django音乐推荐系统-计算机毕业设计源码36109
(1)管理员:(注册登录)①用户管理:查询、修改、删除用户信息;②音乐分类管理:新增音乐分类、编辑分类信息等;(歌手歌单同样)③评论管理:对用户评论进行增删查改;④音乐播放数据分析:对歌曲数据、评论数据、歌手点播数据、收藏数据等进行分析,并以图形化方式显示(图+表);⑤评论敏感词管理:管理员可以查询和编辑敏感词;⑥数据爬取:管理员可以设置数据爬取的地址,对爬取的数据进行清洗和存储。(2)普通用户:
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摘 要
本音乐推荐系统基于Python开发,结合用户行为数据与音乐信息管理,实现个性化推荐功能。系统分为普通用户和管理员两大模块,普通用户可通过首页查看通知公告、音乐资讯及推荐内容,并根据播放记录获得精准推荐。用户能够对音乐进行点赞、收藏和评论,同时可在个人中心管理收藏与评论信息。管理员则负责后台管理,包括音乐数据的添加、删除、查询及统计分析,涵盖歌曲类型、歌手、专辑等多个维度。系统通过爬取外部音乐资源,丰富数据内容,并利用敏感词过滤等功能保障平台规范运行。
系统设计注重用户体验与操作便捷性,采用模块化方式实现功能划分,确保扩展性与维护性。在推荐算法上,综合用户行为数据与音乐属性,提升推荐的准确性与多样性。管理员模块提供全面的数据管理能力,帮助运营人员高效处理音乐信息、评论内容及系统配置。通过轮播图、通知公告等模块的设计,增强系统的互动性与信息展示效果。整体架构以实用性为核心,兼顾性能优化与安全性,在满足用户需求的同时为管理者提供可靠的技术支持,达成音乐资源的有效整合与利用。
关键词:Python技术;音乐推荐系统;爬虫技术
The music recommendation system is based on Python development, combined with user behavior data and music information management, to achieve personalized recommendation function. The system is divided into two modules: ordinary users and administrators. Ordinary users can view the notice announcement, music information and recommended content through the home page, and get accurate recommendations according to the playback records. Users can like, collect and comment on the music, while managing the collection and comment information in their personal center. The administrator is responsible for the background management, including the addition, deletion, query and statistical analysis of music data, covering the song type, singer, album and other dimensions. By crawling external music resources, the system enriches the data content, and uses the functions of filtering sensitive words to ensure the standard operation of the platform.
The system design pays attention to user experience and operation convenience, and adopts a modular way to realize function division to ensure scalability and maintainability. In terms of recommendation algorithm, user behavior data and music attributes are integrated to improve the accuracy and diversity of recommendation. The administrator module provides comprehensive data management capabilities to help operators efficiently process music information, comments, and system configuration. Through the design of rotation map, notice announcement and other modules, enhance the interactivity of the system and information display effect. The overall architecture takes practicality as the core, taking into account performance optimization and security, while meeting user needs and providing managers with reliable technical support, to achieve the effective integration and utilization of music resources.
Keywords: Python technology; music recommendation system; and crawler technology
第一章 绪 论
1.1研究背景及意义
在网络技术迅速发展的背景下,音乐分享和获取方式发生了翻天覆地的变化。传统音乐市场逐渐向数字音乐平台转移,用户对于个性化音乐推荐的需求日益增长。面对海量的音乐资源,用户往往难以高效找到符合个人口味的内容。一个设计良好的音乐推荐系统能够根据用户的播放历史、点赞和收藏行为,为用户提供个性化的音乐推荐服务,不仅提升了用户体验,也极大地促进了音乐作品的传播与交流。通过分析用户的行为数据,可以有效识别用户的音乐偏好,进而实现精准推荐,使得不同类型的音乐能够触及到更广泛的听众群体。
建立这样的系统具有重要的现实意义,它不仅增强了用户与平台之间的黏性,也为音乐创作者提供了新的推广途径。对于普通用户而言,个性化推荐缩短了寻找喜爱音乐的时间,提高了发现新歌曲的概率。而对于音乐行业来说,这种模式有助于打破大牌艺人对市场的垄断,给予小众艺术家更多的展示机会。此外,通过有效的管理系统,管理员可以轻松维护音乐数据库,确保信息的准确性和完整性,同时也便于监控和优化内容质量。整体来看,该系统在促进音乐产业健康发展方面发挥着不可替代的作用,既满足了大众多样化的需求,又支持了独立音乐人的成长与发展。
1.2国内外研究现状
国内外对于音乐推荐系统的研究已经取得了显著进展。国外研究者通过分析用户行为数据来识别用户兴趣模式,并基于这些模式进行个性化推荐。例如,有研究关注社交网络中的用户互动,探索如何利用朋友间的音乐偏好相似性提高推荐准确性。这种基于社交图谱的方法为理解用户之间的相互影响提供了新视角。在数据处理方面,学者们也探讨了如何有效整合多源数据,以丰富用户画像并提升推荐效果。通过构建详尽的用户档案,可以更好地捕捉用户的长期兴趣和短期需求变化。
国内相关领域的研究同样显示出活力,不少研究集中在如何优化推荐算法,以适应本地市场的特殊需求。一些工作聚焦于挖掘中国特有的音乐文化元素,试图将地域特色融入推荐系统中,以增强用户体验。此外,考虑到版权保护的重要性,部分研究还涉及了如何在推荐过程中保障音乐作品的知识产权。与此同时,随着数字音乐市场的迅速扩张,关于用户隐私保护的研究也成为热点话题之一。研究人员致力于找到平衡推荐精准度与用户隐私安全的有效途径,确保用户数据得到妥善处理的同时,不削弱推荐服务的质量。这方面的努力不仅促进了技术的发展,也为行业的健康发展奠定了基础。
1.3论文组织结构
本论文共分为七个主要章节,具体结构如下:
1. 绪论:介绍研究背景与意义,回顾国内外研究现状,并概述论文的组织结构。
2. 相关技术介绍:本章节将对音乐推荐系统的实现关键技术进行简要介绍。
3. 需求分析:对系统的功能需求和非功能需求进行分析,明确用户和管理员的需求,并进行可行性分析,包括技术、操作和经济可行性。
4. 系统设计:涵盖系统架构设计、系统模块设计,并进行数据库的概念设计与表设计。
5. 系统实现:具体描述各个功能模块的实现过程,展示系统如何根据需求进行开发。
6. 系统测试:阐述测试的目的,分析测试结果并得出结论,以验证系统的稳定性和功能完整性。
7. 总结:总结研究的主要成果和贡献,指出存在的不足及未来的研究方向。
第二章 关键技术
2.1B/S体系结构
B/S体系[1],即Browser/Server体系,是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求,服务器接收到请求后进行处理,并生成相应的响应结果,最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后,解析其中的标记语言(如HTML[2]),并根据CSS样式表和PythonScript脚本来渲染页面,呈现给用户。用户可以与页面进行交互,例如点击链接、填写表单等操作,这些操作会触发新的请求,循环执行上述过程。
2.2Django框架
Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架[3]。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django,开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能,使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能,可以保护网站免受常见的网络攻击[4]。总之,Django是一个非常实用和易于学习的框架,适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员,都可以从Django的便利性和灵活性中受益。
2.3MySQL数据库
MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统[5](RDBMS),其稳定性、可靠性和卓越性能使其成为众多应用程序的首选数据库。MySQL支持标准SQL语法,并提供丰富的功能和特性,如事务处理、触发器和存储过程等,以满足开发者对数据管理和操作的需求。MySQL具有良好的可扩展性,支持主从复制、分布式架构和集群部署,适用于各种规模和负载的应用场景。作为一个开源项目,MySQL拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区,为用户提供了丰富的文档、教程和支持资源。总之,MySQL是一款可靠、强大且灵活的关系型数据库管理系统[6],通过其卓越性能和可扩展性,帮助开发者高效地管理和操作数据,并得到了广大用户的认可和应用。
2.4Python语言
Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言[7]。它拥有庞大而活跃的社区,提供了丰富的第三方库和框架,如NumPy、Pandas和Django,使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色,通过相关库和工具,可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外,Python广泛应用于Web开发[8]、自动化脚本、网络爬虫等领域,其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者,Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之,Python是一个强大而灵活的编程语言,深受开发人员喜爱,并在各个领域得到广泛应用。
2.5爬虫技术
爬虫技术是指使用程序自动抓取互联网数据的过程。网络爬虫能够模拟用户访问网页,并提取所需的数据。常用的爬虫库有requests和BeautifulSoup,它们可以帮助用户获取网页内容并解析HTML结构。
爬虫技术的主要步骤包括:
发送请求:向目标网站发送HTTP请求,获取网页内容。
解析数据:使用解析库提取所需信息,比如商品名称、价格等。
存储数据:将提取的数据保存到本地数据库或文件中,便于后续分析。
遵循规则:遵循网站的robots.txt协议,避免对网站造成负担或被禁止访问。
2.6数据分析技术
爬虫数据分析技术主要包括数据抓取、数据清洗、数据存储和数据分析几个关键环节。首先,爬虫通过请求电商平台的网页,获取商品的相关信息,如价格、库存、销量、评价等。由于不同平台的页面结构和格式存在差异,爬虫需要采用适应性强的解析技术,如XPath或正则表达式,来提取目标数据。抓取到的数据通常包含大量的噪声和无效信息,因此需要进行数据清洗。数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失值以及转换格式,使数据更加规范和有用。清洗后的数据将被存储到数据库中,如MySQL,方便后续的比价功能和数据分析。
在数据存储后,数据分析技术对这些商品信息进行进一步处理。通过对比不同平台上相同商品的价格、销量和评价等数据,分析系统可以提供实时的价格比对结果,并为用户推荐性价比最高的商品。除此之外,数据分析还可以帮助用户发现价格变化趋势,识别出促销活动的商品。数据分析技术的实现依赖于统计分析方法和基本的算法模型,使得系统能够为用户提供精准、有效的信息,提升用户购物决策的效率。
第三章 系统分析
3.1系统可行性分析
3.1.1技术可行性
在技术可行性方面,选择使用Python作为开发语言,结合相应的框架Django,以实现系统的功能需求。Python作为一种简洁而强大的编程语言,具有丰富的库支持和成熟的开发社区,可以满足音乐推荐系统的开发需求。Django作为Python的Web框架,提供了高度可扩展的开发环境,使得系统的设计和实现更加便捷和高效。
3.1.2经济可行性
系统开发采用开源技术栈,降低了软件授权与工具采购成本。Django框架简化了开发流程,缩短了项目周期,减少了人力投入。此外,借助云计算资源部署系统,可根据实际需求灵活调整服务器配置,进一步降低硬件成本。
3.1.3社会可行性
系统开发符合社会需求和法律法规,不会对用户隐私和数据安全造成威胁。音乐推荐系统作为一种提升用户体验的服务,能够为用户提供个性化的音乐推荐,符合社会文化和娱乐消费的趋势。系统设计和开发过程中注重用户隐私保护和数据安全,遵循相关法律法规和标准,确保系统的合法性和可靠性。
3.1.4操作可行性
在操作可行性方面,本系统设计注重用户体验,采用了直观易用的界面设计,并提供详细的帮助文档支持,确保用户可以轻松上手使用各项功能。无论是用户还是后台管理员,都能通过简洁明了的操作流程完成信息查询和管理等任务。因此,从用户操作的角度来看,本系统具备良好的操作可行性。
3.2系统功能分析
3.2.1功能性分析
音乐推荐系统划分为了前端模块和后端模块两大部分。
前端普通用户模块:
注册登录:用户可以通过注册页面创建一个新账户,输入必要的信息如用户名、邮箱和密码。登录功能允许用户输入已注册的凭证来访问他们的个人账户。系统会提供忘记密码的选项,以便用户可以重置他们的密码。
首页:首页是用户访问网站时首先看到的页面,它展示了最新的通知公告、音乐资讯和音乐信息。系统会根据用户的行为分析,推荐用户可能感兴趣的音乐类型,这些推荐会显示在页面最前面,以方便用户发现新内容。
通知公告:通知公告部分包含了网站的最新公告、关于我们页面的链接、联系方式和网站介绍。用户可以在这里查看任何重要的更新或通知,并通过提供的链接获取更多关于网站的信息。
音乐资讯:音乐资讯部分允许用户查看最新的音乐新闻和文章。用户可以对这些内容进行点赞、收藏和评论,与社区其他成员分享自己的观点和感受。
音乐信息:这个部分提供了各种音乐信息,包括新歌发布、专辑更新等。用户同样可以对这些音乐内容进行点赞、收藏和评论,参与音乐讨论。
我的账户:用户可以在此部分修改他们的密码和资料。这包括更新个人信息、更改密码设置等,以确保账户的安全性和个人资料的准确性。
个人中心:个人中心是用户管理个人信息和活动的地方。它包括个人首页、收藏列表和评论管理。用户可以在这里查看他们收藏的音乐、管理他们的评论以及编辑个人资料。
后端管理员模块:
登录功能:管理员可以通过输入正确的用户名和密码登录到后台管理系统。系统将验证输入的信息,确保只有授权的管理员才能访问管理界面。
后台首页:在后台首页,管理员可以看到几个重要的统计数据,包括名称统计、歌手统计和专辑统计。这些统计信息可以帮助管理员快速了解平台的音乐资源分布情况。点击管理员的头像,可以进入个人信息页面,在这里管理员可以查看和修改自己的个人信息,包括用户名、联系方式等。同时,管理员还可以在这里修改自己的登录密码,以确保账户的安全性。
系统用户管理:系统用户管理模块允许管理员查看和管理平台上的用户账户。目前系统中包括管理员和普通用户两种角色。管理员可以对用户账户进行添加、删除和查询操作,确保平台的用户信息准确无误。
歌曲类型管理:在歌曲类型管理模块中,管理员可以对平台上的歌曲类型进行管理。管理员可以添加新的歌曲类型,也可以删除不再使用的类型。此外,管理员还可以查询现有的歌曲类型,并查看每个类型的详细信息,以便更好地组织和分类音乐资源。
音乐数据管理:在音乐数据管理模块中,管理员可以对平台上的音乐数据进行删除和查询操作。管理员可以查看音乐数据的详细信息,该系统还具备爬取功能,能够从互联网上自动抓取音乐信息,还可以直接在此添加包括名称、展示、歌手、专辑、点赞、评论、发布信息。
音乐信息管理:在音乐信息管理模块中,管理员可以对平台上的音乐信息进行删除和查询操作。管理员可以查看音乐的详细信息,并管理音乐的评论数据,确保评论内容的健康和合规。
名称统计管理:名称统计管理模块允许管理员对平台上的音乐名称进行管理。管理员可以删除不再需要的名称统计信息,也可以查询和查看名称统计的详细数据。
歌手统计管理:歌手统计管理模块允许管理员对平台上的歌手信息进行管理。管理员可以删除不再需要的歌手统计信息,也可以查询和查看歌手统计的详细数据。
专辑统计管理:专辑统计管理模块允许管理员对平台上的专辑信息进行管理。管理员可以删除不再需要的专辑统计信息,也可以查询和查看专辑统计的详细数据。
点赞收藏管理:点赞收藏管理模块允许管理员对平台上的用户点赞和收藏数据进行管理。管理员可以删除不再需要的点赞和收藏数据,也可以查询和查看点赞收藏的详细信息。
评论数据管理:评论数据管理模块允许管理员对平台上的音乐评论进行管理。管理员可以删除不当或违规的评论,也可以查询和查看评论的详细信息,确保评论区的秩序和健康。
发布数量统计管理:发布数量统计管理模块允许管理员对平台上的音乐发布数量进行管理。管理员可以删除不再需要的发布数量统计信息,也可以查询和查看发布数量统计的详细数据。
系统管理:系统管理模块包括轮播图管理和敏感词管理。在轮播图管理中,管理员可以添加、删除和查询轮播图内容,以展示平台的最新动态或推荐内容。在敏感词管理中,管理员可以添加新的敏感词,也可以删除不再需要的敏感词,还可以查询和查看敏感词的详细信息,确保平台内容的合规性。
通知公告管理:通知公告管理模块允许管理员发布和管理平台的通知和公告。管理员可以添加新的通知或公告,也可以删除不再需要的通知或公告。通过查询功能,管理员可以快速找到特定的通知或公告,并查看其详细信息,以便及时向用户传达重要信息。
资源管理:资源管理模块包括音乐资讯和资讯分类的管理。在音乐资讯管理中,管理员可以添加、删除和查询音乐相关的资讯内容,为用户提供丰富的音乐资讯。在资讯分类管理中,管理员可以添加新的分类,也可以删除不再需要的分类,还可以查询和查看分类的详细信息。管理员还可以查看资讯的评论数据,确保评论区的秩序和健康。
3.2.2非功能性分析
音乐推荐系统的非功能性需求比如音乐推荐系统的安全性怎么样,可靠性怎么样,性能怎么样,可拓展性怎么样等,具体可以表示在如下3-1表格中:
表3-1音乐推荐系统非功能需求表
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安全性 |
主要指音乐推荐系统数据库的安装,数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。 |
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可靠性 |
可靠性是指音乐推荐系统能够安装用户的指示进行操作,经过测试,可靠性90%以上。 |
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性能 |
性能是影响音乐推荐系统占据市场的必要条件,所以性能最好要佳才好。 |
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可扩展性 |
比如数据库预留多个属性,比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。 |
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易用性 |
用户只要跟着音乐推荐系统的页面展示内容进行操作,就可以了。 |
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可维护性 |
音乐推荐系统开发的可维护性是非常重要的,经过测试,可维护性没有问题 |
3.3系统用例分析
音乐推荐系统的完整UML用例图分别是图3-1、3-2。
普通用户角色用例如下图所示。

