Angular ShoppingCart 终极指南:构建现代化电商应用的完整教程 🛒
Angular ShoppingCart 是一个基于 Angular 10 构建的完整电商购物车应用,集成了 Firebase 实时数据库、PWA 渐进式 Web 应用、拖拽功能和国际化支持。这个开源项目为开发者提供了学习现代前端技术的完美范例,特别是对于想要掌握 Angular 框架和电商应用开发的学习者来说,这是一个不可多得的实战项目。
🔥 项目核心功能特色
完整的用户认证系统
项目使用 Firebase Authentication 实现用户注册和登录功能,支持邮箱密码认证和 Google 第三方登录。通过完善的权限控制系统,区分普通用户和管理员角色,确保系统安全可靠。
强大的产品管理功能
- 用户功能:添加商品到购物车、查看商品详情
- 管理员功能:添加新产品、编辑商品信息、删除商品
- 购物车功能:实时计算商品总价、管理购物车商品
现代化交互体验
项目集成了 Angular Material Drag & Drop 功能,为用户提供直观的拖拽操作体验。这种现代化的交互方式大大提升了用户体验,让电商应用更加专业和易用。
国际化与多语言支持
通过 i18n 技术,应用支持多种语言切换,包括英语、法语、日语、印地语等,满足全球化电商需求。
🚀 快速开始指南
环境准备与安装
首先确保你的开发环境已安装以下工具:
- Node.js (最新 LTS 版本)
- Angular CLI 10.0.1
- 包管理器 (npm 或 yarn)
项目克隆与配置
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Angular-ShoppingCart
cd Angular-ShoppingCart
npm install
Firebase 配置步骤
- 在 Firebase 控制台创建新项目
- 启用认证提供者(邮箱密码和 Google)
- 配置实时数据库规则
- 更新
src/environments/firebase.config.ts文件
数据导入与启动
项目提供了完整的商品数据 JSON 文件,你可以直接导入到 Firebase 数据库中。运行 ng serve 启动开发服务器,访问 http://localhost:4200 即可查看应用。
💡 技术架构深度解析
前端技术栈
- Angular 10:现代化的前端框架
- MDBootstrap:响应式 UI 组件库
- TypeScript:类型安全的 JavaScript 超集
后端与数据库
- Firebase Realtime Database:实时数据同步
- Firebase Authentication:安全用户认证
- Firebase Hosting:应用部署服务
高级功能特性
- PWA 支持:离线访问、推送通知
- 拖拽功能:Angular CDK Drag & Drop
- PDF 生成:使用 jsPDF 生成收据
- 动画效果:丰富的页面过渡动画
📱 应用界面展示
首页设计
应用首页采用现代化的设计风格,展示热门商品和品牌推荐。响应式布局确保在各种设备上都有良好的显示效果。
商品详情页
每个商品都有详细的展示页面,包括商品图片、描述、价格和规格信息。用户可以轻松将商品添加到购物车或收藏夹。
🛠 开发与部署
开发命令
ng serve:启动开发服务器ng build:构建生产版本ng test:运行单元测试ng e2e:运行端到端测试
生产部署
项目支持一键部署到 Firebase:
npm run prod
npm run deploy
🌟 学习价值与实战意义
Angular ShoppingCart 项目涵盖了 Angular 开发的所有核心概念:
- 模块化架构设计
- 组件化开发模式
- 表单验证与数据绑定
- 路由与导航管理
- 服务与依赖注入
- 管道与过滤器使用
- 守卫与权限控制
通过学习和实践这个项目,你将掌握:
- 现代化电商应用开发流程
- Angular 框架深度应用
- Firebase 后端服务集成
- PWA 技术实现原理
💎 总结
Angular ShoppingCart 是一个功能完整、技术先进的电商应用示例,不仅展示了 Angular 框架的强大能力,还提供了完整的开发流程和最佳实践。无论你是 Angular 初学者还是有经验的开发者,这个项目都能为你提供宝贵的实战经验和技术参考。
这个开源项目是学习现代前端开发的绝佳资源,通过实际代码演示了如何构建一个专业级的电商应用。立即开始你的学习之旅,掌握 Angular 电商应用开发的精髓!🎯
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00


