基于Python的人事管理系统源码

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原创 最新推荐文章于 2026-03-24 00:15:29 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
基于python的人事管理系统设计与实现 from tkinter import * from tkinter import font from tkinter import messagebox from os import path from os import remove # 添加、编辑职员信息弹出框类 class PopupWindow(object): # 初始化构造及添加组件到弹出框 def __init__(self, master, main_window, title, contact=None): . 阅读详情

目录

一、整体目录（示范）：

文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等

二、运行截图

三、代码部分（示范）：

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

五、主要技术介绍：

六、项目调试学习（点击查看）

七、项目交流

一、整体目录（示范）：

文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等

 

二、运行截图

 

三、代码部分（示范）：

注册较验代码：

// 注册
			async register() {
				if((!this.ruleForm.yonghuzhanghao) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`用户账号不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.yonghuzhanghao.length<8)){
					this.$utils.msg(`用户账号长度不能小于8`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.yonghuzhanghao.length>12)){
					this.$utils.msg(`用户账号长度不能大于12`);
					return
				}
				if((!this.ruleForm.mima) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`密码不能为空`);
					return
				}
                if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.mima!=this.ruleForm.mima2)){
                    this.$utils.msg(`两次密码输入不一致`);
                    return
                }
				if((!this.ruleForm.yonghuxingming) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`用户姓名不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.nianling&&(!this.$validate.isIntNumer(this.ruleForm.nianling))){
					this.$utils.msg(`年龄应输入整数`);
					return
				}
				if((!this.ruleForm.schoolname) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`学校名称不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.shouji&&(!this.$validate.isMobile(this.ruleForm.shouji))){
					this.$utils.msg(`手机应输入手机格式`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.youxiang&&(!this.$validate.isEmail(this.ruleForm.youxiang))){
					this.$utils.msg(`邮箱应输入邮件格式`);
					return
				}
				await this.$api.register(`${this.tableName}`, this.ruleForm, this.emailcode);
				this.$utils.msgBack('注册成功');;
			}
		}
	}
</script>

推荐算法代码

//智能推荐商品业务步骤
1.获取当前用户信息
2.判断当前是否有收藏信息
3.如有收藏信息按收藏推荐信息推荐，无推荐信息默认按点击次数

//================以下是相关类和方法==============
//商品信息后端接口类
com.controller.ShangpinxinxiController

/**
 * 商品信息前端智能排序
 */
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/autoSort")
public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinxinxiEntity shangpinxinxi, HttpServletRequest request,String pre){
	EntityWrapper<ShangpinxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<ShangpinxinxiEntity>();
	Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
	Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
	boolean flag = false;
	String isRecommend =(String) params.get("isRecommend");
	if("1".equals(isRecommend)){ //是否推荐
		String  userId =  (String) params.get("userId");
		YonghuEntity user = yonghuService.selectById(Long.valueOf(userId));
		params.remove("isRecommend");
		params.remove("userId");
		StringBuffer refIds = new  StringBuffer();
		List<StoreupView>  storeupList = storeupService.selectListView(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("userid",userId));
		if(storeupList!=null && storeupList.size()>0){
			for(StoreupView storeupView: storeupList){
				refIds.append(storeupView.getRefid()+",");
			}
			flag =true;
			ew.in("id",refIds.toString());
		}
	}
	Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
	while (it.hasNext()) {
		Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
		String key = entry.getKey();
		String newKey = entry.getKey();
		if (pre.endsWith(".")) {
			newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
		} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
			newMap.put(newKey, entry.getValue());
		} else {
			newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
		}
	}
	params.put("sort", "clicknum");
	params.put("order", "desc");
	PageUtils page = shangpinxinxiService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinxinxi), params), params));
	return R.ok().put("data", page);
}



//收藏表后端接口
com.controller.StoreupController
/**
 * 收藏表后端保存方法 
 */
@RequestMapping("/save")
public R save(@RequestBody StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request){
	storeup.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
	//ValidatorUtils.validateEntity(storeup);
	storeup.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
	storeupService.insert(storeup);
	return R.ok();
}

