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計算機程序設(shè)計之python基于Echarts數(shù)據(jù)可視化的智慧社區(qū)服務平臺

2023-09-09 14:25 作者:計算機源碼社  | 我要投稿


開發(fā)背景

? ? ? ?在現(xiàn)代城市化進程中,社區(qū)管理變得愈發(fā)復雜。社區(qū)的居民數(shù)量不斷增加,而管理工作涉及的任務也日益多樣化。傳統(tǒng)的社區(qū)管理方法已不再適應當今社區(qū)的需求,因此需要一種更智能、更高效的解決方案。

? ? ? ?智慧社區(qū)服務平臺通過自動化和數(shù)字化流程,顯著提高了社區(qū)管理的效率。來訪登記、出入登記和物業(yè)催繳等任務可以在平臺上迅速完成,減少了手動操作和紙質(zhì)文檔的使用,從而節(jié)省了時間和資源。提升社區(qū)安全: 高危樓棟功能可用于標識和監(jiān)測社區(qū)內(nèi)的潛在安全風險,如火災或電力故障。這有助于及時采取措施,提高社區(qū)的安全性,并減少不必要的風險。用戶友好性: 數(shù)據(jù)可視化使平臺易于使用和理解,無論是社區(qū)管理人員還是居民都能輕松地訪問和使用。這提高了用戶滿意度,降低了培訓成本。提供決策支持: 可視化統(tǒng)計功能允許管理人員輕松訪問和分析社區(qū)數(shù)據(jù)。這有助于更好地理解社區(qū)的運營狀況,為管理決策提供有力支持。例如,可以分析物業(yè)費用的催繳情況,以制定更有效的費用管理策略。數(shù)字化轉(zhuǎn)型: 智慧社區(qū)服務平臺推動了社區(qū)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這有助于社區(qū)管理適應現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展,提高了信息的可用性和可訪問性??沙掷m(xù)發(fā)展: 通過減少紙張和資源的浪費,該平臺有助于社區(qū)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標,降低了對環(huán)境的不良影響。提高居民參與度: 該平臺可以促進社區(qū)居民的參與,他們可以更容易地與管理人員互動,提出建議或反饋,從而建立更緊密的社區(qū)聯(lián)系

項目功能演示

基于數(shù)據(jù)可視化的智慧社區(qū)服務平臺在這~

精彩頁面設(shè)計

核心代碼

# views.py

from django.shortcuts import render

from .models import VisitorLog


def visitor_registration(request):

? ? if request.method == 'POST':

? ? ? ? # 處理來訪登記表單提交

? ? ? ? # 省略具體處理代碼

? ? return render(request, 'visitor_registration.html')

# views.py

def access_registration(request):

? ? if request.method == 'POST':

? ? ? ? # 處理出入登記表單提交

? ? ? ? # 省略具體處理代碼

? ? return render(request, 'access_registration.html')


# views.py

def property_payment(request):

? ? if request.method == 'POST':

? ? ? ? # 處理物業(yè)催繳表單提交

? ? ? ? # 省略具體處理代碼

? ? return render(request, 'property_payment.html')

# views.py

def high_risk_buildings(request):

? ? # 查詢高危樓棟數(shù)據(jù)

? ? high_risk_data = HighRiskBuilding.objects.all()

? ? return render(request, 'high_risk_buildings.html', {'high_risk_data': high_risk_data})

# views.py

from django.contrib.auth.decorators import login_required


@login_required

def system_management(request):

? ? # 系統(tǒng)管理功能,需要登錄才能訪問

? ? # 省略具體處理代碼

? ? return render(request, 'system_management.html')

# views.py

import matplotlib.pyplot as plt

from io import BytesIO

import base64


def visualize_statistics(request):

? ? # 生成某種統(tǒng)計圖表

? ? # 省略具體統(tǒng)計和可視化代碼

? ? plt.plot(x_data, y_data)

? ? plt.xlabel('時間')

? ? plt.ylabel('數(shù)據(jù)')

? ? plt.title('社區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)計')

? ??

? ? # 將圖表轉(zhuǎn)換為Base64編碼的圖像數(shù)據(jù)

? ? buffer = BytesIO()

? ? plt.savefig(buffer, format='png')

? ? buffer.seek(0)

? ? image_data = base64.b64encode(buffer.read()).decode()

? ? plt.close()


? ? return render(request, 'visualize_statistics.html', {'image_data': image_data})



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