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基于django+vue+Vue基于Web的疫情防控管理系统的设计与开发【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

23 人参与  2024年10月31日 17:20  分类 : 《关注互联网》  评论

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本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

在当前全球疫情持续蔓延的背景下,疫情防控已成为各国政府和社会各界高度关注的重大课题。关于疫情防控管理系统的研究,现有研究主要以大数据追踪、健康码管理以及疫情信息传播为主,但专门针对综合性疫情防控管理系统的研究较少。这些系统往往侧重于单一功能,如健康监测或出行管理,而缺乏一个集返乡报备、健康打卡、居民管理、来访报备、出行申请、疫情数据展示、核酸检测点查询及预约等多功能于一体的综合管理系统。因此,本选题将以疫情防控管理系统的设计与开发为研究情景,重点分析和研究如何构建一个高效、便捷、全面的疫情防控管理系统,以期探寻疫情防控的智能化、精细化管理路径,提出对策建议,为后续更加深入的研究提供基础。

研究意义

本选题针对疫情防控管理系统的研究具有重要的理论意义和现实意义。理论意义在于,通过对疫情防控管理系统的深入剖析,可以丰富和完善公共卫生管理、信息系统开发等相关领域的理论体系。现实意义则在于,该系统能够显著提升疫情防控的效率和准确性,减轻基层防控人员的工作负担,同时增强公众的疫情防控意识和参与度,为疫情防控工作提供有力的技术支撑。

研究方法

本研究将采用软件工程方法、文献分析法、问卷调查法和系统科学方法相结合的综合研究方法。首先,通过软件工程方法进行系统需求分析、设计和开发;其次,利用文献分析法梳理国内外相关研究成果,为本研究提供理论支撑;再次,通过问卷调查法收集用户对疫情防控管理系统的需求和期望,以优化系统设计;最后,运用系统科学方法对整个研究过程进行管理和评估,确保研究的科学性和有效性。

研究方案

在研究过程中,可能遇到的困难和问题主要包括:如何确保系统功能的全面性和实用性,如何有效整合各类疫情防控数据,以及如何提升用户体验和系统的易用性。针对这些困难和问题,本研究将采取以下初步设想:一是通过深入调研和需求分析,确保系统功能的全面性和实用性;二是利用大数据技术和云计算平台,实现数据的实时整合和分析;三是通过用户测试和反馈,不断优化系统界面和操作流程,提升用户体验和系统的易用性。

研究内容

本研究将围绕疫情防控管理系统的设计与开发,重点研究以下内容:一是返乡报备系统的设计与实现,包括报备信息的录入、审核和反馈机制;二是健康打卡系统的设计与实现,实现用户的日常健康监测和异常提醒;三是居民和来访人员的管理系统,包括人员信息的录入、查询和统计分析;四是出行申请系统的设计与实现,实现用户出行申请的提交、审批和反馈;五是疫情数据展示系统的设计与实现,实时展示疫情动态和防控进展;六是核酸检测点查询及预约系统的设计与实现,方便用户查询附近的核酸检测点和预约检测时间。通过这些系统的设计与开发,构建一个全面、高效、便捷的疫情防控管理系统。

进度安排:

2024年1月21日―2024年3月3日:整理资料、完成开题报告

2024年3月4日―2024年3月25日:完成系统分析与设计

2024年3月26日―2024年4月30日:完成系统所有编程,测试系统

2024年5月1日―2024年5月20日:编写设计说明书

2024年5月21日―2024年5月22日:完善设计说明书,准备答辩

参考文献:

[1]   Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[2]   陈乐. "基于Python的网络爬虫技术"[J]. 电子世界, 2018, No.550(16): 163+165.

[3]   唐文军, 隆承志. "基于Python的聚焦网络爬虫的设计与实现"[J]. 计算机与数字工程, 2023, 51 (04): 845-849.

[4]   李永刚. "基于Python的计算机软件应用技术研究"[J]. 无线互联科技, 2021, 18(11): 36-37.

[5]   毕森, 杨昱昺. "基于python的网络爬虫技术研究"[J]. 数字通信世界, 2019, No.180(12): 107-108.

[6]   T. Oliphant. "Python for Scientific Computing." Computing in science & engineering (Print) (2007).

[7]   方骥, 谢慧敏. "Python在大数据挖掘和分析中的应用研究"[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(09): 75-76+81.

[8]   曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[9]   王亮, 左文涛. "大数据收集与分析中Python编程语言运用研究"[J]. 计算机产品与流通, 2020(01): 22.

[10] Hamed Tahmooresi, A. Heydarnoori et al. "An Analysis of Python's Topics, Trends, and Technologies Through Mining Stack Overflow Discussions." arXiv.org (2020).

[11] Martin C. Brown. "Python: The Complete Reference." (2001).

[12] Arun C. S. Kumar and S. Panda. "A Survey: How Python Pitches in IT-World." International Conference Machine Learning, Big Data, Cloud and Parallel Computing (2019). 248-251.

[14] 王泽儒, 冯军军. "信息安全工具库的设计与实现"[J]. 电脑与电信, 2023, (03): 69-72.

[15] 欧阳元东. "基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(13): 262-263.

[16] 李培. "基于Python的网络爬虫与反爬虫技术研究"[J]. 计算机与数字工程, 2019, 47(06): 1415-1420+1496.

[17] 王国强, 张贝克. "基于Python的嵌入式脚本研究"[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(03): 107-109.

以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取!!

系统技术栈:

前端:Vue.jsHTMLCSSJavaScript后端技术栈

后端:Python 3.7.7Django 、MySQL5.7

开发工具:PyCharm社区版、Navicat 11以上版本

系统开发流程:

•   使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。

•   使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。

•   利用MySQL数据库进行数据存储和查询。

•   通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。

毕设使用者指南

系统概览

本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序,旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架,后端使用Python语言结合Django框架,并以MySQL作为数据存储解决方案。

前端使用指南

1.界面导航

主页:展示系统的主要功能和概览信息。功能页面:根据需要,用户可以访问不同的功能页面,如用户管理、数据分析等。

2. 交互操作

使用HTMLCSS构建的界面元素,如按钮、链接、表单等,用户可以点击或输入信息进行操作。利用JavaScriptVue.js实现的动态功能,如实时数据更新、表单验证等,增强用户交互体验。

后端服务指南

1. API使用

系统后端提供RESTful API,用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。常见的API操作包括GET(获取数据)、POST(提交数据)、PUT(更新数据)和DELETE(删除数据)。

2. 数据管理

利用MySQL数据库,系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓


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