今天推荐一个高仿电商项目小米商城,vue-store 作者还是学生,利用寒假做的,学生就这么牛逼哄哄,佩服佩服。
项目开发流程 划分目录 引用两个css文件 项目模块划分:tabbar->路由映射关系 目录风格 文件夹字母小写,组件首字母大写比较清晰 代码组织格式 一个项目里页面唯一的用id,多个用class methods,方法里面写函数,生命周期只负责调用就行 页面复杂的话就再分子组件 $el:相当于根组件,可以拿到组件的js原生值比如浏览宽高 目录结构 注意看每个文件的后缀名,没有后缀的就是文件夹。 src assets 静态资源 css base 地基(公共样式,自己的)
* 本文包含较多代码片段,PC端浏览推荐前往:https://cloud.tencent.com/document/product/876/70253
4)用户登陆了用户名密码,添加商品, 关闭浏览器 外地老家打开浏览器 登陆用户名和密码
前一篇博客为大家简单的讲解了一下关于一个简单的电商小程序的首页和分类页面的制作。这篇博客呢,继续为大家讲解后面搜索页、详情页、购物车页面的制作。
原文: https://www.cnblogs.com/wang-meng/p/5854773.html 今天来写一下关于购物车的东西, 这里首先抛出四个问题: 1)用户没登陆用户名和密码,添加商品, 关闭浏览器再打开后 不登录用户名和密码 问:购物车商品还在吗? 2)用户登陆了用户名密码,添加商品,关闭浏览器再打开后 不登录用户名和密码 问:购物车商品还在吗? 3)用户登陆了用户名密码,添加商品, 关闭浏览器,然后再打开,登陆用户名和密码 问:购物车商品还在吗? 4)用户登陆了用户名密码,
vue 高仿小米商城本项目前后端分离,前端基于Vue+Vuex+Element+Axios。后端基于Node.js+Mysql实现。
第一篇文章链接:模仿天猫实战【SSM版】——项目起步 第二篇文章链接:模仿天猫实战【SSM版】——后台开发 总结:项目从4-27号开始写,到今天5-7号才算真正的完工,有许多粗糙的地方,但总算完成
WeTest 导读 在小程序持续大量爆发的形势下,现在已经成为了各平台竞争的战略布局重点。至今年2月,月活超500万的微信小程序已经达到237个,其中个人开发占比高达2成。因小程序的开发门槛低、传播快、收益高,越来越多的开发者投入了小程序这一领域,由于整体开发水平层次不齐,会碰到越来越多的小程序质量问题。特别是面对电商、零售、旅游、直播等容易有高并发量的行业,会出现“服务器崩溃”、“访问响应缓慢”、“页面操作卡死”、“支付提交失败”等性能问题。那么,应该如何做小程序服务器压测呢? 接下来,我们将以电商
前台花费了大部分的时间,不仅仅是繁杂的样式和页面需要自己去编写,业务逻辑也比后台要复杂一些,因为是模仿,所以大部分的 CSS 我都是参照着天猫官网写的(利用FireFox来查看元素和元素样式):
首页,搜索商品,详情页,根据不同规格显示不同的商品价格,加入购物车,立即购买,评价列表展示,商品详情展示,商品评分,分类商品,标签查询,更多分类查询 ,模拟支付(扫码支付+刷脸支付)
项目开发初期,由于项目比较着急上线,前端的框架在选型上比较仓促,只是因为vue学习成本较低,就选了它,没有什么别的原因,
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法,漏斗分析法是一种基础的,处理多个指标分析问题的方法,有很多应用场景。
基于HTML5 + Bootstrap4 + jQuery进行设计于开发,广泛使用响应式布局系统,确保在不同分辨率屏幕下的网页呈现。在JavaScript的开发过程中,广泛使用了ECMAScript6标准(即一些ES6的特性)。项目共分为四个模块界面:主页、购物车、注册页面与商品详情页面。
在大数据分析中,对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向,通过对用户行为进行分析,企业可以了解用户从哪里来,进入平台后进行了哪些操作,什么情况下进行了下单付款,用户的留存、分布情况是怎样的等。
商品详情页是展示商品详细信息的一个页面,承载在网站的大部分流量和订单的入口。京东商城目前有通用版、全球购、闪购、易车、惠买车、服装、拼购、今日抄底等许多套模板。各套模板的元数据是一样的,只是展示方式不一样。目前商品详情页个性化需求非常多,数据来源也是非常多的,而且许多基础服务做不了的都放我们这,因此我们需要一种架构能快速响应和优雅的解决这些需求问题。因此我们重新设计了商品详情页的架构,主要包括三部分:商品详情页系统、商品详情页统一服务系统和商品详情页动态服务系统;商品详情页系统负责静的部分,而统一服务负责动的部分,而动态服务负责给内网其他系统提供一些数据服务。
电商网站有大有小,大到淘宝,小到我曾经做过的那个。虽然不同级别的电商网站的体量是太阳和地球一样的差别,但我觉得思路应该都是类似的。就像太阳和地球都是圆球,开玩笑的哈。 这几次周末的群视频,慢慢的讲到了“从商品详情页进入购物车”的这一环节。而当初这个购物电商网站的前端部分,是我完全开发的第一个真正意义上的电商网站,也就意味着这里面的思路都是我自己琢磨的,未必与主流的电商完全一致。反正就是个借鉴吧。 好了,现在我们已经在商品详情页了,那么它应该是至少三大部分组成: 一,商品信息; 二,直接购买; 三,加入购物车
在上一篇文章中,我们复盘了一个服装行业订单收集小程序的产品逻辑和数据库的设计思路。
ssm开发的网上鞋城系统,主要有商品分类,列表,详情,加入购物车,订单,收货地址等功能,单商家登录后台可以发布商品,上下架商品,发货退款等管理订单。
