2025-06-15发表2025-10-03更新技术分享 / 全栈开发15 分钟读完 (大约2323个字)

基于Django+Vue的智能婚恋系统架构设计与技术实现

本项目构建了一个集用户管理、内容发布、智能推荐、消息交互于一体的现代化婚恋平台。系统采用前后端分离架构，后端基于Django RESTful API，前端采用Vue.js+Element UI，并集成Neo4j图数据库和百度AI服务，实现了智能化的用户匹配和内容推荐功能。

技术架构设计

整体架构

系统采用经典的三层架构模式，结合微服务思想进行模块化设计：

表现层：Vue.js + Element UI 响应式前端界面
业务逻辑层：Django RESTful API 服务层
数据持久层：MySQL + Neo4j 混合数据库架构

核心技术栈

后端技术栈：

Django 2.2.8 - Web框架
MySQL - 关系型数据库
Neo4j - 图数据库
JWT - 身份认证
百度AI API - 智能问答

前端技术栈：

Vue.js 2.6.11 - 前端框架
Element UI 2.15.6 - UI组件库
Vue Router 3.5.2 - 路由管理
Axios 0.21.1 - HTTP客户端
ECharts 4.8.0 - 数据可视化

核心功能模块

1. 用户管理系统

数据模型设计

class User(models.Model):
    uid = models.CharField(max_length=64, default=uuid.uuid4())  # 用户唯一标识
    name = models.CharField(max_length=64)                      # 用户姓名
    username = models.CharField(max_length=64)                   # 用户名
    password = models.CharField(max_length=64)                   # 加密密码
    gender = models.CharField(max_length=64)                      # 性别
    role = models.CharField(max_length=64)                       # 用户角色
    image = models.CharField(max_length=1024)                    # 头像URL
    age = models.IntegerField()                                  # 年龄
    mobile = models.CharField(max_length=64)                     # 手机号
    email = models.CharField(max_length=64)                      # 邮箱
    description = models.CharField(max_length=1024)              # 个人描述
    deleted = models.IntegerField(default=0)                     # 软删除标记
    createDate = models.DateField(auto_now_add=True)             # 创建时间
    updateDate = models.DateField(auto_now_add=True)             # 更新时间
    operator = models.CharField(max_length=64)                   # 操作员

    class Meta:
        ordering = ['createDate']
        db_table = 'python_marry_user'

安全认证机制

def validate_service(request):
    """用户登录验证服务"""
    data = json.load(request)
    username = data['username']
    password = data['password']
    
    # MD5加盐加密
    md5 = hashlib.md5(password.encode())
    salt = "$1$asd"  # 盐值
    md5.update(salt.encode())
    encrypted_data = md5.hexdigest()
    
    # 用户验证
    _user = User.objects.filter(username=username, password=encrypted_data, deleted=0).first()
    
    if _user is not None:
        # JWT Token生成
        payload = {"username": username}
        _token = jwt.encode(payload=payload, key="tk123")
        
        return JsonResponse({
            "success": "true",
            "message": "请求成功",
            "returnCode": "200",
            "returnData": {
                "logintoken": _token,
                "user": {
                    "id": _user.id,
                    "uid": _user.uid,
                    "name": _user.name,
                    "username": _user.username,
                    "gender": _user.gender,
                    "age": _user.age,
                    "role": _user.role,
                    "mobile": _user.mobile,
                    "email": _user.email,
                    "image": _user.image
                }
            }
        })

2. 内容管理系统

内容模型设计

class Content(models.Model):
    uid = models.CharField(max_length=64, default=uuid.uuid4())
    name = models.CharField(max_length=64)                       # 内容标题
    classification = models.CharField(max_length=64)              # 分类ID
    image = models.CharField(max_length=1024)                     # 封面图片
    description = models.CharField(max_length=1024)               # 内容描述
    content = models.CharField(max_length=1024)                   # 正文内容
    deleted = models.IntegerField(default=0)                      # 软删除标记
    createDate = models.DateField(auto_now_add=True)             # 创建时间
    updateDate = models.DateField(auto_now_add=True)             # 更新时间
    operator = models.CharField(max_length=64)                   # 操作员

    class Meta:
        ordering = ['createDate']
        db_table = 'python_marry_content'

分页查询优化

def content_list_service(request):
    """内容列表查询服务 - 支持分页和关联查询"""
    data = json.load(request)
    _pageSize = data['pageSize']
    _currentPage = data['currentPage']
    
    # 基础查询
    list = Content.objects.filter(deleted=0)
    _list = []
    
    # 关联查询优化 - 批量获取分类和用户信息
    classificationList = Classification.objects.filter(deleted=0)
    userList = User.objects.filter(deleted=0, role=2)
    
