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系统程序文件列表

系统的选题背景和意义

选题背景：

随着互联网技术的不断发展，人们的生活方式也在逐渐改变。传统的生鲜购物方式已经无法满足现代都市人的需求，而社区生鲜电商平台正是在这样的背景下应运而生的。社区生鲜电商平台通过线上下单、线下配送的方式，将新鲜的生鲜食品送到消费者手中，既满足了消费者的新鲜需求，又节省了他们的时间。然而，现有的社区生鲜电商平台大多数存在一些问题，如商品信息更新不及时，用户购物体验不佳等。因此，我们需要开发一款基于协同算法的社区生鲜电商平台，通过协同算法优化商品信息的更新和用户的购物体验。

选题意义：

基于协同算法的社区生鲜电商平台的开发，不仅可以解决现有社区生鲜电商平台存在的问题，提升用户的购物体验，还可以推动社区生鲜电商行业的发展。首先，通过协同算法，我们可以实时更新商品信息，保证商品的新鲜度，提升用户的购物满意度。其次，通过优化用户的购物体验，我们可以吸引更多的用户使用我们的平台，从而增加平台的交易量，提升平台的利润。最后，通过开发这款平台，我们可以推动社区生鲜电商行业的发展，为消费者提供更便捷、更优质的购物服务。

在技术实现上，我们选择了HTML+CSS+JavaScript+Vue作为前端技术，Python+Flask作为后端技术，MySQL5.7作为数据库，VSCode和Navicat作为开发工具。这些技术和工具的选择，旨在实现一个高效、稳定、易用的社区生鲜电商平台.

以上选题背景和意义内容是根据本选题撰写，非本作品实际的选题背景、意义或功能。各位童鞋可参考用于写开题选题和意义内容切勿直接引用。本成品的实际功能和技术以下列内容为准。

系统部署环境：

开发环境方面，我们选择了PyCharm作为主要的集成开发环境（IDE）。PyCharm是一个强大的Python IDE，它提供了丰富的开发工具和插件支持，包括对Flask框架的友好支持。这有助于提高开发效率，优化代码结构，并确保代码质量。

前端部分，系统继续采用Vue.js框架。Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架，它非常适合构建动态的用户界面。Vue.js的轻量级特性、简单的上手难度以及强大的响应式数据绑定机制，使得前端开发既灵活又高效。

后端框架方面，我们决定采用Flask框架。Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，提供了一个易于理解和扩展的架构。Flask的简洁性和灵活性使其成为快速开发小型项目的理想选择，同时也能够扩展以支持更复杂的应用需求。

开发技术：

本系统采用Python语言，并基于Flask框架构建。Flask是一个轻量级的Web应用框架，它提供了一个简单而灵活的架构，允许开发者快速搭建和部署Web应用程序。Python版本为3.7.7，这是一个稳定且广泛支持的版本，确保了系统的兼容性和安全性。

数据库方面，选择了MySQL 5.7，这是一个成熟且功能丰富的关系型数据库管理系统，适用于处理大量数据和复杂的查询操作。特别强调的是，系统必须使用MySQL 5.7版本，以确保与特定功能和性能优化的兼容性。

在数据库管理工具的选择上，使用了Navicat 11，这是一个用户友好且功能强大的数据库管理软件，它支持多种数据库系统，包括MySQL，并提供了图形化界面，使得数据库的管理和维护工作更加便捷。

开发流程：

1.在Windows系统上安装Python 3.7.7并配置环境变量，使用pip安装Flask等依赖库。

2.使用PyCharm作为IDE，创建基于flask框架的项目，并搭建后端应用。

3.利用Vue.js框架进行前端开发，构建用户界面。

4.使用Navicat 11连接本地MySQL 5.7数据库，创建和维护数据模型。

5.通过win10进行本地测试，确保前后端功能正常交互。

程序界面：

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