经过上一章的讨论相信你已经有些了解促销系统了。促销确实是电商网站的重中之重,需要慎重考虑。也许你会有一些疑问,猿人工厂君给出了促销规则,但是却没有告诉你限购怎么来玩耍。 这个问题我们稍微放一放,考虑到每个人的基础不一样,在后面的文章中会一定会体现出来的。今天,我们一起来聊一聊电商网站的价格是怎么一回事情。
给网站带来流量并不是一件容易的事,而在用户到达网站后如何吸引用户与网站发生互动更是一个艰难的挑战。如何建立一个用户喜欢的并能持续回访的一个站点?所有的网站营销人员都想知道答案,但这并没有一个通用的解决方案。 无论你是一个大型电商网站的CEO还是一个小型电商网站的老板,我们对于自己的网上商城都有着类似的期望:把访客转换成客户,然后把这些客户变成回头客,并引导他们去宣传你的品牌从而带来更多的客户。通过收集访客与网站之间的接触点数据,深入挖掘网站访客的在线行为和购买习惯数据,我们可以确认网站的KPI指标。虽然
Java基于ssm开发网上花店系统单商家系统,主要有商品分类,列表,详情,购物车,订单等功能。
知道了数据结构,下一个问题,就是如何保存购物车数据。前面我们分析过,可以使用Localstorage来实现。Localstorage是web本地存储的一种,那么,什么是web本地存储呢?
java使用ssm开发的蛋糕商城系统,用户可以注册浏览商品,加入购物车或者直接下单购买,在个人中心管理收货地址和订单,管理员也就是商家登录后台可以发布商品,上下架商品,处理待发货订单等。
vue-router路由管理/src/views/目录下的vue组件进行设置,router-views挂载所有路由,登录界面与商品列表页面之间header做隐藏显示处理,登录状态下刷新页面跳转至列表页,其他页面设置默认跳转
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/451.html
java使用ssm开发的校园超市系统,为方便学生网上购物,用户可以注册浏览商品,加入购物车或者直接下单购买,在个人中心管理收货地址和订单,管理员也就是商家登录后台可以发布商品,上下架商品,处理待发货订单等。
现如今,30%的在线购物行为发生在手机端上。 对于在线购物一事,所有用户都期望能够得到快速、流畅的体验。因此,在购物过程的每一个阶段,即使付之最小的努力都有可能利于用户的整个体验过程(我们也应该以利于用户为目标)。 在一个应用程序中,没有任何其他地方能够像产品详情页一样对提升购买率如此关键,因为用户在购买之前往往需要充足的商品信息来了解商品。在这片文章中,我将谈论商品详情页的设计并重点强调该页面的几个重要元素——商品图片、商品描述和“加入购物车”按钮。 什么是商品详情页面? 商品详情页是用户用来做决定的地方
这些操作都和菜品列表是联动的,也就是菜品列表和购物车里增删个数,都是可以同步的。我会在项目预览章节的视频里做具体演示。
•1,顶部轮播图•2,商品搜索•3,商城入口•4,新品推荐入口•5,店铺公司地址•6,团长选择•7,热门商品推荐
在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次大促时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景,淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好,从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中,获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失,是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起,快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础,相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查,在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础,正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察,可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么,究竟什么是用户画像?通俗地讲,用户画像即是为用户打上各种各样的标签,如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ,标签越细化,对用户的刻画就越精准。例如,分析某用户为女性,可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户:但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息,如用户的地理信息 海南,买过某几类品牌的服装,则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言,用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户,则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例,讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生,一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外,主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格?首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来,对其进行分词,得到庞大的女装描绘词库。