/**
 * 收藏表删除方法
 */
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Long[] ids){
	storeupService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
	return R.ok();
}

四、数据库表(示范)：

数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习

 

五、主要技术介绍：

 Django框架介绍：

Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。另外，在Dj ango框架中，还包含许多功能强大的第三方插件，使得Django具有较强的可扩展性。Django 项目源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。Django 框架的核心组件有：

用于创建模型的对象关系映射；

为最终用户设计较好的管理界面；

URL 设计；

设计者友好的模板语言；

缓存系统。

Django(发音：[`dʒæŋɡəʊ]) 是用python语言写的开源web开发框架(open source web framework)，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计。Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。

Django 根据比利时的爵士音乐家Django Reinhardt命名，他是一个吉普赛人，主要以演奏吉它为主，还演奏过小提琴等。

由于Django在近年来的迅速发展，应用越来越广泛，被著名IT开发杂志SD Times评选为2013 SD Times 100，位列“API、库和框架”分类第6位，被认为是该领域的佼佼者。

1.9 Django架构设计：

Django已经成为web开发者的首选框架，是一个遵循 MVC 设计模式的框架。MVC是Model、View、Controller三个单词的简写，分别代表模型、视图、控制器。Django其实也是一个MTV 的设计模式。MTV是Model、Template、View三个单词的简写，分别代表模型、模版、视图。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以 Django 里更关注的是模型（Model）、模板(Template)和视图（Views），称为 MTV模式。它们各自的职责如下：

层次

职责

模型（Model），即数据存取层

处理与数据相关的所有事务： 如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。

模板(Template)，即表现层

处理与表现相关的决定： 如何在页面或其他类型文档中进行显示。

视图（View），即业务逻辑层

存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板的桥梁。

从以上表述可以看出Django 视图不处理用户输入，而仅仅决定要展现哪些数据给用户，而Django 模板 仅仅决定如何展现Django视图指定的数据。或者说, Django将MVC中的视图进一步分解为 Django视图 和 Django模板两个部分，分别决定 “展现哪些数据” 和 “如何展现”，使得Django的模板可以根据需要随时替换，而不仅仅限制于内置的模板。

至于MVC控制器部分，由Django框架的URLconf来实现。URLconf机制是使用正则表达式匹配URL，然后调用合适的Python函数。URLconf对于URL的规则没有任何限制，你完全可以设计成任意的URL风格，不管是传统的，RESTful的，或者是另类的。框架把控制层给封装了，无非与数据交互这层都是数据库表的读,写,删除,更新的操作。在写程序的时候，只要调用相应的方法就行了，感觉很方便。程序员把控制层东西交给Django自动完成了。 只需要编写非常少的代码完成很多的事情。所以，它比MVC框架考虑的问题要深一步，因为我们程序员大都在写控制层的程序。这个工作交给了框架，仅需写很少的调用代码，大大提高了工作效率。

1.10 Django工作机制：

1.用manage .py runserver 启动Django服务器时就载入了在同一目录下的settings .py。该文件包含了项目中的配置信息，如前面讲的URLConf等，其中最重要的配置就是ROOT_URLCONF，它告诉Django哪个Python模块应该用作本站的URLConf，默认的是urls .py

2.当访问url的时候，Django会根据ROOT_URLCONF的设置来装载URLConf。

3.然后按顺序逐个匹配URLConf里的URLpatterns。如果找到则会调用相关联的视图函数，并把HttpRequest对象作为第一个参数(通常是request)

4.最后该view函数负责返回一个HttpResponse对象。

六、项目调试学习（点击查看）

七、项目交流

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Python Django工资管理系统开发 我们创建了一个名为"Employee"的模型来表示员工的工资信息，并使用视图、URL映射和模板来处理用户请求和呈现页面。我们将创建一个名为"Employee"的模型，用于表示员工的工资信息。上述代码定义了一个名为"salary_detail"的视图函数，它接受一个名为"employee_id"的参数，并根据该参数从数据库中获取相应的员工信息。上述代码定义了一个URL模式，将形如"/"的路径映射到"salary_detail"视图函数。"可以查看ID为1的员工的工资详情。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

