一、项目背景与意义

        随着我国乡村振兴战略的深入推进,农业现代化与数字化转型成为重要方向。《郑州市高质量推进乡村振兴加快农业农村现代化“十四五”规划》明确支持绿色农业企业与农业标准体系建设,为农业创新模式提供了政策支持。

        “郑在种”项目正是在这一背景下诞生的。项目通过认养农业模式,为城市社区用户提供参与式农业体验,旨在:

  • 缩短城市与农村的感知距离

  • 满足城市用户对绿色健康食品的真实需求

  • 帮助周边农户增加收入、减少农业风险

  • 构建可持续的数字农业社区生态

        该模式既具有社会价值,也符合毕业设计对于技术实现与现实意义的双重要求,是一项非常适合作为实践型项目的开发主题。

二、项目概述

平台主要包括以下功能模块:

核心功能

  1. 用户注册与登录

    • 支持普通用户 / 农户 / 管理员身份登录

    • 使用角色区分不同权限

  2. 作物认养与投票机制

    • 用户可参与作物投票,决定平台待种植品种

    • 实现用户参与式农业决策

  3. 动态种植进度展示

    • 用户可实时查看作物当前成长状态

    • 平台采用可视化交互看板提升用户体验

  4. 系统公告与新闻

    • 发布平台公告、农业资讯等内容

    • 用户可了解最新动态

  5. 社区交流与分享

    • 用户可发布个人心得与见闻

    • 包括点赞 / 点踩互动

  6. 农业保障机制

    • 引入保险机制分担自然灾害风险

    • 提升农户收益保障能力

业务流程图

三、技术架构与实现

项目采用前后端分离架构

前端

  • 使用 Vue(Element UI) 构建响应式界面

  • 登录 / 注册 / 帖子广场 / 投票页面等组件化实现

  • 通过 Axios 发送 HTTP 请求调用后端 API

后端

  • 使用 Flask 框架 + SQLAlchemy ORM

  • 提供标准 RESTful 接口

  • 实现用户认证、数据 CRUD(创建、读取、更新、删除)

  • 支持跨域、配置灵活、易于扩展

数据库

  • 使用 MySQL 存储业务数据

  • 表设计包括:user / admin / plants / orders / news / notice / cards

  • 外键关联、级联更新 & 删除确保数据一致性

数据库关系模型

四、项目前端界面展示


五、附上源码

https://github.com/DawnBlooms/Zhengzhou_Agriculture.githttps://github.com/DawnBlooms/Zhengzhou_Agriculture.git

六、部署与运行步骤

后端(根目录):

1. 创建并激活虚拟环境

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate   # macOS / Linux
   venv\Scripts\activate      # Windows

2. 安装依赖(若仓库内有 requirements.txt):

   pip install -r requirements.txt

3. 配置数据库与其他配置
   - 编辑 `app/config.py` 或通过环境变量注入。

#换成自己的用户名和密码
class Config:
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost/manager'
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

4. 启动服务:

   python run.py

  - 默认监听端口:9090(可在 run.py / config 中修改)
  - 或使用 gunicorn 部署(生产环境):

     gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:9090 run:app

前端(位于 `vue/` 目录):

1. 进入前端目录并安装依赖:

   cd vue
   npm install

2. 启动开发服务器:

   npm run serve

   - 默认端口:8080(由 vue/vue.config.js 指定)

七、项目总结与展望

“郑在种”是一个兼具技术实现与现实价值的农业数字化实践平台。它结合了前沿的 Web 技术与现实农业业务需求,从用户体验、农户利益保障、社区互动等角度进行了深度设计。

未来可以进一步扩展:

  • 增加手机端应用支持(微信小程序 / 跨平台 App)

  • 引入实时数据监测与 IoT 农业设备对接

  • 加入 AI 作物生长预测与病虫害识别模块

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