💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
文化旅游信息公开管理平台-系统功能
本系统《基于Python的文化旅游信息公开管理平台》是一个采用B/S架构设计的现代化Web应用，旨在为游客和管理者提供一个高效、便捷的文化旅游信息交互枢纽。系统后端核心基于Python语言及Django框架进行构建，利用其强大的ORM功能和快速开发特性，实现了业务逻辑的清晰分层与数据的高效处理；前端则采用Vue.js结合ElementUI组件库，通过前后端分离的开发模式，为用户带来了响应迅速、交互流畅的界面体验。在数据持久化层面，系统选用MySQL关系型数据库来存储景点信息、文化资料、用户数据及评论内容等核心实体，确保了数据的一致性与可靠性。平台主要面向两大用户群体：普通游客和管理员。游客可以通过平台浏览详细的文化旅游景点介绍、查询开放时间与票价、阅读其他游客的真实评论与评分，并进行个人收藏管理；管理员则拥有后台管理权限，能够对景点信息、新闻公告、用户评论进行全方位的增删改查操作，并可视化的查看平台运营的基础数据，从而实现对文化旅游信息的集中化、规范化和动态化管理，极大地提升了信息发布的效率与游客的规划体验
文化旅游信息公开管理平台-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
文化旅游信息公开管理平台-背景意义
选题背景
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，旅游已经从单纯的观光行为向深度文化体验转变，越来越多的人渴望在旅途中感受独特的地方文化与历史底蕴。然而，当前许多文化旅游信息散落在各个政府网站、旅游社平台、社交媒体上，信息孤岛现象严重，游客往往需要花费大量时间和精力去筛选、甄别信息的准确性与时效性，这无疑增加了旅行规划的难度。同时，一些地方的文化旅游资源未能得到系统性的整合与有效的线上推广，导致其知名度不高，难以吸引到潜在游客。因此，开发一个能够集中、权威、动态地展示区域文化旅游信息的公开管理平台，便成为了一个切实的需求。本项目正是在这样的背景下提出的，尝试利用现代Web技术，构建一个连接游客与文化资源的桥梁，解决信息不对称的问题，为游客提供一站式的信息获取服务，也为文化资源的数字化保护与传播贡献一份力量。
选题意义
作为一个毕业设计项目，本系统的意义更多体现在实践探索和应用价值上，而非颠覆性的行业变革。对于游客而言，这个平台提供了一个可靠的信息来源，他们可以在这里找到经过整理的景点介绍、实用的游览建议以及其他游客的真实反馈，这能帮助他们更好地规划行程，避免踩坑，提升整个旅行的质量和满意度。对地方文旅管理部门或相关机构来说，系统扮演了一个数字化的宣传窗口和管理助手的角色，通过这个平台可以更便捷地发布官方信息、推广特色文化活动，并且能直接收集到用户的评价和需求，为后续的服务改进和决策提供数据参考。对我个人而言，完成这个项目是一次宝贵的全栈开发实践，它让我完整地经历了从需求分析、技术选型、系统设计到编码实现和测试部署的全过程，将课堂上学到的Python、Django、Vue、MySQL等知识点真正融会贯通，锻炼了解决实际问题的能力，为未来的学习和工作打下了坚实的基础。
文化旅游信息公开管理平台-演示视频
文化旅游信息公开管理平台-演示图片
文化旅游信息公开管理平台-代码展示
# 以下代码模拟了在Django视图中的核心业务逻辑处理，并集成了Spark用于离线数据分析的场景
# 假设此为推荐系统模块，首先初始化SparkSession用于离线分析用户行为日志
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("TourismRecommendation").getOrCreate()
# 核心功能1：管理员添加或更新景点信息
def manage_attraction(request):
if request.method == 'POST':
attraction_id = request.POST.get('attraction_id')
name = request.POST.get('name', '').strip()
description = request.POST.get('description', '').strip()
location = request.POST.get('location', '').strip()
if not name or not location:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '景点名称和位置不能为空'})
try:
if attraction_id:
attraction = Attraction.objects.get(id=attraction_id)
attraction.name = name
attraction.description = description
attraction.location = location
else:
attraction = Attraction(name=name, description=description, location=location)
attraction.save()
return JsonResponse({'status': 'success', 'message': '操作成功', 'attraction_id': attraction.id})
except Attraction.DoesNotExist:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '景点不存在'})
except Exception as e:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': f'服务器错误: {str(e)}'})
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '请求方法错误'})
# 核心功能2：用户提交评论并更新景点平均分
def submit_comment(request):
if request.method == 'POST' and request.user.is_authenticated:
user = request.user
attraction_id = request.POST.get('attraction_id')
content = request.POST.get('content', '').strip()
rating = int(request.POST.get('rating', 0))
if not (1 <= rating <= 5):
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '评分必须在1-5之间'})
if not content:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '评论内容不能为空'})
try:
attraction = Attraction.objects.get(id=attraction_id)
if Comment.objects.filter(user=user, attraction=attraction).exists():
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '您已经评论过此景点'})
comment = Comment.objects.create(user=user, attraction=attraction, content=content, rating=rating)
comments = Comment.objects.filter(attraction=attraction)
avg_rating = comments.aggregate(avg_rating=Avg('rating'))['avg_rating']
attraction.average_rating = round(avg_rating, 1)
attraction.save()
return JsonResponse({'status': 'success', 'message': '评论成功', 'new_avg_rating': attraction.average_rating})
except Attraction.DoesNotExist:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '景点不存在'})
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '无效的请求'})
# 核心功能3：基于Spark分析的个性化推荐（模拟离线计算过程）
def generate_recommendations(user_id):
# 假设user_behavior_log是一个包含(user_id, attraction_id, action_type)的HDFS路径
# 这里用本地模拟数据代替
data = [(1, 101, 'view'), (1, 102, 'view'), (2, 101, 'view'), (2, 103, 'view'), (3, 102, 'view'), (3, 104, 'view')]
columns = ["user_id", "attraction_id", "action"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
user_actions = df.filter(col("user_id") == user_id).select("attraction_id").distinct()
viewed_attractions = [row['attraction_id'] for row in user_actions.collect()]
co_viewed_df = df.alias("df1").join(df.alias("df2"), col("df1.attraction_id") == col("df2.attraction_id")).filter(col("df1.user_id") != col("df2.user_id"))
similar_users = co_viewed_df.filter(col("df1.user_id") == user_id).select(col("df2.user_id").alias("similar_user")).distinct()
recommendations_df = similar_users.join(df, similar_users.similar_user == df.user_id).filter(~col("attraction_id").isin(viewed_attractions))
final_recommendations = recommendations_df.groupBy("attraction_id").count().orderBy(col("count").desc())
recommended_ids = [row['attraction_id'] for row in final_recommendations.limit(5).collect()]
recommended_attractions = Attraction.objects.filter(id__in=recommended_ids)
return list(recommended_attractions.values())
文化旅游信息公开管理平台-结语
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