python基于flask的实验室设备管理系统的设计与实现 99xa5

标签：Python users python req 系统 99xa5 code flask msg

python语言

Python具有强大的优势，通过简洁的语法和类库进行操作。而且Python提供了许多的控制语句，比如if语句、for语句，while语句。在数据插入时也可以通过for语句来进行数据的逐条插入。Python也提供了数据库的操作接口，通过引入Python的MySQL处理对象连接数据库后，使用通用的SQL语句方法实现数据的存储。
在数据可视化程序中，使用Python面向对象编程的特点开发出通用的管理系统，并进行数据的展示、管理等基本操作。另外，Python具有简洁的开发特点，每一行代码都更接近于自然语言的特点，可以方便初学者进行理解，其简洁的语语法特点，更适用于本系统的开发。

框架介绍

Django遵循标准的MVC模式设计，也就是模型视图，控制器和界面。通过MVC搭建系统后台，实现框架的可伸缩性，易维护性和安全性等方面，可以大大提高开发效率。在封装后的框架中控制层的代码可以自动完成，程序员通过代码实现业务功能，Django简洁快速的数据库驱动方法带来了很大的发展，许多项目和系统都基于Django进行开发
Flask框架的主要特征是核心构成比较简单，但具有很强的扩展性和兼容性，程序员可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务。一般情况下，它不会指定数据库和模板引擎等对象，用户可以根据需要自己选择各种数据库。Flask是目前十分流行的web框架，采用Python编程语言来实现相关功能。
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技术可行性

本系统使用Python开发，选择django框架，部署到Python服务器，无论是系统框架还是服务器功能都比较完善，可以满足系统的性能要求。创造有利于基于Python的个性化电影推荐系统的数据环境，并可以提供便于扩展的框架技术。在操作系统方面选择Windows系统进行开发和部署。后期也可以搭建到其他平台上，所以开发本系统的技术具有可行性。

具体实现截图

在这里插入图片描述

技术栈

开发语言：Python
框架：flask/django的都有
Python版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
开发软件：PyCharm
浏览器：谷歌浏览器

系统的稳定性和可维护性

系统的可维护性：一个系统完成之后，难免会遇到一些问题，比如界面的调整、功能逻辑的错误、算法的问题等等，这些错误都会造成软件的正常运行。
系统的可移植性要求系统可以更换不同的平台以及不同的服务器版本。本系统使用Python开发，具有跨平台特征，可以从不同的平台进行切换，不会影响系统的正常运行和系统的性能，所以本系统的开发具有可移植性。
系统的稳定性：为了确保系统可以正常稳定的运行，需要在测试环节通过不同的测试手段对系统进行全方位的测试，比如模拟不同情况下的用户来访问系统，以及通过不同的平台部署系统，确保系统可靠稳定。另外，对系统的设计时需要通过多方面的印证，和多次设计来全面评估和检查，维护系统的稳定性。

核心代码部分展示

# coding:utf-8
__author__ = "ila"

from django.http import JsonResponse

from .users_model import users
from util.codes import *
from util.auth import Auth
import util.message as mes


def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)

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技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

系统测试

测试定义为一个执行程序的过程，即在编写代码完成后，通过运行程序来检查程序的正确性和可靠性，以便及时发现和纠正可能存在的错误。然而，这种狭义的理解只能提供一个大致的框架，而不能满足实际应用的需求
在软件开发中，系统测试的工作量占据了40%-50%，这一比例远远高于其他阶段，尤其是在开发大型系统时，这一比例可能会更高。因此，在软件开发中，系统测试的重要性不容忽视，它不仅可以帮助我们节省时间、精力，还可以为我们提供有价值的信息。
黑盒测试，又称功能测试或数据驱动测试，是一种旨在评估产品的可靠性、可操作性、可扩展性等的测试方式。它把测试对象比作一个黑盒，测试者仅仅关注程序的外观、功能、安全性，而忽略了其内部的结构、特征，从而判断该程序是否满足要求，是否可以准确地接受外界的输入，并且可以准确地产生输出。

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