基于SpringBoot问卷调查系统小程序【附源码】

news2024/12/22 19:10:20

基于SpringBoot问卷调查系统小程序

效果如下:

管理员登录界面

在这里插入图片描述

管理员功能界面

在这里插入图片描述

调查人管理界面

在这里插入图片描述

问卷调查管理界面

在这里插入图片描述

问卷题目管理界面

在这里插入图片描述

用户登录界面

在这里插入图片描述

APP首页界面

在这里插入图片描述

公告信息界面

在这里插入图片描述

研究背景

随着科学技术的飞速发展,各行各业都在努力与现代先进技术接轨,通过科技手段提高自身的竞争优势。问卷调查系统作为数据收集和分析的重要工具,在市场调研、学术研究、政策制定等领域发挥着不可替代的作用。然而,传统的问卷调查方式往往存在效率低下、覆盖面有限等问题,无法满足现代社会的需求。随着网络技术的不断成熟,基于SpringBoot框架的问卷调查系统应运而生,它彻底改变了过去传统的管理方式,不仅降低了服务管理的难度,还提升了管理的灵活性。因此,开发一款基于SpringBoot框架的问卷调查系统小程序,具有重要的现实意义和应用价值。

研究意义

本研究旨在通过设计并实现基于SpringBoot框架的问卷调查系统小程序,推动问卷调查的数字化转型和智能化发展。该系统能够为用户提供便捷、高效的问卷创建、发布、收集和分析功能,降低问卷制作的门槛,提高数据收集的效率。同时,系统还能够根据用户的需求和偏好,提供个性化的问卷设计和推送服务,提升用户的参与度和满意度。此外,通过对收集到的数据进行分析和挖掘,可以为市场调研、学术研究等领域提供有力的数据支持,推动相关领域的发展和创新。

相关技术

Java

Java是一种广泛使用的编程语言,特别适用于企业级应用开发Java语言具有面向对象、跨平台、安全稳定等特点,能够满足系统复杂业务需求和高并发访问的性能要求。同时,Java生态系统丰富,拥有众多开源框架和库,如Spring Boot、Spring Security等,为系统开发提供了强大的支持和便利。

vue

Vue.js作为前端开发框架,负责实现系统的页面展示、用户交互和数据绑定等功能。Vue.js采用虚拟DOM技术,能够高效地更新视图,提高页面渲染性能。同时,Vue.js还支持组件化开发,便于代码的复用和维护。通过Vue Router和Vuex等插件,系统可以方便地实现前端路由和状态管理,提升用户体验和系统的可维护性。

MySQL

MySQL数据库具有高性能、可扩展性和易用性等特点,能够满足系统大数据量存储和高并发访问的需求。通过MyBatis-Plus等ORM框架,系统可以方便地实现与MySQL数据库的交互,包括数据查询、插入、更新和删除等操作。同时,MySQL还支持事务处理、索引优化等功能,能够保障数据的完整性和提高查询效率。

可行性分析

技术可行性分析

从技术可行性来看,SpringBoot框架的广泛应用和成熟性,以及MySQL数据库的稳定性和高效性,为系统的开发提供了坚实的技术基础。同时,Vue.js框架的引入,进一步提升了系统的前端性能和用户体验。

经济可行性分析

从经济可行性来看,系统的开发成本相对较低,且开发周期短,能够快速投入市场并产生经济效益。

操作可行性分析

从操作可行性来看,系统的界面清晰、操作简单,用户无需复杂的培训即可上手使用,降低了系统的使用门槛。

测试目的

测试的主要目的是验证系统的功能和性能是否符合设计要求。具体而言,测试将包括以下几个方面:一是功能测试,验证系统的各项功能是否正常运行,包括问卷创建、发布、收集和分析等功能;二是性能测试,测试系统的响应速度和稳定性,确保系统在高并发情况下能够正常运行;三是用户体验测试,收集用户对系统的反馈意见,优化系统界面和操作流程,提升用户体验。通过全面的测试,确保系统能够在实际应用中稳定运行,满足用户需求。

代码:

package com.example.questionnaire.service;  
  
import com.example.questionnaire.model.Answer;  
import com.example.questionnaire.model.Question;  
import com.example.questionnaire.repository.AnswerRepository;  
import com.example.questionnaire.repository.QuestionRepository;  
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.stereotype.Service;  
  
import java.util.List;  
  
@Service  
public class QuestionnaireService {  
  
    @Autowired  
    private QuestionRepository questionRepository;  
  
    @Autowired  
    private AnswerRepository answerRepository;  
  
