已开发项目效果实现截图
同行可拿货,招校园代理 本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架
项目介绍
系统登录，管理员和用户进入系统前在登录页面根据要求填写账号，密码，验证码和选择角色等信息，点击登录进行登录操作
考虑到实际生活中在消防物资存储管理方面的需要以及对该系统认真的分析，将系统权限按管理员和用户这两类涉及用户划分。
（1）管理员功能需求
管理员登陆后，主要模块包括首页，个人中心，用户管理，仓库管理，物资入库管理，物资出库管理，仓库管理，物资详情管理，报警通知管理，安全检查提醒管理等功能
（2）用户功能需求
用户登陆后，主要模块包括首页，个人中心，仓库管理，物资入库管理，物资出库管理，仓库管理，物资详情管理，报警通知管理，安全检查提醒管理等功能。
用户登陆系统后，可以查看首页，个人中心，仓库管理，物资入库管理，物资出库管理，仓库管理，物资详情管理，报警通知管理，安全检查提醒管理等功能，还能对每个功能逐一进行相应操作
仓库管理，在仓库管理页面可以对索引，仓库名称，仓库类型，物资编号，物资名称，数量，图片等内容进行详情，物资出库，物资入库，修改和删除操作
物资入库管理，在物资入库管理页面可以对索引，物资编号，物资名称，图片，数量，入库时间等内容进行修改和删除操作
物资出库管理，在物资出库管理页面可以对索引，物资编号，物资名称，图片，数量，出库时间等内容进行详情，修改和删除等操作
物资详情管理，在物资详情管理页面可以对索引，物资编号，物资名称，图片，体积，数量，入库时间，状态，位置，存放温度，生产日期，保质期，备注等内容进行删除操作
无论是什么行业物资存储都是一个非常重要的内容，只有有了这些良好的物资存储，才能够为后续的工作开展提供便利。消防是一个关系到人民群众安全的工作，所以在消防相关方面的物资存储也是非常重要的内容。为了能够更好的管理好消防相关的物资，我们开发了本系统。
##技术路线
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使用，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属性就可以完成从数据到图形的映射，这使Mysql的数据更容易的被引用
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
hadoop集群技术
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，开发分布式程序。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是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现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；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
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
django 应用目录结构
project1
|-- migrations //数据移植（迁移）模块
|------- init.py
|-- init.py
|-- admin.py //该应用后台管理系统配置
|-- apps.py //该应用的一些配置 自动生成
|-- models.py //数据模块
|-- tests.py //自动化测试模块 在这里编写测试脚本
|-- views.py //执行响应的代码所在模块 代码逻辑处理主要地点 项目大部分代码在此编写
|–templates //模板 放置模板文件的文件夹 包括HTML css pythonScript的文件夹
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)
总结
在这个大数据的时代，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、系统自动推荐等数据，这部分数据价值含量低、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，所以进行数据清洗是必不可少的。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
（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
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