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【推荐】Github上获star最多的8个电商开源项目

1、GitHub地址：github.com/crmeb/CRMEB 基于ThinkPhp0、Vue、EasyWeChat开发的开源新零售商城系统python电商网站开发，提供会员管理、数据分析、精准营销等服务python电商网站开发，满足多种业务需求。

2、本周推荐的8个优秀Github开源项目如下： 任务管理平台：airflowpython电商网站开发，拥有35，600颗星。 开源知识管理和协作平台：logseq，获得31，200颗星。 编程竞赛知识教程：OI-wiki，累计19，800颗星。 可编程的CI/CD引擎：gger，收获10，700颗星。 正式虚拟机映像：runner-images，吸引9，600颗星。

3、Github：github.com/testerSunshi... - 12306抢票开源项目：这个基于Python开发的项目，提供自动登录、准点预售、捡漏、智能候补和邮件通知功能，帮助用户在热门节假日期间轻松抢票。拥有36K的Star，成为应对抢票大战的强大工具。

4、GrandNode：一个、开源、高性能的多租户电子商务平台，star数为400。GrandNode使用最新版本的.NET Core、MongoDB、AWS DocumentDB、Azure CosmosDB、Vue.js构建。它是一个灵活的电子商务平台，支持B2B、B2C、多店铺、多厂商、多租户、多语言、多币种等多种商业模式。

5、下面是 Github 上推荐的 10 个值得学习的 Spring Boot 开源项目，旨在帮助提升技术能力，走向技术巅峰：Mall：基于 SpringBoot 和 MyBatis 实现的电商系统，包含前台商城和后台管理系统。

电商学哪个编程

1、电商学通常需要掌握Python编程。电商学与编程息息相关，特别是Python这一流行的编程语言。电商涉及到的领域包括数据分析、数据挖掘、支付等，Python能够很好地满足这些需求。以下是 电商行业需要处理大量的数据，包括用户数据、交易数据、商品数据等。

2、电子商务涵盖了多种类型，如B2B、B2C、C2C、O2O等，它以互联网为基础，实现了线上交易和商业活动。 如果你想从事电商行业，首先需要学习的是电商相关的知识。编程知识虽然与电子商务关系不大，但对于开发电商系统、网页设计等方面有很大帮助。

3、计算机：学习计算机的基本原理，包括结构、通信协议和安全。 面向对象程序设计：掌握面向对象编程的原理和方法，提高软件开发效率。 办公软件实操：熟练使用各种办公软件，如Word、Excel、PowerPoint等。 电子商务概论：了解电子商务的基本概念、发展历程和未来趋势。

4、先说说技术方向的：后台程序方向的。学习的程序主要是PHP，当然这个学习主要都是自己学习了，上网获取教程，买厚厚的PHP书本，边敲代码边学习。编程的好处代 就是比较实在，毕业后不愁找不到工作，而且如果程序写得够好，跟同学组个小工作室，接些小单做做也是挺不错的。代表是我们班的陈勇文同学。

5、《C语言程序设计》：教授C语言基本语法、数据结构、文件操作等，培养编程能力，对开发电商系统有重要作用。 《计算机》：讲解计算机的基础知识、架构、管理和新技术，对于电商的安全和数据传输至关重要。

Python就业方向这么多,哪些岗位最有发展

服务器运维 运维也不陌生，最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

Python提供了强大的数据处理和分析库，如Pans和NumPy，能够高效地处理大规模金融数据，进行清洗、转换和探索性分析。Python的建模库（例如Scikit-Learn）支持金融分析师开发和评估统计模型，用于投资组合分析和风险评估。

Python前景好、岗位多、薪资高，学完之后可以选择以下就业岗位：Web开发（Python后端）Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django等，依靠这些框架可以快速帮助我们搭建一个网站，当需要新功能时，Python只需要添加几行代码即可。

人才需求量大：伴随着企业对Python技术的广泛应用，对Python开发人员的需求也越来越大。目前市场上，Python开发人员的薪资待遇普遍较高，且就业机会多。尤其是在一线城市，比如北京、上海、深圳等，Python开发人员的需求量十分旺盛。

python主要是干什么用的

python的作用：系统编程：提供API，能方便进行系统维护和管理。图形处理：有多种图形库支持，能方便进行图形处理。数学处理：提供大量与许多标准数学库的接口。可提供文本处理。提供数据库编程。编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。

Python在数据科学领域有着广泛的应用。它提供了许多强大的库和框架，如NumPy、Pans和Matplotlib等，用于数据处理、分析和可视化。Python也是机器学习领域的主要语言之一。 自动化任务 Python可以用于自动化完成许多重复性的任务，如文件处理、请求等。

将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等。爬虫 爬虫是指按照某种规则在上爬取所需内容的脚本程序。在爬虫领域，Python是必不可少的一部分。

开发：Python可用于创建Web应用程序、服务器端脚本等。Django和Flask是常用的Web框架，帮助开发者快速构建功能丰富的网站。数据分析与科学计算：Python在数据处理和科学计算方面具有强大能力。NumPy、Pans和SciPy等库为开发者提供了丰富的工具集，适用于数据分析、机器学习和人工智能等领域的复杂计算。