[附开题]flask框架的校园疫情管理系统92tl0（源码+论文+python）

标签：疫情 flask 校园 2024 Python 源码 2023 开题防控

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

研究背景

随着新冠疫情的持续影响，校园作为人群密集、流动性大的场所，其疫情防控工作显得尤为重要。传统的手工记录和口头报告方式已难以满足当前复杂多变的疫情防控需求，存在信息滞后、数据不准确、管理效率低下等问题。因此，设计并实现一套科学、高效的校园疫情管理系统，成为保障师生健康安全、维护校园稳定运行的迫切需求。该系统旨在通过数字化手段，实现对师生健康状况、行程轨迹、请假申请等信息的实时监控与智能管理，为校园疫情防控提供精准、全面的数据支持。

研究意义

校园疫情管理系统的设计与实现，对于提升校园疫情防控能力、保障师生健康安全具有重要意义。首先，该系统能够显著提高疫情防控信息的收集与处理效率，确保数据的准确性和时效性，为制定科学防控策略提供有力依据。其次，通过自动化管理流程，减少人为干预，降低出错率，提升管理效率。同时，系统还能够增强师生对疫情防控的参与度和自我防护意识，促进疫情防控工作的有效开展。此外，该系统还有助于构建校园疫情防控的长效机制，为应对未来可能发生的公共卫生事件提供借鉴和参考。

研究目的

本研究旨在设计并实现一套功能完善、操作便捷的校园疫情管理系统。该系统旨在通过集成学生信息管理、行程上报、健康上报、请假信息管理等核心功能，实现对校园疫情防控工作的全面覆盖和精细化管理。通过该系统，能够实时掌握师生的健康状况、行程轨迹及请假情况，及时发现潜在风险，为校园疫情防控提供精准的数据支持和决策依据。同时，通过优化管理流程，提升管理效率，降低管理成本，为校园疫情防控工作提供有力保障。

研究内容

本研究内容主要围绕校园疫情管理系统的功能设计与实现展开。系统需涵盖学生信息管理、行程上报、健康上报、请假信息管理等多个功能模块。具体而言，学生信息管理模块负责学生基本信息的录入、维护与查询；行程上报模块则要求学生定期上报自己的行程轨迹，确保学校掌握学生的流动情况；健康上报模块要求学生每日上报健康状况，包括体温、是否有咳嗽等症状等，以便学校及时发现并处理异常情况；请假信息管理模块则支持学生在线提交请假申请，教师或管理人员在线审批，实现请假流程的自动化管理。通过这些功能模块的设计与实施，本研究将构建一个功能齐全、操作简便的校园疫情管理系统，为校园疫情防控提供有力支持。

进度安排：

2023年10月1日——2023年10月31日完成选题，收集资料，需求分析

2023年11月1日——2023年12月28日关键技术分析，总体设计

2024年1月3日——2024年2月28日详细设计与实现、撰写论文初稿

2024年3月1日——2024年3月15日系统测试与运行，撰写论文二稿

2024年3月16日——2024年4月1日性能分析并按要求修改论文，完成终稿

2024年4月初系统能正常运行，论文终稿完成，准备答辩

参考文献：

[1] 张珩. "Python的计算机软件应用技术探讨"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(32): 96-97+102.

[2] 虞菊花, 乔虹. "基于Python的Web页面自动登录工具设计与实现"[J]. 安徽电子信息职业技术学院学报, 2023, 22 (03): 19-22+28.

[3] 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.

[4] 王春明. "基于Unittest的Python测试系统"[J]. 数字通信世界, 2023, (03): 66-69.

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

[6] 蔡迪阳. "基于Python的网页信息爬取技术分析"[J]. 科技资讯, 2023, 21 (13): 31-34.

[7] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

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

[9] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.

[10] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[11] 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.

[12] 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.

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：

前端技术栈

Vue.js：是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用（SPA）。

HTML (HyperText Markup Language)：用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容，如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets)：用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript：一种轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果，如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合，可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7：高级编程语言，以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask：是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL：是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL（结构化查询语言），用于执行数据库操作，如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm：是由JetBrains开发的一个集成开发环境（IDE），专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的，适合个人开发者和学习者使用。

开发流程：

• 首先，使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面，实现用户交互和动态内容展示。接着，在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API，处理前端请求并提供业务逻辑。同时，利用MySQL数据库进行数据存储和查询，确保数据的持久化和一致性。开发过程中，通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理，确保开发效率和代码质量。最后，通过持续集成和测试，确保应用的稳定性和可靠性，完成开发后进行部署，使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构，以便于维护和扩展。