flask框架返校时期疫情防控系统（毕设源码+论文）

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

一、选题背景

关于返校时期疫情防控系统的研究，现有研究主要以疫情防控的整体策略、医疗防控措施等为主，专门针对返校时期这个特定场景下的疫情防控系统的研究较少。在国内外，对于学校的疫情防控工作多是基于传统的管理方式，如人工登记、手动统计等。随着疫情常态化以及学校正常教学秩序的恢复，这种传统方式暴露出效率低下、信息不准确、难以实时监控等问题。不同观点主要集中在是继续依靠传统人力管理还是引入智能化系统，但目前缺乏一个完整且高效的针对返校时期的疫情防控系统解决方案。因此本选题将以返校时期为研究情景，重点分析和研究如何构建一个全面、高效、智能的疫情防控系统，以期探寻在这个特殊时期学校疫情防控高效管理的问题原因和机制等，提出相应的对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。

二、研究意义

（一）现实意义

本选题针对返校时期疫情防控等问题的研究具有重要的现实意义。该系统的研究能够有效提高学校在返校时期的疫情防控管理效率。例如通过学生请假、出行校园、返校申请等功能的智能化管理，可以准确掌握学生的流动情况；接种登记、健康上报等功能有助于实时监控学生的健康状态，从而及时采取相应措施，保障师生的健康安全，确保学校教学秩序的正常开展。

（二）理论意义

本选题研究将对疫情防控与学校管理的融合进行深入的剖析。从理论上完善学校管理在特殊时期的应急管理体系，为后续应对类似的公共卫生事件与学校管理相结合提供理论依据，丰富学校管理相关理论。

三、研究方法

本研究将采用多种研究方法相结合。

文献分析法：通过查阅国内外大量关于疫情防控、学校管理系统等方面的文献，了解现有研究成果和存在的不足，为本研究提供理论基础和研究思路。
问卷调查法：针对学生、班级用户等相关主体设计问卷，了解他们对于返校时期疫情防控系统功能的需求、使用习惯等方面的信息，以便使系统功能更加贴合实际需求。
案例研究法：选取部分在疫情防控期间有较好管理经验的学校进行案例分析，总结其成功经验和存在的问题，为系统的构建提供参考。

四、研究方案

（一）可能遇到的困难和问题

数据获取的准确性：在研究过程中，从学生、班级等多渠道获取的数据可能存在不准确、不完整的情况。例如学生可能误填健康信息等。
系统功能的整合性：系统功能众多，如学生情况、返校路程、疫情数据等功能之间的整合难度较大，如何确保各个功能模块之间的协同工作是一个挑战。
不同用户需求的平衡：学生、班级用户等不同主体对系统功能的需求存在差异，如何平衡这些需求以构建一个通用且有效的系统是需要解决的问题。

（二）解决的初步设想

数据获取的准确性：建立数据审核机制，通过多重验证、逻辑判断等方式对获取的数据进行审核。例如设置必填项、合理范围判断等，同时加强对用户填写数据的引导和培训。
系统功能的整合性：采用系统架构设计的方法，从整体上规划系统功能模块的布局和交互关系。建立统一的数据标准和接口规范，确保各个功能模块之间的数据交互顺畅。
不同用户需求的平衡：进行深入的用户调研，对不同用户的需求进行分类和优先级排序。在系统设计时，采用模块化设计思想，根据需求的优先级逐步实现功能模块，同时保留一定的灵活性以适应不同用户的特殊需求。

五、研究内容

本研究主要围绕返校时期疫情防控系统展开。首先，针对学生这一主体，系统应具备完善的功能，如学生请假功能需要明确请假类型（病假、事假等）、请假时长、请假原因等信息的记录，并且要设置审批流程。出行校园功能则要记录学生的出入时间、地点等信息，以便进行轨迹追踪。对于返校申请功能，学生需要填写返程方式、返程日期、出发地等信息，同时系统要与疫情数据进行关联，判断返程风险。班级用户功能方面，班级管理员能够对班级学生的各项信息进行统一管理，包括查看学生的健康上报情况、审批学生请假等。在接种登记功能上，要详细记录学生的疫苗接种类型、接种时间、接种剂次等信息。健康上报功能要设置每日提醒，方便学生按时上报体温、健康状况等信息。同时，系统要能够对疫情数据进行实时更新和分析，根据疫情风险对学生的返校路程等进行评估和建议，并且全面掌握学生情况，以便在出现异常情况时能够及时采取措施。

进度安排：

2023年12月: 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；

2024年01月: 撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；

2024年02月: 根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；

2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；

2024年04月：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；

2024年05月：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。

参考文献：

[1] 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.

[2] 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.

[3] 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.

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

[5] Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558 591.

[6] 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.

[7] 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.

[8] 阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[9] 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.

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

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

[12] 孙自立. "Python语言视域下网络爬虫系统开发研究"[J]. 软件, 2022, 43(03): 109-111.

[13] 孙强, 李建华, 李生红. "基于Python的文本分类系统开发研究"[J]. 计算机应用与软件, 2011, 28(03): 13-14.

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。