项目介绍
在教育领域不断革新与信息技术飞速发展的当下，教育数字化转型已成为不可阻挡的趋势。传统的选课与课程评价模式，因各自独立且存在诸多弊端，已难以契合现代教育管理与学生学习需求，开发一个集选课系统与课程评价于一体的整合平台迫在眉睫。
而在课程评价方面，传统方式多依赖教师主观评判，缺乏科学、客观性。以某知名大学计算机专业为例，学生课程评价重要依据课堂表现与期末考试成绩，无法全方位反映学生实际能力，评价信息滞后，学生课程结束后才得知结果，难以及时调整学习策略，该专业学生对评价结果满意度仅 60% 左右。这种片面、滞后的评价，既无法给教师供应全面教学反馈，助力教学改进，也不利于学生明确自身学习状况、提升学习效果。
信息技术的广泛应用为解决上述难题带来契机。将选课环境与课程评价系统整合，能够构建一站式服务平台。学生可随时随地通过平台查看课程详细信息、达成选课操作，极大提升选课效率；课程评价功能允许学生实时反馈，教师依据反馈及时调整教学策略，实现教学相长。同时，平台对选课与评价信息的统计分析，能为学校管理部门提供有力决策依据，助力优化课程设置、合理分配教育资源，推动教育质量稳步提升 。
语言：python
框架：django/flask
软件版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库应用：Navicat
前端框架:vue.js
通过通过比较两个不同因素的框架，能够看出Flask和Django不能被标记为单一功能中的最佳框架。当Django在快速发展的大型项目中看起来更好并且提供更多功能时，Flask似乎更容易上手。这两个框架对于开发Web应用程序都非常有用，应根据当前的需求和计划的规模来选择它们。
最新python的web框架django/flask都可以开发.基于B/S模式,前端技术:nodejs+vue+Elementui+html+css
,前后端分离就是将一个单体应用拆分成两个独立的应用：前端应用和后端应用，以JSON格式进行资料交互.充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护等特点
以往选课环节，学生常需前往教务处或通过纸质表格进行选课，流程繁琐，效率极为低下。像国内某高校，选课季教务处每日接待学生可达数百人次，信息传递延迟、学生难以及时获取最新课程信息等问题频发，致使约 25% 的学生遭遇选课困扰。并且，随着高校规模扩张、学科愈发细化，课程种类与数量大幅增长，人工管理学生、教师、课程及成绩信息，不仅效率低，在信息查找、修改、删除等操作上，也难以迅速且精准地完成。
本方案具体实现截图
开发技术
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
数据库设备：Navicat/SQLyog等都可能
而且VScode包含很多插件并且免费，下载更加快捷方便，可能给我们提供很多便捷条件。运行的便捷给我提供很大帮助。
Echarts有着与众不同的特点和惊艳全场的视觉效果，Echarts有以下几种特点：
1、开源软件，并且提供了非常炫酷的图形界面，还有各种直观的数据分析图形
2、使用简便，软件本身已经封装了js，只要引用到位就会有得到完美展示
3、兼容性好，基于html5，有着良好的动画渲染效果。
通过4、多种数据格式无需转换直接启用，对与直接传入包括二维表，key-value表等多种格式的数据源，通过简便的设置encode属性就能够完成从数据到图形的映射，这使Mysql的材料更容易的被引用
通过PyCharm是一种Python IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境），带有一整套能够帮助用户在使用Python语言研发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动搞定、单元测试、版本控制。此外，该IDE给出了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web创建。
IDEA是Java语言的一个收费的企业集成开发环境，是企业级开发中利用最多的IDE工具，也有很多开发者称它为沉浸式开发工具，免除了很多繁杂的配置，让开发者专注于代码的开发。有一些极其好用的辅助编写的特性，比如可以一键查看源码，而不需要先去官网下载并导入源码包等。还可能自动下载一些包，免去了项目初始进行导包的繁杂，让编写变得更加快捷和灵活。
一种在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言，语言的风格有类似于C语言，被广泛地运用就是PHP是英文超文本预处理语言Hypertext Preprocessor的缩写。PHP 是一种 HTML 内嵌式的语言，
Flask 是一个轻量级的 Web 框架，利用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。
Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用（模型M、视图V和模板t）的框架模式。该框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈·莱因哈特命名。该架构的主要组件如下：
