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python-flask计算机毕业设计新冠肺炎疫情人员统计及打卡系统(程序+开题+论文)

时间:2024-08-10 21:27:43浏览次数:19  
标签:疫情 Python 系统 2024 毕业设计 开题 打卡

本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)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

自2019年底新冠肺炎疫情爆发以来,全球公共卫生体系面临了前所未有的挑战。疫情的快速传播要求各国政府及社区采取迅速且有效的防控措施,以遏制病毒扩散并保障人民生命安全。在这一背景下,人员流动监控、健康状况追踪及疫情数据管理成为疫情防控工作的关键环节。传统的人工统计方式不仅效率低下,且难以实时反映疫情动态,因此,开发一套高效、准确的新冠肺炎疫情人员统计及打卡系统显得尤为重要。该系统能够集成用户信息管理、地区分类统计、日常健康打卡、疫情数据实时更新等功能,为疫情防控提供强有力的技术支持。

研究意义

本研究旨在通过构建新冠肺炎疫情人员统计及打卡系统,实现疫情防控工作的数字化、智能化转型。该系统能够显著提升疫情数据的收集效率与准确性,为政府决策提供及时、全面的数据支持。同时,用户打卡功能有助于增强公众的自我防护意识,促进社区层面的疫情防控工作。此外,系统还能对确诊人员、治愈人员、隔离人员及死亡人员进行分类管理,为医疗资源调配、疫情趋势预测提供科学依据,对于打赢疫情防控阻击战具有重要意义。

研究目的

本研究的主要目的在于设计并实现一套功能完善、操作便捷的新冠肺炎疫情人员统计及打卡系统。该系统需满足以下目标:一是实现用户信息的有效注册与管理,确保数据的真实性与完整性;二是支持地区分类统计,便于各级政府及社区快速掌握本区域内疫情动态;三是通过用户打卡功能,实时监控个体健康状况,及时发现潜在风险;四是集成疫情信息发布与数据管理模块,提供全面的疫情概览与详细数据查询服务;五是建立确诊、治愈、隔离、死亡等人员分类管理机制,为疫情防控的精准施策提供有力支撑。最终,通过该系统的应用,提升疫情防控效率,保障人民生命安全和身体健康。

进度安排:

2023年12月20日—2024年01月20日:查阅和收集课题相关资料,进行市场调研,确定选题;

2024年01月21日—2024年02月15日:进一步查阅资料,撰写开题报告,准备开题、答辩;

2024年02月16日—2024年03月10日:系统规划、整体规划、详细设计、编写代码;

2024年03月11日—2024年04月18日:系统测试;

2024年04月19日—2024年04月28日:撰写毕业论文;

2024年04月29日—2024年05月09日:修改论文并提交论文正稿;

2024年05月10日—2024年05月22日:由指导老师评阅,修改完善论文,准备毕业答辩。

参考文献:

[1] 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.

[2] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

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

[4] 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.

[5] 陈放. "C语言与Python的数据存储分析"[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (10): 222-224.

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

[7] 李俊华. "基于Python的数据分析"[J]. 电子技术与软件工程, 2018, No.139(17): 167.

[8] 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.

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

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

[11] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

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。

使用者指南

理解基本概念:了解HTML、CSS和JavaScript的基本概念是非常重要的。

学习Vue.js:通过官方文档或在线课程学习Vue.js的基本用法和生态系统。

掌握Python:学习Python语言的基础,包括数据类型、控制流、函数和模块。

熟悉Flask框架:通过阅读Flask文档和教程来学习如何构建Web应用。

数据库知识:了解SQL语言和数据库设计原则,学习如何使用MySQL进行数据存储和管理。

实践项目:通过实际项目来应用所学知识,这是提高技能的最佳方式。

程序界面:

源码、数据库获取↓↓↓↓

标签:疫情,Python,系统,2024,毕业设计,开题,打卡
From: https://blog.csdn.net/sheji204/article/details/141096510

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