图3-1音乐推荐系统普通用户角色用例图
管理员角色用例如下图所示。

图3-2音乐推荐系统管理员角色用例图
3.4系统总体流程设计
3.4.1数据开发流程
系统开发流程的主要步骤,从需求分析到系统完成的全过程。流程包括需求分析、总体设计(结构、功能、数据)、详细设计(模块、编码)、模块整合与调用,以及测试、扩展和完善,最终完成系统的开发。本系统的开发流程如下图所示

图3-3系统开发流程图
3.4.2用户登录流程
用户输入用户名和密码后,系统先检查输入是否为空,再验证用户名是否存在,若存在则通过用户名获取密码并校验。若密码正确则登录成功,否则提示密码错误。若用户名不存在或无法登录,提示用户操作无效。如下图所示。

图3-4登录流程图
3.4.3系统操作流程
用户首先进入系统登录界面,输入用户名和密码后,系统验证信息是否正确。若验证失败,返回登录界面重新输入,若验证成功,则进入功能界面,执行相应功能处理后结束操作流程。操作流程如下图所示。

图3-5系统操作流程图
3.4.4添加信息流程
管理员可以添加信息,用户添加可以自己权限内的信息,输入信息后,要想利用这个软件来进行系统的安全管理,首先需要登录到该软件中。添加信息流程如下图所示。

图3-6添加信息流程图
3.4.5修改信息流程
用户首先选择需要修改的记录,输入修改后的数据,系统判断输入数据是否合法。若数据不合法,提示重新输入,若数据合法,则将修改后的数据写入数据库,完成操作后流程结束。修改信息流程图如下图所示。

图3-7修改信息流程图
3.4.6删除信息流程
用户选择需要删除的记录后,系统判断是否确认删除。若未确认,返回选择环节,若确认删除,则更新数据库,删除对应记录,完成操作后流程结束。删除信息流程图如下图所示。

图3-8删除信息流程图
3.4.7爬取数据流程
数据爬取流程从开始阶段进入租房数据抓取,系统会通过爬虫技术从宁波租房抓取租房的实时信息。当数据抓取完成后,系统会判断是否已经完成抓取,如果完成,则进入比价功能实现阶段,展示宁波租房的价格对比。若抓取未完成,系统将继续进行数据抓取。接下来,用户可以使用租房筛选与推荐功能,根据不同的条件筛选租房。若用户设置了价格监控,系统将进入价格监控与提醒阶段,在租房价格变化时进行提醒。最后,系统提供租房详情展示,全面展示租房的详细信息,帮助用户做出决策,流程在此结束。

图3-9爬取数据流程图
3.4.8数据分析流程
爬虫数据分析流程从开始阶段进入数据抓取,系统通过爬虫技术请求目标宁波租房的网页以获取租房信息。接着,系统会检查页面结构是否存在差异,如果页面结构一致,系统可以直接抓取数据;如果页面结构存在差异,系统将采用适应性解析技术,如XPath或正则表达式,来提取有效数据。抓取到的数据将进入数据清洗阶段,系统会去除重复数据、填补缺失值并进行格式转换,确保数据的准确性和规范性。清洗后的数据将被存储在数据库中,为后续的分析做准备。最后,系统对存储的数据进行分析,提供租房比价、价格趋势等信息,帮助用户做出更精准的租房决策。整个流程在此结束。

