EBMS

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Sobre a EBMS

ElectroBase Management System é um sistema de gerenciamento de dados para uma loja de eletrônicos online. É um projeto full-stack desenvolvido como Projeto Final do curso CSE202: Fundamentos de Sistema Gerenciador de Banco de Dados . O relatório final atende aos requisitos e resultados do projeto.

A EBMS pretende resolver o problema da gestão de uma loja de eletrónica online, reunindo todos os intervenientes, nomeadamente Administradores, Clientes, Fornecedores e Agentes de Entrega numa plataforma comum. Serve para fornecer uma solução completa de back-end para a loja, incluindo a gestão de seu estoque de produtos, pedidos de clientes, entregas de fornecedores e entregadores.

Correr

Clone o repositório no seu dispositivo e navegue até a pasta. O projeto requer um ambiente Python e um servidor MySQL instalados em seu dispositivo. Execute o seguinte comando para instalar as dependências:

pip install -r requirements.txt

Ative o ambiente virtual usando o comando:

python3 -m venv ./front-end/flask_venv
source flask_venv/bin/activate

Adicione os detalhes do servidor MySQL e do banco de dados no arquivo ./front-end/app/.env usando o formato fornecido em ./front-end/app/.sample_env .

Execute o seguinte comando para iniciar o servidor:

python3 ./front-end/run.py

Planos futuros

• Habilite a funcionalidade do botão "Editar" nos perfis de usuário.
• Ative a funcionalidade das barras de pesquisa no Painel do administrador.
• Atualize o catálogo de produtos para mostrar cartões (como os do carrinho) em vez de uma tabela.
• Permita que o fornecedor visualize o número de pedidos de cada produto e mova os recursos para um painel do fornecedor.
• Permita que o fornecedor baixe as estatísticas de vendas.
• O projeto atualmente exibe todos os preços, custos de pedidos, etc. em INR. Uma API forex pode ser usada para converter os preços para USD, EUR, etc. com base na preferência do usuário. Esta preferência pode ser decidida no momento do registo e armazenada na base de dados.
• Adição de gráficos e tabelas para exibir tendências junto com dados tabulares.
• Adição de armazenamento de imagens de produtos e perfis de usuários no banco de dados.
• Adicione robustez contra ataques de injeção de SQL.
• Adição de um modo escuro.
• Um modelo de ML pode ser usado para gerar a categoria "Hot-Picks for You" na página inicial de um usuário.
• Melhoria da UI/UX do site.