    # 构建映射字典，避免N+1查询问题
    _classification_dict = {}
    _user_dict = {}
    
    for item in classificationList:
        _classification_dict[item.uid] = item.name
    
    for item in userList:
        _user_dict[item.uid] = item.name
    
    # 数据组装
    for item in list:
        rest = {
            'id': item.id,
            'uid': item.uid,
            'name': item.name,
            'content': item.content,
            'classification': item.classification,
            'classificationName': _classification_dict.get(item.classification, ''),
            'description': item.description,
            'image': item.image,
            'createDate': item.createDate.strftime('%Y-%m-%d') if item.createDate else ''
        }
        _list.append(rest)
    
    # 分页逻辑
    page = {
        "pageSize": _pageSize,
        "total": len(_list),
        "currentPage": _currentPage
    }
    
    if _pageSize < len(_list):
        _start = (_currentPage - 1) * _pageSize
        _end = _currentPage * _pageSize
        _list = _list[_start: _end]

3. 图数据库集成

Neo4j图数据库连接

class MedicalGraph:
    """Neo4j图数据库连接类"""
    def __init__(self):
        # 图数据库连接配置
        self.g = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "7508929hzq"))
    
    def create_relationship(self, user1_id, user2_id, relationship_type):
        """创建用户关系"""
        query = """
        MATCH (u1:User {id: $user1_id})
        MATCH (u2:User {id: $user2_id})
        CREATE (u1)-[r:RELATIONSHIP_TYPE]->(u2)
        RETURN r
        """
        return self.g.run(query, user1_id=user1_id, user2_id=user2_id, 
                         RELATIONSHIP_TYPE=relationship_type)
    
    def find_recommendations(self, user_id, limit=10):
        """基于图算法的用户推荐"""
        query = """
        MATCH (u:User {id: $user_id})-[r1:INTEREST]->(i:Interest)
        MATCH (i)<-[r2:INTEREST]-(other:User)
        WHERE other.id <> $user_id
        RETURN other, count(*) as common_interests
        ORDER BY common_interests DESC
        LIMIT $limit
        """
        return self.g.run(query, user_id=user_id, limit=limit)

4. AI智能问答集成

百度AI API集成

def query(message):
    """百度AI智能问答接口"""
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions_pro?access_token=" + get_access_token()
    
    payload = json.dumps({
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": message
            }
        ],
        "temperature": 0.95,        # 创造性参数
        "top_p": 0.8,              # 核采样参数
        "penalty_score": 1,         # 重复惩罚
        "enable_system_memory": False,
        "disable_search": False,
        "enable_citation": False
    })
    
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
    return response.json()

def get_access_token():
    """获取百度AI访问令牌"""
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
    params = {
        "grant_type": "client_credentials", 
        "client_id": API_KEY, 
        "client_secret": SECRET_KEY
    }
    return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

5. 前端架构设计

Vue组件化开发

<template>
  <div id="module">
    <el-container>
      <!-- 左侧导航组件 -->
      <Nav />
      <el-container>
        <!-- 顶部导航栏 -->
        <el-header style="text-align: right; font-size: 12px">
          <el-dropdown>
            <i class="el-icon-setting" style="margin-right: 15px;"></i>
            <el-dropdown-menu slot="dropdown">
              <el-dropdown-item @click.native="modifyPassword">修改密码</el-dropdown-item>
              <el-dropdown-item @click.native="logout">退出登录</el-dropdown-item>
            </el-dropdown-menu>
          </el-dropdown>
          <span>{{username}}  </span>
        </el-header>
        <!-- 主体内容区域 -->
        <el-main>
          <Breadcrumb />
          <br />
          <router-view />
        </el-main>
      </el-container>
    </el-container>
  </div>
</template>

<script>
import Nav from "./Nav";
import Breadcrumb from "./Breadcrumb";
import cryptoJs from "crypto-js";

export default {
  name: 'Home',
  components: { Nav, Breadcrumb },
  data() {
    return {
      key: "rest@126.com",           // 加密密钥
      dialogFormVisible: false,      // 对话框显示状态
      username: "",                  // 当前用户名
      form: {                        // 表单数据
        oldPassword: "",
        newPassword: "",
        confirmPassword: "",
      },
      formLabelWidth: "120px",
      user: {}
    };
  },
  created() {
    // 从sessionStorage获取用户信息
    this.username = sessionStorage.getItem("username");
    this.user = JSON.parse(sessionStorage.getItem("user"));
  },
  methods: {
    // 密码加密方法
    encryptDes(message) {
      const keyHex = cryptoJs.enc.Utf8.parse(this.key);
      const option = { 
        mode: cryptoJs.mode.ECB, 
        padding: cryptoJs.pad.Pkcs7 
      };
      const encrypted = cryptoJs.DES.encrypt(message, keyHex, option);
      return encrypted.toString();
    },
    
    // 用户登出
    logout() {
      sessionStorage.removeItem("username");
      sessionStorage.removeItem("loginToken");
      this.$router.push("/login");
    }
  }
};
</script>