[附源码]基于flask框架外聘人员人事管理系统 (python+mysql+论文)

在这个信息化、数字化的时代，有效的人事管理不仅能够提高企业的管理效率，还能够提升员工的工作满意度，从而促进企业的整体发展。此外，对于企业来说，一个有效的外聘人员人事管理系统，可以帮助他们更好地控制人力成本，优化人力资源的配置，提高企业的竞争力。随着企业规模的扩大和业务的多样化，外聘人员在企业中扮演着越来越重要的角色。在数据库管理工具的选择上，使用了Navicat 11，这是一个用户友好且功能强大的数据库管理软件，它支持多种数据库系统，包括MySQL，并提供了图形化界面，使得数据库的管理和维护工作更加便捷。

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android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。

基于Python的人事管理系统(源码+vue+Django+部署文档等)

💗博主介绍：✨全网粉丝10W+,优快云特邀作者、博客专家、优快云新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学习等计算机设计，主要对象是咱们计算机相关专业的大学生，希望您们都能前途无量！✨💗👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻计算机毕业设计设计精品实战案例✅人事管理系统的目的是让使用者可以更方便的将人、设备和场景更立体的连接在一起。能让用户以更科幻的方式使用产品，体验高科技时代带给人们的方便，同时也能让用户体会到与以往常规产品不同的体验风格。

QQ1039692211的博客 926

Django计算机毕业设计企业人事管理系统python(源码程序+lw+远程部署)

该项目含有源码、文档、程序数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版py项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.pycharm环境：pycharm都可以。推荐pycharm社区版;3.mysql环境：建议是用5.7版本均可。

sheji989的博客 897

[附源码]计算机毕业设计Python企业人事管理系统(程序+源码+LW文档)

该项目含有源码、文档、程序数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版py项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可以。2.pycharm环境：pycharm都可以。推荐pycharm社区版;3.mysql环境：建议是用5.7版本均可。

sheji989的博客 532

基于Python+Django的人事管理系统的设计与实现(源码+文档+部署讲解等)

基于 Python + Django 的人事管理系统是企业高效管理人力资源的重要工具。 系统涵盖员工信息管理，全面记录员工的基本资料，如姓名、性别、出生日期、联系方式、家庭住址等，同时存储员工的学历、工作经历、技能证书等信息，方便查询和维护。在考勤管理方面，可通过多种方式记录员工的出勤情况，如打卡数据导入、手动补签等，自动统计考勤异常，生成考勤报表。 薪资管理功能强大，根据员工的岗位、绩效、考勤等因素准确计算薪资，支持不同薪资结构的设置，如基本工资、绩效工资、奖金等，同时能生成薪资条和薪资报表。招聘管理模块

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python计算机毕设【附源码】医院人事管理系统的设计（django+mysql+论文）

在数据库管理工具的选择上，使用了Navicat 11，这是一个用户友好且功能强大的数据库管理软件，它支持多种数据库系统，包括MySQL，并提供了图形化界面，使得数据库的管理和维护工作更加便捷。开发环境方面，我们选择了PyCharm作为主要的集成开发环境（IDE），它提供了丰富的Python开发工具和插件，支持Django框架，有助于提高开发效率和代码质量。综上所述，设计和实现医院人事管理系统，对于提高医院人事管理的效率和质量，提升医院的整体管理水平具有重要的实际意义。

罗曼计算机毕设程序 715

【附源码】基于flask框架基于web的高校人事管理系统 (python+mysql+论文)

该系统将利用前端技术HTML、CSS、JavaScript和Vue框架，结合后端技术Python和Flask框架，以及MySQL 5.7数据库，实现对高校人事信息的有效管理。在数据库管理工具的选择上，使用了Navicat 11，这是一个用户友好且功能强大的数据库管理软件，它支持多种数据库系统，包括MySQL，并提供了图形化界面，使得数据库的管理和维护工作更加便捷。总之，开发一个基于Web的高校人事管理系统，可以帮助高校实现人事管理工作的信息化、智能化，提高工作效率，降低管理成本，为高校的发展提供有力支持。

node-php毕设程序源码 551
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