python+django/flask基于Echarts+Python的图书零售监测系统设计与实现（带大屏）
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
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
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
通过将这两者结合，系统能够实现对图书销售数据的实时监控、趋势分析、库存管理等功能，为零售商提供直观、可靠的决策支持。
本研究的意义体现在以下几个方面。提升数据可视化效果：通过基于Echarts的图表展示，使图书零售商能够快速、直观地理解销售趋势、库存情况等关键信息，帮助企业做出及时调整。优化决策过程：结合Python强大的数据处理能力，系统可以对图书销售数据进行深入分析，辅助决策者制定合理的市场策略。推动数字化转型：本研究的系统设计和实现有助于推动图书零售行业向数字化、智能化方向发展，提高行业整体的信息化水平，促进产业的升级与创新。
本系统主要研究内容包括以下几个模块，登录注册：实现管理员和普通用户两端的登录注册功能。用户管理模块：管理系统中的所有用户账号信息等功能。图书信息管理：管理系统中的商品（图书）的信息，包括图书的添加、编辑、删除、库存管理等。订单管理模块：管理客户的订单信息，包括订单的创建、修改、查询、删除和状态跟踪等。订单状态管理（如已付款、待发货、已发货、已完成等）库存管理模块：管理库存的状态，确保库存与实际销售相匹配。统计监测模块：对图书销售情况进行统计与分析，生成各类销售报告。系统管理等等功能。
语言：Python
框架：django/flask
软件版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
前端框架:vue.js
通过比较两个不同因素的框架，可以看出Flask和Django不能被标记为单一功能中的最佳框架。当Django在快速发展的大型项目中看起来更好并且提供更多功能时，Flask似乎更容易上手。这两个框架对于开发Web应用程序都非常有用，应根据当前的需求和项目的规模来选择它们。
最新python的web框架django/flask都可以开发.基于B/S模式,前端技术:nodejs+vue+Elementui+html+css
,前后端分离就是将一个单体应用拆分成两个独立的应用：前端应用和后端应用，以JSON格式进行数据交互.充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护等特点
随着信息技术的不断发展，图书零售行业的竞争日益激烈，如何精准把握市场动态、提升运营效率成为行业发展的重要课题。传统的图书零售监测方式依赖于手工统计和简单的报表分析，往往无法快速、全面地反映市场变化，导致决策信息滞后，影响了商家对市场需求的及时响应。因此，构建一个高效、实时、直观的图书零售监测系统对于提升图书零售行业的竞争力至关重要。本研究旨在设计并实现一个基于Echarts和Python的图书零售监测系统。Echarts作为一种强大的数据可视化工具，能够帮助用户清晰直观地展示各类复杂的数据，而Python凭借其强大的数据处理和分析能力，能够高效地处理大量图书销
售数据，为图书零售企业提供精准的市场分析。