图3-10爬虫数据分析流程图
第四章 总体设计
本章主要讨论的内容包括音乐推荐系统的功能模块设计、数据库系统设计。
4.1系统架构设计
本音乐推荐系统从架构上分为三层:表现层(UI)、业务逻辑层(BLL)以及数据层(DL)。

图4-1音乐推荐系统架构设计图
表现层(UI):也称为用户界面层,它负责与用户进行直接的交互。一个优秀的UI设计能够显著提升用户的体验,确保用户在使用音乐推荐系统时感到舒适和便捷。为了确保良好的兼容性,UI界面设计需要适应不同版本的平台和各种屏幕尺寸的分辨率。此外,UI交互功能必须合理设计,确保用户的操作能够得到相应的反馈和结果,这要求表现层与业务逻辑层之间保持良好的通信和协同工作。
业务逻辑层(BLL):这一层主要处理音乐推荐系统的数据和业务逻辑。当用户通过表现层提交数据时,业务逻辑层会接收这些数据,进行处理,并将结果传递给数据层进行存储或查询。同时,当系统需要从数据层读取数据时,业务逻辑层会处理这些数据,并将其传递给表现层进行展示。
数据层(DL):虽然本音乐推荐系统的数据存储在服务端的MySQL数据库中,但数据层仍然作为一个独立的部分存在。它的主要功能是存储和管理音乐推荐系统的数据。数据层与MySQL数据库进行交互,执行数据的增、删、改、查等操作,确保数据的完整性和安全性。
这三个层次相互独立但又紧密协作,共同构成了音乐推荐系统的完整架构。通过合理的分层设计,可以提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性,为用户提供更好的服务和体验。
4.2系统模块设计
在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析,并且根据需求分析了本音乐推荐系统中的用例。那么接下来就要开始对本音乐推荐系统的架构、主要功能和数据库开始进行设计。音乐推荐系统根据前面章节的需求分析得出,音乐推荐系统的功能模块图如下图所示。

