号密码是：admin123 / admin123

5. 项目使用的什么推荐算法？

答：使用的是协同过滤推荐算法。

net936/python_tiyu

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