SpringBoot整合了业界上的开源框架
hadoop集群技术
Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，制作分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它给予高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的利用
通过Java 最大的两个特点就是功能强大和简单易用。Java能够让程序员进行复杂的编程而不必为储存管理对象等难题所烦恼，把精力和时间更多的放在研发与设计上，极大地提高了开发者的工作效率和工作热情。
大数据类设计研发的根本流程是：
利用 python语言编写网络爬虫脚本，实现了从网上爬取数据资料，启用urllib函数以及re模块、 pymongo模块进行源代码的获取、编辑和数据的导出，从最初给定的一个或多个的网页链接地址（URL）开始，先读取网页的内容，然后再提取网页中的URL加入新的链接队列（URL队列）中，并把当前网页存入网页数据库中，接着再从新的URL队列中取出一个或多个的URL，读取新链接的网页内容，如此不断循环下去，直至遍历了所有的网页或者达到外部给定的条件为止。
（1）素材采集与清洗
研发项目的首要环节。通过Spider爬虫技术使用requests、BeautifulSoup等库，从各大考目标网站等渠道自动抓取海量的数据，随后，利用Pandas等数据处理库对采集到的内容进行清洗，去除重复、无效或错误的信息，确保数据的质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。就是数据采集与清洗
（2）数据存储与管理
完成数据清洗后，进入材料存储与管理阶段。采用MySQL关系型数据库，利用Python的数据库连接库如PyMySQL、SQLAlchemy等，将清洗后的材料有序存储。经过设计合理的数据库表结构，实现数据的高效查询、更新和管理。同时，确保数据的安全性和稳定性，为平台的长期运行提供保障。
（3）数据处理与分析
数据处理与分析是架构的核心环节。利用Python的强大数据处理能力，通过Numpy、Scipy等科学计算库对存储的数据进行统计分析、数学建模和机器学习等操作。通过聚类分析、回归分析等方式挖掘数据背后的规律和趋势，这一阶段将数据转化为有价值的信息，为决策提供支撑。
（4）可视化与展示
最后，进入可视化与展示阶段。利用Python的可视化库如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将繁琐的数据分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来。通过设计交互式仪表盘，使用户能够轻松筛选、对比和分析数据。同时，结合Web开发技术Django等，将可视化结果嵌入到Web页面中，可视化与展示环节使内容变得生动易懂，提升了用户体验和系统的实用性。
论文大纲
第一章 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 研究目的与目标
1.3 论文结构概述
第二章 系统需求分析与设计
2.1 系统需求分析
2.1.1 用户需求分析
2.1.2 能力需求分析
2.1.3 性能需求分析
2.2 系统设计
2.2.1 系统架构设计
2.2.2 功能模块设计
2.2.3 数据库设计
第三章 环境构建
3.1 开发环境搭建
3.2 前端实现
3.2.1 页面设计与布局
3.2.2 交互逻辑实现
3.3 后端实现
3.4 数据库实现
3.4.1 数据库连接与操作
3.4.2 数据存储与查询优化
第四章 框架测试
4.1 测试环境搭建
4.2 功能测试
4.3 性能测试
4.4 安全性测试
第五章 系统评估与优化
5.1 系统评估
5.1.1 用户体验评估
5.1.2 系统性能评估
5.1.3 安全性评估
第六章 结论与展望
6.1 研究总结
6.2 研究创新点
6.3 未来研究方向
致谢
结论
学习了解并熟练掌握 python的语法规则和主要使用，对网络爬虫的基础知识进行了一定程度的理解，提高对网页源代码的认知水平，学习用正则表达式来完成匹配查找的工作，了解数据库的用途，学习数据库的安装和启用及配合 python的工作,基于Python在资源管理平台上，经过搭建面向互联网特定网站，使用网络爬虫技术抓取信息资源数据采集体系，对了解各种类型爬虫的原理和具体实现过程，分析对比各种类型网络爬虫原理、以及优点，缺点。结合互联网特征，采取URL去重和判断主题相关性。
推荐算法：采用协同过滤、内容基推荐等算法，结合用户的历史数据与实时行为，实现个性化金融产品的精准推荐。不断优化算法，提高推荐的准确性和个性化程度，减少冷启动问题和稀疏性问题对推荐效果的影响。
性能与稳定性：确保框架在处理大规模用户请求和高并发访问时仍能保持稳定的性能和良好的响应速度。对系统进行性能优化和稳定性测试，以确保其能够高效运行。
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