计算机Java项目|基于springboot的社区团购系统设计

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 计算机Java项目|基于springboot的社区团购系统设计

项目编号:L-BS-QBBSSPRINGBOOT-62

一,环境介绍

语言环境:Java:  jdk1.8

数据库:Mysql: mysql5.7

应用服务器:Tomcat:  tomcat8.5.31

开发工具:IDEA或eclipse

技术:springboot+mysql+html+java

二,项目简介

本课题是根据用户的需要以及网络的优势建立的一个社区团购系统,来满足用户团购的需求。

本社区团购系统应用Java技术,MYSQL数据库存储数据,基于Spring Boot框架开发。在网站的整个开发过程中,首先对系统进行了需求分析,设计出系统的主要功能模块,其次对网站进行总体规划和详细设计,最后对基于Spring Boot的社区团购系统进行了系统测试,包括测试概述,测试方法,测试方案等,并对测试结果进行了分析和总结,进而得出系统的不足及需要改进的地方,为以后的系统维护和扩展提供了方便。

本系统布局合理、色彩搭配和谐、框架结构设计清晰,具有操作简单,界面清晰,管理方便,功能完善等优势,有很高的使用价值。

系统结构设计是一个将一个庞大的任务细分为多个小的任务的过程,这些小的任务分段完成后,组合在一起形成一个完整的任务。在整个设计过程,以确定可能的具体方案达成每一个小的最终目标,对于每一个小的目标而言,我们必须先了解一些相关的需求分析的信息。然后对系统进行初步的设计,并对其逐渐进行优化,设计出一个具体可实现的系统结构。

本基于Spring Boot的社区团购系统主要包括用户模块和管理员模块,根据第三章中系统功能需求分析,可画出本基于Spring Boot的社区团购系统的结构图

三,系统展示

3.1 用户功能模块的实现

3.1.1用户注册界面

没有账号的用户可进入注册界面进行注册操作,用户注册界面的运行效果如图3-1所示.

图3-1 用户注册界面

3.1.2用户登录界面

用户要想实现商品购买等操作,必须进行登录操作,在登录界面输入正确的用户名和密码,选择登录类型,点击登录按钮进行登录,用户登录界面如图3-2所示。

图3-2用户登录界面

3.1.3系统主界面

用户在系统前台可查看系统信息,包括首页、商品信息、团购信息等,系统主界面的运行效果如图3-3所示.

图3-3系统主界面

3.1.4商品详情界面

用户可选择商品查看商品详情信息,登录后可进行收藏、加入购物车和购买操作,商品详情界面如图3-4所示。

图3-4 商品详情界面

3.1.3购物车界面

用户在购物车界面可查看购物车商品信息,并可进行修改数量、删除商品以及购买等操作,购物车界面展示如图3-3所示。

图3-3 购物车界面

3.1.6我的订单界面

用户在我的订单界面可查看个人订单信息,我的订单界面如图3-6所示。

图3-6 我的订单界面

3.1.7团购详情界面

用户可选择团购查看详情信息,登录后可进行加入购物车、购买或者收藏等,团购详情界面如图3-7所示。

图3-7  团购详情界面

3.2 管理员功能模块的实现

3.2.1管理员登录界面

管理员要想进入系统后台对系统进行管理,首要进入登录界面,需通过正确的账号、密码进行登录操作,管理员登录界面如图3-8所示 。

图3-8 管理员登录界面

3.2.2用户管理界面

管理员可查看、添加、修改、删除用户信息,用户管理界面展示如图3-9所示 。

图3-9  用户管理界面

3.2.3商品信息管理界面

管理员可增删改查商品信息,商品信息管理界面展示如图3-10所示,添加商品信息界面展示如图3-11所示 。

图3-10 商品信息管理界面

图3-11 添加商品信息界面

3.2.4团购信息管理界面

管理员可添加、修改和删除团购信息,团购信息管理界面展示如图3-11所示 。

图3-12 团购信息管理界面

3.2.3订单管理界面

管理员可查看所有订单信息,对未发货订单可进行发货操作,订单管理界面如图3-13所示。

图3-13 订单管理界面

四,核心代码展示

五,相关作品展示

基于Java开发、Python开发、PHP开发、C#开发等相关语言开发的实战项目

基于Nodejs、Vue等前端技术开发的前端实战项目

基于微信小程序和安卓APP应用开发的相关作品

基于51单片机等嵌入式物联网开发应用

基于各类算法实现的AI智能应用

基于大数据实现的各类数据管理和推荐系统

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