摘要：随着计算机硬件技术的飞速发展与多样化，普通用户乃至部分专业人士在面对海量硬件产品时，常感到选择困难。为解决这一问题，本文设计并实现了一个基于Python的智能电脑硬件配置推荐网站。该系统旨在通过分析用户需求、预算、应用场景以及硬件兼容性，为用户提供个性化、高性价比的硬件配置方案。本文首先阐述了系统的研究背景与意义，接着详细分析了系统需求，包括功能性需求（如用户管理、硬件数据库管理、智能推荐、配置单生成与分享）和非功能性需求（如性能、安全性、可扩展性）。在系统设计部分，本文采用了B/S架构，前端使用HTML5、CSS3、JavaScript及Bootstrap框架构建响应式用户界面，后端采用Django作为核心Web框架。数据库选用MySQL，用于存储用户信息、庞大的硬件产品数据（包括CPU、GPU、主板、内存、硬盘、电源、机箱等）及其性能参数、价格、兼容性规则。系统的核心——推荐算法，结合了基于内容的过滤与协同过滤思想，并引入了硬件性能天梯图数据、用户评价以及专业评测分数作为权重。算法首先根据用户设定的预算上限和应用场景（如办公学习、游戏娱乐、内容创作、科学计算等）进行初步筛选，然后通过计算硬件性能分值、性价比指数、以及组件间的兼容性匹配度，生成多个备选配置方案，并按综合评分排序呈现给用户。用户可以对推荐结果进行微调，系统会实时验证兼容性并更新总价与性能预估。在实现部分，本文详细描述了开发环境搭建、数据库模型设计、核心视图函数与推荐引擎模块的代码实现要点。系统测试表明，该推荐网站能够有效帮助用户简化硬件选购流程，推荐的配置方案在兼容性、性能平衡与预算控制方面表现良好。本文了项目成果，并指出了在推荐算法深度优化、实时价格抓取、以及社区功能扩展等方面的未来改进方向。
关键词：Python；Django；硬件配置；推荐系统；Web开发；兼容性验证
