技术栈选择与分工

Flask作为后端框架处理古建筑数据推荐逻辑，Django用于构建模型商城系统（用户认证、订单管理）。Vue.js负责前端交互展示，PyCharm作为Python开发IDE。

古建筑推荐系统（Flask）

使用协同过滤算法或内容推荐算法实现古建筑个性化推荐。需要爬取或整理古建筑特征数据（年代、风格、地理位置等），存储于MySQL或PostgreSQL。

构建RESTful API接口：

@app.route('/api/recommend', methods=['POST'])
def get_recommendations():
    user_preferences = request.json
    # 调用推荐算法处理逻辑
    return jsonify(results)

模型商城系统（Django）

采用Django Rest Framework构建商品管理、购物车、支付接口。模型文件使用FileField存储，需配置CDN加速下载。

典型模型定义：

class ArchitecturalModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.DecimalField(max_digits=8, decimal_places=2)
    preview_img = models.ImageField(upload_to='previews/')

前端开发（Vue 3）

使用Vue CLI创建项目，Element Plus组件库构建UI。通过axios调用后端接口，推荐系统与商城系统采用微前端架构隔离。

API调用示例：

axios.post('/api/recommend', {tags: ['明清','木结构']})
     .then(response => this.recommendations = response.data)

开发环境配置

PyCharm安装Python 3.8+，配置Flask和Django运行环境。前端需安装Node.js 16+和Vue CLI。数据库建议使用Docker容器化部署。

数据流设计

用户行为数据通过Flask收集后存入Redis临时存储，定期批处理写入主数据库。推荐结果缓存采用Memcached，商城订单数据直接持久化到关系型数据库。

测试部署方案

单元测试使用pytest，接口测试用Postman。生产环境部署采用Nginx反向代理，Gunicorn运行Flask/Django服务。前端构建产物部署至对象存储。

开发技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx

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