图4-2音乐推荐系统功能模块图
4.3数据库设计
数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程,其中需求分析前面章节已经阐述,概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。
4.3.1数据库概念结构设计
下面是整个音乐推荐系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图4-3音乐推荐系统总E-R关系图
4.3.2数据库逻辑结构设计
通过上一小节中音乐推荐系统中总E-R关系图上得出一共需要创建多个数据表。在此主要罗列几个主要的数据库表结构设计。
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否 |
添加字段 |
|
16 |
field_set |
text |
65535 |
否 |
否 |
修改字段 |
|
17 |
field_get |
text |
65535 |
否 |
否 |
查询字段 |
|
18 |
table_nav_name |
varchar |
500 |
否 |
否 |
跨表导航名称 |
|
19 |
table_nav |
varchar |
500 |
否 |
否 |
跨表导航 |
|
20 |
option |
text |
65535 |
否 |
否 |
配置 |
|
21 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
22 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-6-code_token(验证码)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
code_token_id |
int |
是 |
是 |
验证码ID |
|
|
2 |
token |
varchar |
255 |
否 |
否 |
令牌 |
|
3 |
code |
varchar |
255 |
否 |
否 |
验证码 |
|
4 |
expire_time |
timestamp |
是 |
否 |
失效时间 |
|
|
5 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
6 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-7-collect(收藏)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
collect_id |
int |
是 |
是 |
收藏ID |
|
|
2 |
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是 |
是 |
收藏人ID |
|
|
3 |
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varchar |
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否 |
否 |
来源表 |
|
4 |
source_field |
varchar |
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否 |
来源字段 |
|
5 |
source_id |
int |
是 |
否 |
来源ID |
|
|
6 |
title |
varchar |
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否 |
否 |
标题 |
|
7 |
img |
varchar |
255 |
否 |
否 |
封面 |
|
8 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
9 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-8-comment(评论)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
comment_id |
int |
是 |
是 |
评论ID |
|
|
2 |
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int |
是 |
是 |
评论人ID |
|
|
3 |
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int |
是 |
否 |
回复评论ID |
|
|
4 |
content |
longtext |
4294967295 |
否 |
否 |
内容 |
|
5 |
nickname |
varchar |
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否 |
否 |
昵称 |
|
6 |
avatar |
varchar |
255 |
否 |
否 |
头像地址 |
|
7 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
8 |
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timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
9 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
10 |
source_field |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源字段 |
|
11 |
source_id |
int |
是 |
否 |
来源ID |
表 4-9-comment_data(评论数据)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
comment_data_id |
int |
是 |
是 |
评论数据ID |
|
|
2 |
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varchar |
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否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
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varchar |
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否 |
否 |
歌手名称 |
|
4 |
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varchar |
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否 |
否 |
音乐专辑 |
|
5 |
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varchar |
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否 |
否 |
发布时间 |
|
6 |
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否 |
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评论数量 |
|
|
7 |
create_time |
datetime |
是 |
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创建时间 |
|
|
8 |
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timestamp |
是 |
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更新时间 |
|
|
9 |
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varchar |
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否 |
否 |
来源表 |
|
10 |
source_id |
int |
否 |
否 |
来源ID |
|
|
11 |
source_user_id |
int |
否 |
否 |
来源用户 |
表 4-10-favorite_collection(点赞收藏)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
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是 |
是 |
点赞收藏ID |
|
|
2 |
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varchar |
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否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
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varchar |
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否 |
否 |
歌手名称 |
|
4 |
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varchar |
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否 |
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|
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varchar |
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否 |
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发布时间 |
|
6 |
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否 |
否 |
点赞数量 |
|
|
7 |
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double |
否 |
否 |
收藏数量 |
|
|
8 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
9 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
10 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
11 |
source_id |
int |
否 |
否 |
来源ID |
|
|
12 |
source_user_id |
int |
否 |
否 |
来源用户 |
表 4-11-hits(用户点击)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
hits_id |
int |
是 |
是 |
点赞ID |
|
|
2 |
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int |
是 |
否 |
点赞人 |
|
|
3 |
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timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
4 |
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timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
5 |
source_table |
varchar |
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否 |
否 |
来源表 |
|
6 |
source_field |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源字段 |
|
7 |
source_id |
int |
是 |
否 |
来源ID |
表 4-12-music_data(音乐数据)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
music_data_id |
int |
是 |
是 |
音乐数据ID |
|
|
2 |
song_name |
text |
65535 |
否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
name_of_singer |
text |
65535 |
否 |
否 |
歌手名称 |
|
4 |
music_album |
text |
65535 |
否 |
否 |
音乐专辑 |
|
5 |
cover_image |
varchar |
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否 |
否 |
封面图片 |
|
6 |
release_time |
text |
65535 |
否 |
否 |
发布时间 |
|
7 |
music_lyrics |
longtext |
4294967295 |
否 |
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音乐歌词 |
|
8 |
music_information_limit_times |
int |
是 |
否 |
展示限制次数 |
|
|
9 |
name_statistics_limit_times |
int |
是 |
否 |
名称限制次数 |
|
|
10 |
singer_statistics_limit_times |
int |
是 |
否 |
歌手限制次数 |
|
|
11 |
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int |
是 |
否 |
专辑限制次数 |
|
|
12 |
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int |
是 |
否 |
点赞限制次数 |
|
|
13 |
comment_data_limit_times |
int |
是 |
否 |
评论限制次数 |
|
|
14 |
statistics_of_published_quantity_limit_times |
int |
是 |
否 |
发布限制次数 |
|
|
15 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
16 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-13-music_information(音乐信息)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
music_information_id |
int |
是 |
是 |
音乐信息ID |
|
|
2 |
song_name |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
song_style |
varchar |
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否 |
否 |
歌曲风格 |
|
4 |
name_of_singer |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌手名称 |
|
5 |
music_album |
varchar |
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否 |
否 |
音乐专辑 |
|
6 |
release_time |
varchar |
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否 |
否 |
发布时间 |
|
7 |
song_audio |
varchar |
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否 |
否 |
歌曲音频 |
|
8 |
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varchar |
