欢迎光临散文网 会员登陆 & 注册

计算机程序设计之python基于Echarts数据可视化的智慧社区服务平台

2023-09-09 14:25 作者:计算机源码社  | 我要投稿


开发背景

       在现代城市化进程中,社区管理变得愈发复杂。社区的居民数量不断增加,而管理工作涉及的任务也日益多样化。传统的社区管理方法已不再适应当今社区的需求,因此需要一种更智能、更高效的解决方案。

       智慧社区服务平台通过自动化和数字化流程,显著提高了社区管理的效率。来访登记、出入登记和物业催缴等任务可以在平台上迅速完成,减少了手动操作和纸质文档的使用,从而节省了时间和资源。提升社区安全: 高危楼栋功能可用于标识和监测社区内的潜在安全风险,如火灾或电力故障。这有助于及时采取措施,提高社区的安全性,并减少不必要的风险。用户友好性: 数据可视化使平台易于使用和理解,无论是社区管理人员还是居民都能轻松地访问和使用。这提高了用户满意度,降低了培训成本。提供决策支持: 可视化统计功能允许管理人员轻松访问和分析社区数据。这有助于更好地理解社区的运营状况,为管理决策提供有力支持。例如,可以分析物业费用的催缴情况,以制定更有效的费用管理策略。数字化转型: 智慧社区服务平台推动了社区管理的数字化转型。这有助于社区管理适应现代技术的发展,提高了信息的可用性和可访问性。可持续发展: 通过减少纸张和资源的浪费,该平台有助于社区实现可持续发展目标,降低了对环境的不良影响。提高居民参与度: 该平台可以促进社区居民的参与,他们可以更容易地与管理人员互动,提出建议或反馈,从而建立更紧密的社区联系

项目功能演示

基于数据可视化的智慧社区服务平台在这~

精彩页面设计

核心代码

# views.py

from django.shortcuts import render

from .models import VisitorLog


def visitor_registration(request):

    if request.method == 'POST':

        # 处理来访登记表单提交

        # 省略具体处理代码

    return render(request, 'visitor_registration.html')

# views.py

def access_registration(request):

    if request.method == 'POST':

        # 处理出入登记表单提交

        # 省略具体处理代码

    return render(request, 'access_registration.html')


# views.py

def property_payment(request):

    if request.method == 'POST':

        # 处理物业催缴表单提交

        # 省略具体处理代码

    return render(request, 'property_payment.html')

# views.py

def high_risk_buildings(request):

    # 查询高危楼栋数据

    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):

    # 系统管理功能,需要登录才能访问

    # 省略具体处理代码

    return render(request, 'system_management.html')

# views.py

import matplotlib.pyplot as plt

from io import BytesIO

import base64


def visualize_statistics(request):

    # 生成某种统计图表

    # 省略具体统计和可视化代码

    plt.plot(x_data, y_data)

    plt.xlabel('时间')

    plt.ylabel('数据')

    plt.title('社区数据统计')

    

    # 将图表转换为Base64编码的图像数据

    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})



计算机程序设计之python基于Echarts数据可视化的智慧社区服务平台的评论 (共 条)

分享到微博请遵守国家法律