然而,淘宝商品的标题由卖家个人撰写,并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此,对于所得到的女装描绘词库,首先,需要根据词语权重去除无效的停用词,方法如计算 TF-IDF 值。其次,在女装商品的参数描述中,如果已经包含了一种商品风格,例如“通勤”“韩版”等常见风格,那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度,可以过滤得到女装风格词库,利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵?在淘宝网上,买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为,针对每种行为赋予不同的行为强度(比如浏览行为强度弱于交易行为),再考虑该商品的风格元素组成,就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算,数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间,这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理,利用机器学习算法,可以从用 户行为中推测其身份,例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别,根据定的用户标记,最后能够预测出用户的基础身份信息。
多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客户端发展迅猛,移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利,而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
欢迎阅读《从零到部署:用 Vue 和 Express 实现迷你全栈电商应用》系列:
一、项目介绍 1.1.掌握的技术 Vue + Django Rest Framework 前后端分离技术 彻底玩转restful api 开发流程 Django Rest Framework 的功能实现和核心源码分析 Sentry 完成线上系统的错误日志的监控和告警 第三方登录和支付宝支付的集成 本地调试远程服务器代码的技巧 1.2.系统构成 vue前端项目 django rest framework 系统实现前台功能 xadmin后台管理系统 vue部分: API 接口 Vue 组件 与api的交互 vu
随着人们消费习惯的改变,越来越多的人习惯在电商APP里购物。本地商家因为有当地销售的优势,希望结合自己的私域流量,打造自己的电商购物小程序。如果采购一套成熟的电商软件,价格颇高,每年需要缴纳不菲的会员费。
案例 & 分页 一.案例 1. 删除选中分析 商品列表页面如下: 要求: 1.在表头上添加一个复选框.(列表全选或者全不选) 2.在list.jsp中添加一个删除选中的按钮,点击删除选中商品 2. 删除选中实现 全选或者全不选的实现 在表头上添加一个复选框 遍历商品的时候给每一个商品添加一个复选框,为了便于获取,给他们使用了name属性 编写js函数实现全选或者全不选 删除选中记录的实现 获取选中的记录,将选中的ids传递给DeleteProductByIdsServlet 为了方便获取
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关(本文) 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服
JSONP 核心原理:script 标签不受同源策略约束,所以可以用来进行跨域请求,优点是兼容性好,但是只能用于 GET 请求;
但是,由于 iPhone X 的「异型」屏幕,以及底部的「小白条」的存在,不少开发者都头疼应该如何适配这块略显奇怪的屏幕。
前面我们了解了什么是微服务和为什么需要做微服务架构(What & Why),本文我们就来探讨如何做微服务架构的拆分(How)
2018年1月20号更新: 这个博客是自己对着传智的视频一点点学习的, 敲完了一整遍代码感觉自己也学到挺多东西,现在好多小伙伴说链接失效了, 现在补上传智的整套视频和源码,有问题给我留言。 链接:https://pan.baidu.com/s/1c3MMv6o 密码:w9py 2017年7月14日更新: 有很多小伙伴想要项目资料和源码, 我重新整理了一份传了上来: 这次更新的为项目全套视频及所有源码资料: 链接:https://pan.baidu.com/s/1c3MMv6o 密码:w9py 今天来
电商项目无论是工作中,还是面试中,都是一个高频出现的词。面试官非常热衷提问关于电商项目的问题。例如商品分类怎么测试?购物车怎么测试?订单怎么测试?优惠券怎么测试?支付怎么测试?等等
在过去我们介绍的推荐方法中,特别是电商领域的推荐,其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction),如用户购买了xx物品,点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章,将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来,并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
1)用户没登陆用户名和密码,添加商品, 关闭浏览器再打开后 不登录用户名和密码 问:购物车商品还在吗?
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