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否 |
否 |
音乐封面 |
|
9 |
music_lyrics |
longtext |
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否 |
否 |
音乐歌词 |
|
10 |
hits |
int |
是 |
否 |
点击数 |
|
|
11 |
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int |
是 |
否 |
点赞数 |
|
|
12 |
collect_len |
int |
是 |
否 |
收藏数 |
|
|
13 |
comment_len |
int |
是 |
否 |
评论数 |
|
|
14 |
recommend |
int |
是 |
否 |
智能推荐 |
|
|
15 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
16 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
17 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
18 |
source_id |
int |
否 |
否 |
来源ID |
|
|
19 |
source_user_id |
int |
否 |
否 |
来源用户 |
表 4-14-name_statistics(名称统计)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
name_statistics_id |
int |
是 |
是 |
名称统计ID |
|
|
2 |
song_name |
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否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
name_of_singer |
varchar |
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否 |
否 |
歌手名称 |
|
4 |
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varchar |
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否 |
否 |
音乐专辑 |
|
5 |
release_time |
varchar |
64 |
否 |
否 |
发布时间 |
|
6 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
7 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
8 |
source_table |
varchar |
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否 |
否 |
来源表 |
|
9 |
source_id |
int |
否 |
否 |
来源ID |
|
|
10 |
source_user_id |
int |
否 |
否 |
来源用户 |
表 4-15-notice(公告)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
notice_id |
mediumint |
是 |
是 |
公告ID |
|
|
2 |
title |
varchar |
125 |
是 |
否 |
标题 |
|
3 |
content |
longtext |
4294967295 |
否 |
否 |
正文 |
|
4 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
5 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-16-ordinary_user(普通用户)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
ordinary_user_id |
int |
是 |
是 |
普通用户ID |
|
|
2 |
user_name |
varchar |
64 |
否 |
否 |
用户姓名 |
|
3 |
contact_information |
varchar |
64 |
否 |
否 |
联系方式 |
|
4 |
user_gender |
varchar |
64 |
否 |
否 |
用户性别 |
|
5 |
examine_state |
varchar |
16 |
是 |
否 |
审核状态 |
|
6 |
user_id |
int |
是 |
否 |
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|
|
7 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
8 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-17-praise(点赞)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
praise_id |
int |
是 |
是 |
点赞ID |
|
|
2 |
user_id |
int |
是 |
是 |
点赞人 |
|
|
3 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
4 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
5 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
6 |
source_field |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源字段 |
|
7 |
source_id |
int |
是 |
否 |
来源ID |
|
|
8 |
status |
tinyint |
是 |
否 |
点赞状态:1为点赞,0已取消 |
表 4-18-score(评分)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
score_id |
int |
是 |
是 |
评分ID |
|
|
2 |
user_id |
int |
是 |
否 |
评分人 |
|
|
3 |
nickname |
varchar |
64 |
否 |
否 |
昵称 |
|
4 |
score_num |
double |
是 |
否 |
评分 |
|
|
5 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
6 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
7 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
8 |
source_field |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源字段 |
|
9 |
source_id |
int |
是 |
否 |
来源ID |
表 4-19-sensitive_vocabulary(敏感词汇)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
sensitive_vocabulary_id |
int |
是 |
是 |
敏感词汇ID |
|
|
2 |
sensitive_vocabulary |
varchar |
64 |
否 |
否 |
敏感词汇 |
|
3 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
4 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-20-singer_statistics(歌手统计)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
singer_statistics_id |
int |
是 |
是 |
歌手统计ID |
|
|
2 |
song_name |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
name_of_singer |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌手名称 |
|
4 |
music_album |
varchar |
64 |
否 |
否 |
音乐专辑 |
|
5 |
release_time |
varchar |
64 |
否 |
否 |
发布时间 |
|
6 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
7 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
8 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
9 |
source_id |
int |
否 |
否 |
来源ID |
|
|
10 |
source_user_id |
int |
否 |
否 |
来源用户 |
表 4-21-slides(轮播图)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
slides_id |
int |
是 |
是 |
轮播图ID |
|
|
2 |
title |
varchar |
64 |
否 |
否 |
标题 |
|
3 |
content |
varchar |
255 |
否 |
否 |
内容 |
|
4 |
url |
varchar |
255 |
否 |
否 |
链接 |
|
5 |
img |
varchar |
255 |
否 |
否 |
轮播图 |
|
6 |
hits |
int |
是 |
否 |
点击量 |
|
|
7 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
8 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-22-song_type(歌曲类型)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
song_type_id |
int |
是 |
是 |
歌曲类型ID |
|
|
2 |
song_type |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌曲类型 |
|
3 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
4 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
表 4-23-statistics_of_published_quantity(发布数量统计)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
statistics_of_published_quantity_id |
int |
是 |
是 |
发布数量统计ID |
|
|
2 |
song_name |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌曲名称 |
|
3 |
name_of_singer |
varchar |
64 |
否 |
否 |
歌手名称 |
|
4 |
music_album |
varchar |
64 |
否 |
否 |
音乐专辑 |
|
5 |
release_time |
date |
否 |
否 |
发布时间 |
|
|
6 |
number_of_releases |
double |
否 |
否 |
发布数量 |
|
|
7 |
create_time |
datetime |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
8 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
|
|
9 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
10 |
source_id |
int |
否 |
否 |
来源ID |
|
|
11 |
source_user_id |
int |
否 |
否 |
来源用户 |
表 4-24-upload(文件上传)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
upload_id |
int |
是 |
是 |
上传ID |
|
|
2 |
name |
varchar |
64 |
否 |
否 |
文件名 |
|
3 |
path |
varchar |
255 |
否 |
否 |
访问路径 |
|
4 |
file |
varchar |
255 |
否 |
否 |
文件路径 |
|
5 |
display |
varchar |
255 |
否 |
否 |
显示顺序 |
|
6 |
father_id |
int |
否 |
否 |
父级ID |
|
|
7 |
dir |
varchar |
255 |
否 |
否 |
文件夹 |
|
8 |
type |
varchar |
32 |
否 |
否 |
文件类型 |
表 4-25-user(用户账户)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
user_id |
int |
是 |
是 |
用户ID |
|
|
2 |
state |
smallint |
是 |
否 |
账户状态:(1可用|2异常|3已冻结|4已注销) |
|
|
3 |
user_group |
varchar |
32 |
否 |
否 |
所在用户组 |
|
4 |
login_time |
timestamp |
是 |
否 |
上次登录时间 |
|
|
5 |
phone |
varchar |
11 |
否 |
否 |
手机号码 |
|
6 |
phone_state |
smallint |
是 |
否 |
手机认证:(0未认证|1审核中|2已认证) |
|
|
7 |
username |
varchar |
16 |
是 |
否 |
用户名 |
|
8 |
nickname |
varchar |
16 |
否 |
否 |
昵称 |
|
9 |
password |
varchar |
64 |
是 |
否 |
密码 |
|
10 |
|
varchar |
64 |
否 |
否 |
邮箱 |
|
11 |
email_state |
smallint |
是 |
否 |
邮箱认证:(0未认证|1审核中|2已认证) |
|
|
12 |
avatar |
varchar |
255 |
否 |
否 |
头像地址 |
|
13 |
open_id |
varchar |
255 |
否 |
否 |
针对获取用户信息字段 |
|
14 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
表 4-26-user_group(用户组)
|
编号 |
字段名 |
类型 |
长度 |
是否非空 |
是否主键 |
注释 |
|
1 |
group_id |
mediumint |
是 |
是 |
用户组ID |
|
|
2 |
display |
smallint |
是 |
否 |
显示顺序 |
|
|
3 |
name |
varchar |
16 |
是 |
否 |
名称 |
|
4 |
description |
varchar |
255 |
否 |
否 |
描述 |
|
5 |
source_table |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源表 |
|
6 |
source_field |
varchar |
255 |
否 |
否 |
来源字段 |
|
7 |
source_id |
int |
是 |
否 |
来源ID |
|
|
8 |
register |
smallint |
否 |
否 |
注册位置 |
|
|
9 |
create_time |
timestamp |
是 |
否 |
创建时间 |
|
|
10 |
update_time |
timestamp |
是 |
否 |
更新时间 |
第五章 详细设计与实现
5.1前端首页模块
首页是用户访问网站时首先看到的页面,它展示了最新的通知公告、音乐资讯和音乐信息。系统会根据用户的行为分析,推荐用户可能感兴趣的音乐类型,这些推荐会显示在页面最前面,以方便用户发现新内容。前台首页模块展示如下图所示。

