微信订单系统开源项目启动与配置教程
2025-05-09 18:47:15作者:凤尚柏Louis
1. 项目目录结构及介绍
微信订单系统项目(weixin-order)的目录结构如下:
weixin-order/
├── config/ # 配置文件存放目录
│ ├── db.js # 数据库配置文件
│ └── index.js # 项目配置文件
├── controller/ # 控制器目录,用于处理业务逻辑
│ ├── index.js # 默认控制器
│ └── order.js # 订单相关控制器
├── model/ # 模型目录,用于数据库操作
│ ├── order.js # 订单模型
│ └── user.js # 用户模型
├── public/ # 公共静态文件目录
│ ├── css/
│ ├── images/
│ └── js/
├── routes/ # 路由目录,用于定义URL路径与处理函数的关系
│ ├── index.js # 默认路由
│ └── order.js # 订单相关路由
├── views/ # 视图目录,存放HTML文件
│ ├── index.ejs # 默认视图
│ └── order.ejs # 订单视图
├── app.js # 主应用程序文件
└── package.json # 项目依赖配置文件
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是app.js,该文件负责初始化Express应用,并加载必要的中间件、路由和配置。以下是app.js的主要内容:
const express = require('express');
const path = require('path');
const favicon = require('serve-favicon');
const logger = require('morgan');
const cookieParser = require('cookie-parser');
const bodyParser = require('body-parser');
const index = require('./routes/index');
const order = require('./routes/order');
const app = express();
// 视图引擎设置
app.set('views', path.join(__dirname, 'views'));
app.set('view engine', 'ejs');
// 中间件配置
app.use(logger('dev'));
app.use(bodyParser.json());
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: false }));
app.use(cookieParser());
app.use(express.static(path.join(__dirname, 'public')));
// 路由配置
app.use('/', index);
app.use('/order', order);
// 错误处理
app.use((req, res, next) => {
const err = new Error('Not Found');
err.status = 404;
next(err);
});
app.use((err, req, res, next) => {
res.status(err.status || 500);
res.render('error', {
message: err.message,
error: err
});
});
module.exports = app;
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括config/db.js和config/index.js。
config/db.js - 数据库配置文件
此文件用于配置数据库连接信息,例如:
module.exports = {
mysql: {
host: 'localhost',
user: 'root',
password: 'password',
database: 'weixin_order',
port: 3306
}
};
config/index.js - 项目配置文件
此文件用于配置项目级别的参数,例如:
module.exports = {
port: 3000 // 项目运行的端口
};
以上即是微信订单系统开源项目的启动和配置文档,按照这些步骤进行操作,可以帮助你成功启动并运行该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
541
3.77 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
889
616
Ascend Extension for PyTorch
Python
353
420
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
339
186
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
988
253
暂无简介
Dart
778
194
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.35 K
759