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1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、Spark技术、Django框架、vue框架、数据库、协同过滤推荐算法、HTML
• 这个项目的研究背景：在大数据时代，图书资源呈海量增长，但用户常面临“筛选难、推荐不准”的痛点——传统图书系统多依赖简单分类检索，难以处理大规模数据，且推荐缺乏个性化。随着Spark等大数据技术与前后端分离架构的普及，构建一套整合高效数据处理、精准推荐与便捷交互的图书系统成为需求，既能解决用户找书效率低的问题，也能满足管理员对海量图书数据的高效管理需求。
• 这个项目的研究意义：该项目通过Spark技术实现大规模图书数据的高效处理，保障系统在数据量大时的稳定运行；结合Django+Vue前后端分离架构，提升用户交互体验；核心的协同过滤推荐算法（用户、物品双维度），分别在首页与详情页提供个性化推荐，大幅提升推荐精准度。同时，系统的分类、查询与分页功能降低用户操作成本，后台管理功能保障数据有序维护，为图书领域数字化系统开发提供技术参考，兼具实用与示范价值。

2、项目界面

（1）系统首页

（2）图书详情页

（3）推荐页面

（4）图书列表

（5）图书分类

（6）后台管理

（7）注册登录

3、项目说明

本项目是一套基于Python与Spark技术构建的智能图书系统，采用Django+Vue前后端分离架构，结合协同过滤推荐算法与数据库技术，实现图书的高效检索、个性化推荐与便捷管理，覆盖用户交互与管理员操作全场景。

系统以“用户体验”为核心设计流程：前台用户需完成注册登录后进入系统，首页采用左右分栏布局——右侧展示多层级图书分类（含文学、流行、科技等大类及下属小类），方便用户快速定位兴趣领域；左侧通过基于用户的协同过滤推荐算法呈现10本个性化图书，下方辅以高分书榜，兼顾个性化与热门需求。

为提升图书查找效率，系统设计了灵活的查询模块，支持按书名、分类、作者、ISBN等多维度筛选，搭配“10本/页”的分页功能，有效降低后端数据库负载，避免数据加载缓慢问题；独立的图书分类模块则直观展示所有分类层级，用户点击即可筛选对应图书，进一步简化操作。

图书详情页是信息与推荐的核心载体，不仅完整呈现图书基础信息（封面、作者、出版社、出版年等）与内容简介、大纲，还在底部通过基于物品的协同过滤算法推荐5本关联图书，帮助用户拓展阅读选择。管理员则可通过后台管理模块，对抓取的所有图书数据进行统一维护，保障系统数据的准确性与完整性。

整体而言，项目整合了大数据处理（Spark）、前后端分离（Django+Vue）与智能推荐（协同过滤）技术，既解决了传统图书系统数据处理能力弱、推荐精准度低的问题，又通过人性化设计提升用户操作体验，为图书资源的高效利用提供了完整解决方案。

4、核心代码

from .models import *
from django.http.response import HttpResponse
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from datetime import datetime, time
from django.core.paginator import Paginator
from django.db.models import Q
from app.apps import AppConfig


def to_dict(l, exclude=tuple()):
    # 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数
    def transform(v):
        if isinstance(v, datetime):
            return v.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return v

    def _todict(obj):
        j = {
            k: transform(v)
            for k, v in obj.__dict__.items()
            if not k.startswith("_") and k not in exclude
        }
        return j

    return [_todict(i) for i in l]


def get_book_list(request):
    body = request.json
    pagesize = body.get("pagesize", 10)
    page = body.get("page", 1)
    exclude_fields = ["pagesize", "page", "total", "keyword"]
    query = {k: v for k, v in body.items() if k not in exclude_fields and v}
    q = Q(**query)
    if body.get("keyword"):
        q = q & (
            Q(title__icontains=body["keyword"])
            | Q(author__icontains=body["keyword"])
            | Q(isbn__icontains=body["keyword"])
        )
    objs = Book.objects.filter(q).order_by("id")
    paginator = Paginator(objs, pagesize)
    pg = paginator.page(page)
    result = list(pg.object_list)
    result = to_dict(result)
    return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})


def get_content_recommend_books(request):
    # 基于物品推荐
    body = request.json
    id = body.get("id")
    o = Book.objects.get(pk=id)
    topK = 5
    try:
        ids = AppConfig.recommendProductsForProduct(o.id, topK)
        result = Book.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")
    except:
        result = Book.objects.filter(cat2=o.cat2).order_by("?")[:topK]

    return JsonResponse(to_dict(result), safe=False)


def get_user_recommend_books(request):
    # 基于用户推荐
    topK = 10
    try:
        ids = AppConfig.recommendProductsForUser(request.user.id, topK)
        result = Book.objects.filter(id__in=ids).order_by("?")
    except:
        result = Book.objects.order_by("?")[:topK]
    return JsonResponse(to_dict(result), safe=False)


def get_high_score_books(request):
    # 高分榜
    result = Book.objects.filter(score__gt=8).order_by("?")[:10]
    return JsonResponse(to_dict(result), safe=False)


def get_book_detail(request):
    body = request.json
    id = body.get("id")
    o = Book.objects.get(pk=id)
    History.objects.create(user=request.user, book=o)
    return JsonResponse(to_dict([o])[0])


def get_book_category(request):
    result = []
    for (cat1,) in Book.objects.values_list("cat1").distinct():
        item = dict(value=cat1, label=cat1, children=[])
        result.append(item)
        for (cat2,) in Book.objects.filter(cat1=cat1).values_list("cat2").distinct():
            item2 = dict(value=cat2, label=cat2)
            item["children"].append(item2)
    return JsonResponse(result, safe=False)

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