    // 添加问题  
    public Question addQuestion(String text) {  
        Question question = new Question();  
        question.setText(text);  
        return questionRepository.save(question);  
    }  
  
    // 添加回答  
    public Answer addAnswer(Long questionId, String response) {  
        Question question = questionRepository.findById(questionId).orElseThrow();  
        Answer answer = new Answer();  
        answer.setResponse(response);  
        answer.setQuestion(question);  
        return answerRepository.save(answer);  
    }  
  
    // 获取所有问题  
    public List<Question> getAllQuestions() {  
        return questionRepository.findAll();  
    }  
  
    // 获取某个问题的所有回答  
    public List<Answer> getAnswersByQuestionId(Long questionId) {  
        return answerRepository.findAllByQuestionId(questionId);  
    }  
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2201122.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

组织病理学图像中的再识别|文献速递--基于多模态-半监督深度学习的病理学诊断与病灶分割

Title 题目 Re-identification from histopathology images 组织病理学图像中的再识别 01 文献速递介绍 在光学显微镜下评估苏木精-伊红&#xff08;H&E&#xff09;染色切片是肿瘤病理诊断中的标准程序。随着全片扫描仪的出现&#xff0c;玻片切片可以被数字化为所谓…

怎么在单片机裸机程序中移植EasyLogger?

1、介绍 EasyLogger 是一款超轻量级、高性能的C日志库&#xff0c;非常适合对资源敏感的软件项目。例如&#xff1a;IoT产品、可穿戴设备、智能家居等等。相比log4c、zlog这些知名的C日志库&#xff0c;EasyLogger的功能更加简单&#xff0c;提供给用户的接口更少&#xff0c;但…

肺腺癌预后新指标:全切片图像中三级淋巴结构密度的自动化量化|文献精析·24-10-09

小罗碎碎念 本期这篇文章&#xff0c;我去年分享过一次。当时发表在知乎上&#xff0c;没有标记参考文献&#xff0c;配图的清晰度也不够&#xff0c;并且分析的还不透彻&#xff0c;所以趁着国庆假期重新分析一下。 这篇文章的标题为《Computerized tertiary lymphoid structu…

基于springboot vue 校园失物招领平台的设计与实现

博主介绍&#xff1a;专注于Java&#xff08;springboot ssm springcloud等开发框架&#xff09; vue .net php phython node.js uniapp小程序 等诸多技术领域和毕业项目实战、企业信息化系统建设&#xff0c;从业十五余年开发设计教学工作☆☆☆ 精彩专栏推荐订阅☆☆☆☆…

【AIGC】OpenAI API在快速开发中的实践与应用:优化ChatGPT提示词Prompt加速工程

博客主页&#xff1a; [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | ChatGPT 文章目录 &#x1f4af;前言&#x1f4af;使用最新型号确保最佳实践利用最新模型进行高效任务处理为什么要选择最新模型&#xff1f;结论 &#x1f4af;指令与上下文的分隔最佳实践分隔指令和上下文的重要性使用符…

叉车毫米波雷达防撞技术,保护叉车作业安全

在叉车作业频繁的仓库与物流中心&#xff0c;安全隐患往往隐藏于细微之处&#xff0c;稍有不便可能引发重大事故。我们的叉车毫米波防撞系统方案&#xff0c;正是针对这一痛点而精心设计的创新之作。该系统通过集成的毫米波雷达技术&#xff0c;实现了对叉车周边环境的实时、精…

【动态规划】dp之斐波那契数列模型

学习编程就得循环渐进&#xff0c;扎实基础&#xff0c;勿在浮沙筑高台 循环渐进Forward-CSDN博客 目录 循环渐进Forward-CSDN博客 第N个泰波那契序数 思路&#xff1a; 代码实现&#xff1a; 三步问题 思路&#xff1a; 代码实现&#xff1a; 使用最小花费爬楼梯 思路…

C语言 | 第十三章 | 二维数组 冒泡排序 字符串指针 断点调试

P 120 数组应用案例 2023/1/29 一、应用案例 案例一&#xff1a;创建一个char类型的26个元素的数组&#xff0c;分别 放置’A’-Z‘。使用for循环访问所有元素并打印出来。提示&#xff1a;字符数据运算 ‘A’1 -> ‘B’ #include<stdio.h>void main(){/*创建一个c…

【优选算法之BFS】No.15--- 经典BFS解决FloodFill算法和解决最短路问题

文章目录 前言一、BFS解决FloodFill算法示例&#xff1a;1.1 图像渲染1.2 岛屿数量1.3 岛屿的最⼤⾯积1.4 被围绕的区域 二、BFS解决最短路问题2.1 迷宫中离⼊⼝最近的出⼝2.2 最⼩基因变化2.3 单词接⻰2.4 为⾼尔夫⽐赛砍树 前言 &#x1f467;个人主页&#xff1a;小沈YO. &a…

