摘要
该项目基于 Python+Flask 框架开发，结合 Vue.js 前端技术，设计并实现了一套宠物成长监管系统。系统通过多模块协作，实现了宠物信息管理、健康监测、成长记录、数据分析等功能，为宠物主人提供科学化、智能化的饲养方案。
后端采用 Flask 轻量级框架，提供 RESTful API 接口，支持数据的高效交互与处理。数据库使用 MySQL 或 SQLite 存储宠物基础信息、健康指标、疫苗接种记录等结构化数据。前端采用 Vue.js 构建响应式界面，通过 Axios 实现前后端数据通信，提升用户体验。
系统核心功能包括：宠物档案管理（品种、年龄、体重等）、健康数据追踪（饮食、运动、疾病记录）、成长趋势分析（通过图表展示体重变化、活动量统计）。同时集成提醒模块，自动推送疫苗接种、驱虫等养护计划。
项目开发工具为 PyCharm，采用 MVC 设计模式分层开发，确保代码可维护性。源码包含完整的权限管理（JWT 鉴权）、异常处理及日志模块，适合二次开发或作为毕业设计参考。
技术栈亮点：Flask 的灵活性结合 Vue 的组件化开发，实现前后端分离；利用 ECharts 可视化宠物健康数据；通过 Git 进行版本控制，代码结构清晰规范。
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
相关技术介绍
B/S 架构（Browser/Server）：B/S 架构是一种网络体系结构，用户通过浏览器访问服务器上的应用程序。在本系统中，用户通过浏览器访问服务器上的 Web 应用程序。
LSTM 算法：LSTM（长短期记忆网络）是一种深度学习算法，特别适合处理序列数据。在数据预测与分析中，LSTM 能够捕捉文本中的长期依赖关系，精准识别趋势，有效提升分析的准确性和鲁棒性。
Django 框架：Django 是一个开放源代码的 Web 应用框架，采用 MTV（Model-Template-View）设计模式。它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本系统中，我们选择 Django 框架来实现后端逻辑，主要因为它提供了许多自动化功能，如 ORM（对象关系映射）、模板引擎、表单处理等。这些功能大大减轻了开发者的工作量，提高了开发效率。Django 具有良好的扩展性和安全性，支持多种数据库后端，并且有完善的文档和社区支持。
Python 语言：Python 是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的功能而闻名。Python 拥有丰富的标准库和第三方库，可以满足各种开发需求。在本系统中，我们选择 Python 作为后端开发语言，主要考虑到其高效性和易用性。Python 的动态类型检查和自动内存管理使得开发过程更加顺畅，减少了代码量和出错概率。Python 社区活跃，有大量的开源项目和教程可以参考，有助于解决开发中遇到的问题。
MySQL：MySQL 是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在本系统中，MySQL 被用作数据库，负责存储系统的数据。
Vue.js：属于轻量级的前端 JavaScript 框架，它采用数据驱动的方式构建用户界面。Vue.js 的核心库专注于视图层，易于学习和集成，提供了丰富的组件库和工具链，支持单文件组件和热模块替换，极大地提升了开发效率和用户体验。
核心代码参考示例
预测算法代码如下（示例）：
def booksinfoforecast_forecast():
import datetime
if request.method in ["POST", "GET"]:
# get、post 请求
msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
# 获取数据集
req_dict = session.get("req_dict")
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query =
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
= req_dict.pop(, )
req_dict.pop(, )
df = to_forecast(data, req_dict, )
connection_string =
engine = create_engine(connection_string)
:
req_dict:
engine.connect() connection:
index, row df.iterrows():
sql =
connection.execute(sql, {: , : row[]})
:
df.to_sql(, con=engine, if_exists=, index=)
()
Exception e:
()
:
engine.dispose()
jsonify(msg)
