基于python的养老院管理系统的设计与建立 ad25--论文
已开发项目效果实现截图
开发技术详细介绍
对爬虫技术、数据清洗和预处理、数据可视化做了初步调查,结合数据分析技术，对爬取的数据进行数据分析和整合，通过可视化图表的形式，为用户展示所需要的信息。随着信息时代的发展与进步，各种平台的搜索引擎数据呈爆炸式增长，我们在平台上通过使用搜索引擎和关键字来得到自己想要的结果，但同时，因为搜索数据呈爆炸式增长的原因，我们难以去找到自己最心仪的那个结果，这使得用户的在搜索时花费的时间变得更长
开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
Echarts有着与众不同的特点和惊艳全场的视觉效果，Echarts有以下几种特点：
1、开源软件，并且提供了非常炫酷的图形界面，还有各种直观的数据分析图形
2、使用简单，软件本身已经封装了js，只要引用到位就会有得到完美展示
3、兼容性好，基于html5，有着良好的动画渲染效果。
4、多种数据格式无需转换直接启用，对与直接传入包括二维表，key-value表等多种格式的数据源，通过简单的设置encode属性就可以完毕从数据到图形的映射，这使Mysql的资料更容易的被引用
hadoop集群技术
：HDFS和MapReduce。Hadoop达成了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它给出高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大材料集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，许可以流的形式访问文件系统中的数据。就是Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式脚本。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的使用
核心代码参考示例
预测算法代码如下（示例）：
def booksinfoforecast_forecast():
import datetime
if request.method in ["POST", "GET"]:#get、post请求
msg = {
'code': normal_code, 'message': 'success'
}
#获取数据集
req_dict = session.get("req_dict")
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query = "SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"
#处理缺失值
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
id = req_dict.pop('id',None)
req_dict.pop('addtime',None)
df = to_forecast(data,req_dict,None)
#创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']
}:{mysql_config['password']
}@{mysql_config['host']
}:{mysql_config['port']
}/{mysql_config['database']
}"
engine = create_engine(connection_string)
try:
if req_dict :
#遍历 DataFrame，并逐行更新数据库
with engine.connect() as connection:
for index, row in df.iterrows():
sql = """
INSERT INTO booksinfoforecast (id
,monthcount
)
VALUES (%(id)s
,%(monthcount)s
)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
monthcount = VALUES(monthcount)
"""
connection.execute(sql, {
'id': id
, 'monthcount': row['monthcount']
})
else:
df.to_sql('booksinfoforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
print("数据更新成功！")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e
}")
finally:
engine.dispose() # 关闭数据库连接
return jsonify(msg)体系处理的关键问题
现代技术和工具的成熟度，如大数据处理平台、智能感知设备、机器学习算法以及资料可视化技术，为这一架构的实施提供了坚实的手艺基础。大素材技巧已经在多个领域得到广泛应用，并且具备处理大规模数据的能力。同时，智能感知设备在系统的普及使得实时数据的获取更加容易。机器学习和数据挖掘算法的不断进步，为从内容中提取有用的信息和模式给出了有力程序。云计算平台的可伸缩性和信息可视化技术的进步，使系统能够应对大规模数据处理和用户需求，搭建数据直观呈现。在研究中将构建整个系统的架构，包括材料存储、处理引擎、用户界面和通信模块。研究还将关注框架的性能、可伸缩性和安全性，以确保其能够处理大规模数据和应对潜在威胁。实时数据处理引擎的选择是关键一步，它决定了系统对系统的响应速度。大规模的实时数据流需要采用高效的数据处理技术，如流处理引擎，以确保信息能够及时而奏效地被分析。在资料存储方面，选择适当的大材料存储系统是必要的，以应对大量数据的存储和检索需求。数据分区和索引的设计也是关键因素，能够提高数据的检索效率。最后，信息的标准化和格式化有助于确保不同数据源之间的一致性和互操作性。数据处理阶段的关键在于清洗和预处理原始数据、选择适当的数据处理引擎以及设计高效的数据存储和检索机制
总结
必不可少的。结合原始数据的具体情况，数据预处理采用文本去重、机械压缩去词和短句删除就是在这个大资料的时代，年轻人都习惯于从互联网上获得信息。我们将更清晰更有效的消息分享给年轻人。提升用户的体验我也希望这次的设计能通过我后期的自主学习把它趋向于完美，成为我的自主创作经验。 原始数据中存在异常值、重复值、平台自动推荐等数据，这部分材料价值含量低、数据结构混乱，严重影响数据挖掘模型的执行效率，导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗
（1）网络爬虫模块
（2）关系数据库模块
（3）用户注册登录权限模块
（4）数据统计分析模块
（5）Django后台服务
（6）前端渲染可视化模块
源码获取详细视频演示或者查看其他版本：文章底部获取博主联系方式！
需要成品或者定制，加大家的时候，不满意的可以定制
文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善，本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试
浙公网安备 33010602011771号