Linux高级编程_31_消息队列

文章目录 消息队列作用&#xff1a;特点&#xff1a;消息队列限制值&#xff1a;注意&#xff1a;命令&#xff1a;ftok函数作用&#xff1a;语法&#xff1a; msgget函数作用&#xff1a;语法&#xff1a; msgsnd函数作用&#xff1a;语法&#xff1a; msgrcv函数作用&#xf…

QT实现QInputDialog中文按钮

这是我记录Qt学习过程心得文章的第三篇&#xff0c;主要是为了方便QInputDialog输入框的使用&#xff0c;通过自定义的方式&#xff0c;按钮中文化&#xff0c;统一封装成一个函数&#xff0c;还是写在了Skysonya类里面。 实现代码&#xff1a; //中文按钮文本输入对话框 QSt…

【gRPC】1—gRPC是什么

gRPC是什么 ⭐⭐⭐⭐⭐⭐ Github主页&#x1f449;https://github.com/A-BigTree 笔记链接&#x1f449;https://github.com/A-BigTree/Code_Learning ⭐⭐⭐⭐⭐⭐ 如果可以&#xff0c;麻烦各位看官顺手点个star~&#x1f60a; &#x1f4d6;RPC专栏&#xff1a;https://b…

鸿蒙--播放器状态控制

各个页面共享同一个播放状态&#xff0c;而且可以互相控制&#xff0c;如果传递来传递去会非常的麻烦&#xff0c;但是他们都是Tabs组件内的&#xff0c;我们在index页面提供一个状态&#xff0c;在各个组件接收即可 创建两个子组件&#xff0c;一个是播放控制的子组件&#xf…

1. Oracle 安装报错——环境变量过长

文章目录 1. 报错详细信息2. 解决方案2.1 方案一&#xff1a;修改配置文件cvu_prereq.xml2.2 方案二&#xff1a;修改环境变量配置 1. 报错详细信息 安装 Oracle 过程中&#xff0c;在执行 “先决条件检查” 时报错&#xff1a; 报错内容&#xff1a; This test checks wheth…

【自然语言处理】(3) --RNN循环神经网络

文章目录 RNN循环神经网络一、传统神经网络的问题二、RNN的基本结构三、计算过程4. RNN的局限 总结 RNN循环神经网络 循环神经网络&#xff08;RNN&#xff0c;Recurrent Neural Network&#xff09;是一种用于处理序列数据的神经网络模型。其关键特性在于网络节点&#xff08…

现代数字信号处理I-P2概率论学习笔记

目录 学习视频链接&#xff1a; 1. 三要素及关系 2. 期望和方差的定义及基本性质 2.1 期望&#xff08;均值&#xff09;定义&#xff1a; 在实际工作中很难获得随机变量的分布或者概率密度&#xff0c;用矩描述随机变量 2.2 期望基本性质&#xff1a; 2.3 方差定义 2.…

Android Studio Koala Feature Drop 稳定版现已推出

作者 / Android Studio 产品经理 Sandhya Mohan Android Studio Koala Feature Drop (2024.1.2) 现已推出&#xff01;&#x1f428; &#x1f517; Android Studio https://developer.android.google.cn/studio 今年早些时候&#xff0c;我们宣布每个 Android Studio 动物版本…

10月9日笔记(域内用户登录凭据窃取)

缺&#xff1a;BloodHound自动化分析域环境未实现&#xff08;环境问题&#xff09; 获取常见应用软件凭据 为了扩大可访问的范围&#xff0c;测试人员通常会搜索各种常见的密码存储位置&#xff0c;以获取用户凭据。一些特定的应用程序可以存储密码&#xff0c;以方便用户管…

python的特殊方法——魔术方法

前言 __init__(self[]) ​编辑 __call__(self [, ...]) __getitem__(self, key) __len__(self) __repr__(self) / __str__(self) __add__(self, other) __radd__(self, other) 参考文献 前言 官方定义好的&#xff0c;以两个下划线开头且以两个下划线结尾来命名的方法…

PostgreSQL学习笔记四:GUI管理工具

PostgreSQL 是一款广泛使用的开源关系数据库管理系统&#xff0c;拥有许多图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;工具来帮助用户更高效地管理数据库。以下是一些流行的 PostgreSQL 管理工具&#xff1a; pgAdmin&#xff1a; 一个流行的开源 PostgreSQL GUI 工具&#xff0c…