图5-1前台首页模块图
5.2用户注册模块
不是音乐推荐系统中正式用户的是可以在线进行注册的,当填写上自己的账号+设置密码+确认密码+昵称+邮箱+手机号+身份+用户姓名+用户性别等信息后再点击“注册”按钮后将会先验证输入的有没有空数据,再次验证密码和确认密码是否是一样的,最后验证输入的账户名和数据库表中已经注册的账户名是否重复,只有都验证没问题后即可用户注册成功。其用户注册模块展示如下图所示。

图5-2注册模块图
5.3登录模块
音乐推荐系统中的前台上注册后的用户是可以通过自己的用户名+密码进行登录的,当用户输入完整的自己的用户名+密码信息并点击“登录”按钮后,将会首先验证输入的有没有空数据,再次验证输入的用户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致,只有在一致后将会登录成功并自动跳转到音乐推荐系统的首页中,否则将会提示相应错误信息,登录模块如下图所示。

图5-3登录模块图
5.4前端普通用户功能模块
5.4.1通知公告模块
通知公告部分包含了网站的最新公告、关于我们页面的链接、联系方式和网站介绍。用户可以在这里查看任何重要的更新或通知,并通过提供的链接获取更多关于网站的信息。如下图所示

图5-4通知公告模块图
5.4.2音乐资讯模块
音乐资讯部分允许用户查看最新的音乐新闻和文章。用户可以对这些内容进行点赞、收藏和评论,与社区其他成员分享自己的观点和感受。如下图所示。

图5-5音乐资讯模块图
5.4.3音乐信息模块
这个部分提供了各种音乐信息,包括新歌发布、专辑更新等。用户同样可以对这些音乐内容进行点赞、收藏和评论,参与音乐讨论。如下图所示。

图5-6音乐信息模块图
5.4.4个人中心模块
个人中心是用户管理个人信息和活动的地方。它包括个人首页、收藏列表和评论管理。用户可以在这里查看他们收藏的音乐、管理他们的评论以及编辑个人资料。如下图所示。

图5-7个人中心模块图
5.5后端管理员功能模块
5.5.1后台首页模块
在后台首页,管理员可以看到几个重要的统计数据,包括名称统计、歌手统计和专辑统计。这些统计信息可以帮助管理员快速了解平台的音乐资源分布情况。点击管理员的头像,可以进入个人信息页面,在这里管理员可以查看和修改自己的个人信息,包括用户名、联系方式等。同时,管理员还可以在这里修改自己的登录密码,以确保账户的安全性。如下图所示。

图5-8后台首页模块图
5.5.2系统用户模块
系统用户管理模块允许管理员查看和管理平台上的用户账户。目前系统中包括管理员和普通用户两种角色。管理员可以对用户账户进行添加、删除和查询操作,确保平台的用户信息准确无误。流程图如下所示。

图5-9用户管理流程图
系统用户模块如下图所示。

图5-10系统用户模块图
5.5.3歌曲类型管理模块
在歌曲类型管理模块中,管理员可以对平台上的歌曲类型进行管理。管理员可以添加新的歌曲类型,也可以删除不再使用的类型。此外,管理员还可以查询现有的歌曲类型,并查看每个类型的详细信息,以便更好地组织和分类音乐资源。如下图所示。

图5-11歌曲类型管理模块图
5.5.4音乐数据管理模块
在音乐数据管理模块中,管理员可以对平台上的音乐数据进行删除和查询操作。管理员可以查看音乐数据的详细信息,该系统还具备爬取功能,能够从互联网上自动抓取音乐信息,还可以直接在此添加包括名称、展示、歌手、专辑、点赞、评论、发布信息。如下图所示。

图5-12音乐数据管理模块图
5.5.5音乐信息管理模块
在音乐信息管理模块中,管理员可以对平台上的音乐信息进行删除和查询操作。管理员可以查看音乐的详细信息,并管理音乐的评论数据,确保评论内容的健康和合规。如下图所示。

