Python-flask大学生课表查询和上课提醒系统小程序

需求分析

明确系统核心功能：课表查询、上课提醒、用户管理。课表查询需支持按日/周/月展示，支持导入课表数据；上课提醒需设置提前提醒时间，支持推送通知；用户管理需实现注册、登录、个人信息维护。

技术选型

后端采用Python Flask框架，轻量灵活适合快速开发；数据库使用SQLite或MySQL存储用户和课表数据；前端可选择微信小程序或网页端，微信小程序更适合移动场景；提醒功能可集成第三方推送服务如Server酱或自建WebSocket实时通知。

数据库设计

用户表包含字段：user_id（主键）、username、password（加密存储）、email、phone等；课程表包含字段：course_id（主键）、user_id（外键）、course_name、teacher、classroom、start_time、end_time、weekday等；提醒设置表包含字段：remind_id、user_id、course_id、advance_time、is_active等。

后端实现

Flask路由设计：/api/login（登录）、/api/register（注册）、/api/courses（课表CRUD）、/api/reminders（提醒设置）。使用Flask-SQLAlchemy操作数据库，Flask-Login管理用户会话，Flask-RESTful构建API接口。定时任务模块使用APScheduler检查临近课程并触发提醒。

前端实现

微信小程序页面包括：登录页、注册页、课表展示页（日历视图/列表视图）、课程添加/编辑页、提醒设置页。使用wx.request调用后端API，本地缓存课表数据减少请求。日历组件可选用第三方库如vant-weapp或自定义实现。

提醒功能实现

服务端定时扫描课程表，对15分钟内开始的课程触发提醒。微信小程序端通过订阅消息接收提醒，网页端可采用WebSocket实时推送或邮件/SMS通知。需处理时区转换问题，确保提醒时间准确。

测试与部署

单元测试覆盖核心逻辑，如课表冲突检测、提醒时间计算等。部署可选择云服务器如腾讯云/阿里云，使用Nginx+uWSGI运行Flask应用。数据库定期备份，监控系统运行状态。

扩展功能

后期可增加课程评价系统、教室空闲查询、课表分享功能。性能优化方向包括课表数据分页加载、提醒批量处理、缓存热门查询结果。

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

可定制开发之功能创新亮点

多种统计效果:可以多种统计图效果展示，1、合并效果 2、单独展示3、随模块一起。可以多种元素展示出不同的统计图效果
3、智能预警功能:项目可设置数值、日期，到达临界值会触发弹框提醒 亮点描述：1、达到触发点的信息，增加颜色标识； 2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般 增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）

视频弹幕功能:视频支持弹幕功能 亮点描述：可对相关视频进行评论，评论后会自动对评论信息上传至相关视频，形成弹幕设计
二维码（三端）:可以生成一个二维码的图片，用手机扫一扫可以查看二维码里面的信息。此信息只能使用查看，可以登录进去操作，就是类似于真机调试，
神经网络协同过滤（NCF） + 随机森林推荐算法:两个算法叠加进行推荐，使推荐算法更有个性，需要推荐的都可以使用此功能，作为最新的亮点
AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档

手机+验证码登录:咱们这个“手机号+验证码登录”，主打就是一个又快又安全！您再也不用费心记那些复杂的密码了。登录时就两步：1、填手机号；2、收短信验证码并输入，完事儿！秒速登进去，特别省事
智能推荐 (收藏推荐) + 随机森林推荐算法:当用户收藏某个项目时，系统会触发“智能推荐”为用户寻找同类型项目。同时，“随机森林算法”会综合用户的收藏、支付、点赞等多方面行为，从上万种特征中判断用户收藏背后的真实意图，对推荐结果进行优化和重排。

基于物品协同过滤算法,ItemCF 是一种通过分析“商品与商品之间被共同购买的关系”来为用户推荐商品的协同过滤算法，具有稳定、可解释、不依赖商品内容的优点。是电商最常用的推荐策略之一。 ItemCF 判断两个商品是否相关的依据是：是否被同一批用户购买过，以及购买的数量；使用的相似度计算方式：余弦相似度

安全框架（Spring Security + JWT）:Spring Security 负责认证授权框架，JWT 是轻量级的无状态令牌。用户登录后，服务器签发包含用户信息的JWT，后续请求凭此令牌访问受保护资源 简单来描述就是： Spring Security + JWT 就像给大楼安排“保安”和“一次性门禁卡”。 Spring Security 是核心保安系统，负责整个应用的安全管控，比如检查谁可以进哪个房间。 JWT 则是一张加密的“一次性门票”，上面记录了用户身份和权限。用户登录后获得这张票，后续每次请求都出示它，系统验票通过就放行，无需反复查数据库，高效又安全。 简单说，一个管安全规则，一个管身份凭证，组合起来为Web应用打造可靠防护。

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