系统架构流程图

graph TB
    A[用户请求] --> B[Vue.js前端]
    B --> C[Axios HTTP请求]
    C --> D[Django RESTful API]
    D --> E[业务逻辑层]
    E --> F[数据访问层]
    F --> G[MySQL数据库]
    F --> H[Neo4j图数据库]
    E --> I[百度AI服务]
    E --> J[文件上传服务]
    D --> K[JWT认证]
    K --> L[响应数据]
    L --> B
    B --> M[Element UI渲染]

技术亮点与创新

1. 混合数据库架构

关系型数据库：存储用户基础信息、内容数据等结构化数据
图数据库：处理用户关系、兴趣匹配、推荐算法等复杂关系数据
优势：充分发挥两种数据库的优势，实现数据的高效存储和查询

2. 智能推荐算法

def calculate_similarity_score(user1_interests, user2_interests):
    """计算用户兴趣相似度"""
    common_interests = set(user1_interests) & set(user2_interests)
    total_interests = set(user1_interests) | set(user2_interests)
    
    if len(total_interests) == 0:
        return 0
    
    # Jaccard相似度计算
    similarity = len(common_interests) / len(total_interests)
    return similarity * 100  # 转换为百分比

3. 安全机制设计

密码加密：MD5加盐加密，防止彩虹表攻击
JWT认证：无状态身份验证，支持跨域访问
CORS配置：精确控制跨域请求来源
软删除：数据安全删除，支持数据恢复

4. 性能优化策略

分页查询：避免大数据量查询导致的性能问题
关联查询优化：使用字典映射避免N+1查询问题
缓存机制：对频繁查询的数据进行缓存
异步处理：AI服务调用采用异步处理

系统优化建议

1. 数据库优化

# 添加数据库索引
class User(models.Model):
    # ... 其他字段
    class Meta:
        indexes = [
            models.Index(fields=['username']),
            models.Index(fields=['mobile']),
            models.Index(fields=['email']),
            models.Index(fields=['deleted', 'createDate']),
        ]

2. 缓存机制

from django.core.cache import cache

def get_user_by_id(user_id):
    """带缓存的用户查询"""
    cache_key = f"user_{user_id}"
    user = cache.get(cache_key)
    
    if user is None:
        user = User.objects.get(id=user_id)
        cache.set(cache_key, user, 300)  # 缓存5分钟
    
    return user

3. 异步任务处理

from celery import Celery

app = Celery('marry_system')

@app.task
def send_recommendation_email(user_id, recommendations):
    """异步发送推荐邮件"""
    # 邮件发送逻辑
    pass

@app.task
def update_user_recommendations(user_id):
    """异步更新用户推荐列表"""
    # 推荐算法计算
    pass

学习成果总结

技术技能提升

全栈开发能力：掌握了Django+Vue.js前后端分离开发模式
数据库设计：学会了关系型数据库与图数据库的混合使用
API设计：掌握了RESTful API的设计原则和最佳实践
安全编程：理解了Web应用安全机制和加密算法应用
性能优化：学会了数据库查询优化和缓存机制设计

系统设计亮点

模块化架构：采用服务层模式，代码结构清晰，易于维护
智能推荐：集成图数据库和AI服务，实现智能化用户匹配
安全可靠：完善的认证授权机制和数据加密保护
扩展性强：模块化设计支持功能快速扩展
用户体验：响应式前端设计，提供良好的交互体验

项目价值

本系统不仅是一个技术实践项目，更是一个完整的企业级应用解决方案。通过这个项目，深入理解了现代Web应用的架构设计、数据库优化、安全机制等核心技术，为后续的大型项目开发奠定了坚实基础。

系统采用的技术栈和架构模式都是当前业界的主流选择，具有很强的实用性和学习价值。特别是图数据库和AI服务的集成应用，体现了现代Web应用向智能化方向发展的趋势。

基于Django+Vue的智能婚恋系统架构设计与技术实现

https://huangzhongqi978.top/2025/06/15/婚恋系统技术实现与架构设计/

作者

HuangZhongqi

发布于

2025-06-15

更新于

2025-10-03

许可协议

#Vue.js Django 图数据库人工智能系统架构前后端分离

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基于Django+Vue的智能婚恋系统架构设计与技术实现

技术架构设计

整体架构

核心技术栈

核心功能模块

1. 用户管理系统

数据模型设计

安全认证机制

2. 内容管理系统

内容模型设计

分页查询优化

3. 图数据库集成

Neo4j图数据库连接

4. AI智能问答集成

百度AI API集成

5. 前端架构设计

Vue组件化开发

系统架构流程图

技术亮点与创新

1. 混合数据库架构

2. 智能推荐算法

3. 安全机制设计

4. 性能优化策略

系统优化建议

1. 数据库优化

2. 缓存机制

3. 异步任务处理

学习成果总结

技术技能提升

系统设计亮点

项目价值

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