图5-13音乐信息管理模块图
5.5.6系统管理模块
系统管理模块包括轮播图管理和敏感词管理。在轮播图管理中,管理员可以添加、删除和查询轮播图内容,以展示平台的最新动态或推荐内容。在敏感词管理中,管理员可以添加新的敏感词,也可以删除不再需要的敏感词,还可以查询和查看敏感词的详细信息,确保平台内容的合规性。如下图所示。

图5-14轮播图管理模块图
第六章 系统测试
6.1系统测试的目的
测试的主要目的是确保系统的功能和性能满足预期的需求,同时识别和修复潜在的缺陷。通过系统测试,可以验证各个功能模块的正确性和稳定性,确保系统在不同使用场景下的表现符合设计要求。测试目的包括确认系统功能的完整性、验证数据处理的准确性、评估系统的性能和安全性。测试还可以提高用户满意度,保证用户在使用系统时获得流畅和可靠的体验。通过全面的测试,可以降低后期维护成本,减少系统上线后出现故障的风险,从而保障系统的长期稳定运行。
6.2测试方法
在本系统中,测试方法主要依赖于测试用例的设计与执行。测试用例是根据系统需求文档编写的,覆盖所有功能模块及其边界情况。每个测试用例包含输入数据、预期结果和实际结果的对比,以验证系统的功能是否按预期工作。
常见的测试用例包括功能测试用例、边界测试用例和异常测试用例。功能测试用例针对系统的各项功能进行验证;边界测试用例则侧重于输入数据的边界条件,验证系统在极端情况下是否能够稳定运行;异常测试用例则用于验证系统在处理错误输入或异常情况时的反应。本文选择功能测试用例进行系统测试。
在测试执行过程中,记录每个用例的执行结果,并根据实际结果与预期结果的对比,判断系统是否存在缺陷。通过系统化的测试用例执行,可以有效提高测试的覆盖率和效率,为系统的最终上线提供保障。
6.3测试用例
6.3.1用户登录功能测试
表6-1 用户登录功能测试表
|
用例名称 |
用户登录系统 |
|
目的 |
测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能 |
|
前提 |
未登录的情况下 |
|
测试流程 |
1) 进入登录页面 2) 输入正确的用户名和密码 |
|
预期结果 |
用户名和密码正确的时候,跳转到登录成功界面,反之则显示错误信息,提示重新输入 |
|
实际结果 |
实际结果与预期结果一致 |
6.3.2创建数据测试
在系统中,创建功能也是基础功能之一,因此创建功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在创建时各种情况下系统结果的测试。由于系统涉及创建功能操作过多,因此将多处统称创建功能。
创建数据用例如表6-2 所示。
表6-2 创建数据测试用例
|
测试用例编号 |
YL_05 |
|
|
测试用例名称 |
系统使用者进行创建数据 |
|
|
测试用例描述 |
使用者输入要创建的数据 |
|
|
系统入口 |
浏览器 |
|
|
步骤 |
预期结果 |
实际结果 |
|
输入完整并且格式正确的数据 |
提示“创建成功”,并显示所有数据 |
预期结果 |
|
核心位置数据但非必要位置不输入数据 |
提示“创建成功”,并显示所有数据 |
预期结果 |
|
核心数据位置不输入数据 |
提示“创建失败” |
预期结果 |
6.3.3修改数据测试
在系统中,修改功能是系统主要实现功能,因此修改功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在修改时各种情况下系统结果的测试。由于系统涉及修改功能操作过多,因此将多处数据表记录修改和状态修改统称修改功能。
修改数据用例如表6-3所示。
表6-3 修改数据测试用例
|
测试用例编号 |
YL_06 |
|
|
测试用例名称 |
系统使用者进行修改数据 |
|
|
测试用例描述 |
使用者对可修改的数据项进行修改 |
|
|
系统入口 |
浏览器 |
|
|
步骤 |
预期结果 |
实际结果 |
|
将现有数据修改成正确的数据 |
提示“修改成功”,并显示所有数据 |
预期结果 |
|
将现有数据修改成错误的数据 |
提示“修改失败” |
预期结果 |
6.3.4查询数据测试
在系统中,查询功能是使用系统使用最多也是最基础的功能,因此查询功能的测试很有代表性。在此章节主要列举在查询时各种情况下系统结果的测试。
查询数据用例如表6-4所示。
表6-4 查询数据测试用例
|
测试用例编号 |
YL_05 |
|
|
测试用例名称 |
系统使用者进行查询数据 |
|
|
测试用例描述 |
全部查询以及输入关键词查询 |
|
|
系统入口 |
浏览器 |
|
|
步骤 |
预期结果 |
实际结果 |
|
界面自动查询全部 |
显示对应所有记录 |
预期结果 |
|
输入已存在且能匹配成功的关键字 |
显示所查询到的数据 |
预期结果 |
|
输入不存在的关键字 |
显示数据界面为空 |
预期结果 |
6.4测试结果
在本次测试的过程主要针对所有功能下的添加操作,修改操作和删除操作,并以真实数据一一进行相关功能项目的输入,最终能够保证每个项目涉及的功能都能够正常运行,因此能够保证本次设计的,已实现的功能能够正常运行并且相关数据库的信息也同样保证正确。
通过应用先进的数据处理技术,实现了对用户音乐偏好精准分析的功能,从而提供个性化推荐服务。系统能够根据用户的播放历史、点赞和收藏行为,识别出用户的音乐兴趣,并据此推送符合个人品味的歌曲列表。在开发过程中,积累了丰富的经验,尤其是在数据分析、用户体验优化以及后台管理系统设计方面取得了显著进步。这些经验对于理解用户需求和提升服务质量至关重要。
展望未来,将持续关注用户反馈,不断优化推荐算法,以提高推荐的准确性和多样性。计划引入更多元化的数据来源,进一步细化用户画像,力求覆盖更广泛的音乐类型和风格。此外,将探索如何在保障用户隐私的前提下,增强系统的交互性和智能化水平,为用户提供更加贴心的服务体验。随着技术的发展和市场的变化,保持系统的更新迭代,满足用户日益增长的需求,是未来发展的重要方向。
- 黄维.基于B/S模式的虚拟网络实验室安全管理体系分析[J].信息系统工程,2024,(05):4-7.
- 张宇薇.HTML5在Web前端开发中的应用[J].集成电路应用,2024,41(04):274-276.
- 邱红丽,张舒雅.基于Django框架的web项目开发研究[J].科学技术创新,2021,(27):97-98.
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- 刘昊.基于深度学习和协同过滤的音乐推荐系统研究[D].吉林建筑大学,2023.
- 黄逸骁.基于协同过滤的个性化音乐推荐系统[D].中国地质大学(北京),2023.
- 毛庆航.基于情感分析的个性化音乐推荐系统的设计与实现[D].曲阜师范大学,2023
音乐推荐系统设计与实现工作已结束,虽然过程中充满挑战,但内心充满自豪和满足。感谢大学四年间教导我的所有老师,他们的专业知识与人生智慧让我成长为能独立完成系统的学生。特别感谢指导老师,他耐心解答疑惑,引导我解决问题,提升自主解决能力。室友和同学们的宝贵建议和支持也让我取得长足进步。未来,我将继续努力追求卓越,不辜负所学所悟和老师期望。坚信坚定信念和不懈努力,未来定能取得更辉煌成就。期待更美好未来!
音乐推荐系统设计与实现不仅是技术挑战,挫折和困难是成长的垫脚石,让我更深入理解问题,精确找到解决方案。每次解决问题,都感到满足和自豪。
对于未来,我充满期待和信心。无论道路多崎岖,只要保持坚定信念,持续努力,定能取得更大成就。期待将知识和技能运用到实际中,为社会做出更大贡献。
最后,感谢所有帮助和支持我的人。你们的教诲、鼓励和支持让我有今天的成就。我会继续努力,不辜负期望,为实现更美好的未来而奋斗。
登录代码如下:
def Login(self, ctx):
print("===================登录=====================")
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户不存在",
}
}
body = ctx.body
password = md5hash(body["password"]) or ""
obj = service_select("user").Get_obj(
{"username": body["username"]}, {"like": False}
)
if obj:
user_group = service_select("user_group").Get_obj({'name': obj['user_group']}, {"like": False})
if user_group and user_group['source_table'] != '':
user_obj = service_select(user_group['source_table']).Get_obj({"user_id": obj['user_id']}, {"like": False})
if user_obj['examine_state'] == '未通过':
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未通过审核",
}
}
return ret
if user_obj['examine_state'] == '未审核':
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未审核",
}
}
return ret
if obj["state"] == 1:
if obj["password"] == password:
timeout = timezone.now()
timestamp = int(time.mktime(timeout.timetuple())) * 1000
token = md5hash(str(obj["user_id"]) + "_" + str(timestamp))
ctx.request.session[token] = obj["user_id"]
service_select("access_token").Add(
{"token": token, "user_id": obj["user_id"]}
)
obj["token"] = token
ret = {
"result": {"obj": obj}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码错误",
}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户账户不可用,请联系管理员",
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
注册代码如下:
def Register(self, ctx):
print("===================注册=====================")
userService = service_select("user")
body = ctx.body
if "username" not in body and body["username"] == '':
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户名不能为空",
}
}, ensure_ascii=False))
if "user_group" not in body and body["user_group"] == '':
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户组不能为空",
}
}, ensure_ascii=False))
if "password" not in body and body["password"] == '':
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码不能为空",
}
}, ensure_ascii=False))
post_param = body
post_param['nickname'] = body["nickname"] or ""
post_param['password'] = md5hash(body["password"])
obj = userService.Get_obj({"username": post_param['username']}, {"like": False})
if obj:
return ctx.response(json.dumps({
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户名已存在",
}
}, ensure_ascii=False))
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "注册失败",
}
}
bl = userService.Add(post_param)
if bl:
ret = {
"result": {
"bl": True,
"message": "注册成功"
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
找回密码代码如下:
def Forget_password(self, ctx):
print("===================修改密码=====================")
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户信息不能没有"
}
}
body = ctx.body
if not body["code"]:
return {
"error": {
"code": 70000,
"message": "验证码不存在或者错误"
}
}
obj = service_select("user").Get_obj(
{"username": body["username"]}, {"like": False}
)
if not obj:
return {
"error": {
"code": 70000,
"message": "用户名不存在或者错误"
}
}
password = md5hash(body["password"])
if not password:
return {
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码不存在或者错误"
}
}
bl = service_select("user").Set({"user_id": obj["user_id"]}, {"password": password})
if bl:
ret = {"result": {"bl": True, "message": "修改成功"}}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "修改失败",
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
修改密码代码如下:
def Change_password(self, ctx):
print("===================修改密码=====================")
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账号未登录",
}
}
request = ctx.request
headers = request.headers
if ("x-auth-token" in headers) and headers["x-auth-token"]:
token = headers["x-auth-token"]
user_id = tokenGetUserId(token, request)
userService = service_select("user")
body = ctx.body
password = md5hash(body["o_password"])
obj = userService.Get_obj({"user_id": user_id, "password": password}, {"like": False})
if obj:
password = md5hash(body["password"])
bl = userService.Set({"user_id": user_id}, {"password": password})
if bl:
ret = {"result": {"bl": True, "message": "修改成功"}}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "修改失败",
}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "密码错误",
}
}
else:
ret = {
"error": {
"code": 70000,
"message": "账户未登录",
}
}
return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))
增删查改代码如下:
增
def Add(self, ctx):
body = ctx.body
unique = self.config.get("unique")
obj = None
if unique:
qy = {}
for i in range(len(unique)):
key = unique[i]
qy[key] = body.get(key)
obj = self.service.Get_obj(qy)
if not obj:
error = self.Add_before(ctx)
if error["code"]:
return {"error": error}
error = self.Events("add_before", ctx, None)
if error["code"]:
return {"error": error}
result = self.service.Add(body, self.config)
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
res = self.Add_after(ctx, result)
if res:
result = res
res = self.Events("add_after", ctx, result)
if res:
result = res
return {"result": result}
else:
return {"error": {"code": 10000, "message": "已存在"}}
删
def Del(self, ctx):
if len(ctx.query) == 0:
errorMsg = {"code": 30000, "message": "删除条件不能为空!"}
return errorMsg
result = self.service.Del(ctx.query, self.config)
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
return {"result": result}
改
def Set(self, ctx):
error = self.Set_before(ctx)
if error["code"]:
return {"error": error}
error = self.Events("set_before", ctx, None)
if error["code"]:
return {"error": error}
query = ctx.query
if 'page' in query.keys():
del ctx.query['page']
if 'size' in query.keys():
del ctx.query['size']
if 'orderby' in query.keys():
del ctx.query['orderby']
result = self.service.Set(ctx.query, ctx.body, self.config)
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
res = self.Set_after(ctx, result)
if res:
result = res
res = self.Events("set_after", ctx, result)
if res:
result = res
return {"result": result}
查多条数据:
def Get_list(self, ctx):
query = dict(ctx.query)
config_plus = {}
if "field" in query:
field = query.pop("field")
config_plus["field"] = field
if "page" in query:
config_plus["page"] = query.pop("page")
if "size" in query:
config_plus["size"] = query.pop("size")
if "orderby" in query:
config_plus["orderby"] = query.pop("orderby")
if "like" in query:
config_plus["like"] = query.pop("like")
if "groupby" in query:
config_plus["groupby"] = query.pop("groupby")
count = self.service.Count(query)
lst = []
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
elif count:
lst = self.service.Get_list(query,
obj_update(self.config, config_plus))
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
self.interact_list(ctx, lst)
return {"result": {"list": lst, "count": count}}
查一条数据:
def Get_obj(self, ctx):
query = dict(ctx.query)
config_plus = {}
if "field" in query:
field = query.pop("field")
config_plus["field"] = field
obj = self.service.Get_obj(query, obj_update(self.config, config_plus))
if self.service.error:
return {"error": self.service.error}
if obj:
self.interact_obj(ctx, obj)
return {"result": {"obj": obj}}
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