9篇关于Python的计算机毕业论文

今天分享的是关于Python的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Python等主题,本文能够帮助到你

基于Django的智慧社区后台管理系统设计与实现

这是一篇关于智慧社区,Django,Python,后台管理系统的论文, 主要内容为随着社会的不断进步,未来城市将会承载更多人口。当前,中国正处于城镇化飞速发展时期,部分城市面临可持续发展问题日益严重。为了解决城市的可持续发展难题,国内外许多城市建设者认为建设智慧城市具有非常好的应用前景。而智慧社区作为构建智慧城市最基本单位,也是智慧城市建设中关键的一环。当前,智慧社区发展方向和发展模式仍处于探索阶段,国内对其讨论大多在于产品和规划上,对其系统搭建、平台管理设计等IT建设的研究还比较少。借助于移动互联网技术的飞速发展,和其具备的高快捷性,高隐私性和应用广等特点服务社区系统,为社区用户提供更具安全性、便捷性和舒适的现代智能生活环境,将是智慧社区的未来趋势。因此在Django框架的基础上展开智慧社区的后台管理系统研究,具有重大意义。本文结合社区实际生活,对社区居民进行实地调研,进行系统性的需求分析,设计并实现了一套完整的“智慧社区”后台管理系统。主要研究工作如下:(1)在Django框架的基础上,采用MTV的设计模式分别划分为模型层、模板层和视图层完成对数据业务分层进行处理,功能独立,耦合度低。系统具体设计包括使用B/S(browser/Server)结构的总体架构体系,关系型My SQL数据库设计以及客户端设计。(2)本系统主要实现居民信息管理、社区公告、快递管理、微信公众平台管理、微信小程序、社区留言和社区医疗等服务,以外部接口的形式为移动客户端、微信小程序和社区管理Web前端提供服务。其中,智慧社区管理模块主要包括社区居民管理,社区新闻发布,快递签收等功能;社区医疗模块为社区居民提供免费线上预约的平台,包括记录社区居民病情,联系社区医生,预约挂号等功能,既方便了社区居民生活,又为社区管理人员提供了便捷。(3)使用Http通信协议实现客户端与Web后台服务器间的通信和管理,同时采用轻量级数据格式JSON(Java Script Object Notation,JS对象标记)实现社区医疗、留言反馈和微信公众平台管理等数据的交互。最后,对系统进行了部署和测试,实现了智慧社区后台管理系统中涉及的各个模块功能的业务逻辑处理,并且是整个智慧社区系统平台的业务处理核心。

内蒙古某高校人事工资管理系统的设计与实现

这是一篇关于自动化办公,Python,Django,RBAC的论文, 主要内容为随着计算机与网络技术的迅速发展,高校传统的人事管理工作逐步向网络办公自动化转变。随着高校的扩招,教职工数量也不断增多,传统的人事管理模式已跟不上时代的步伐,利用计算机来实现高校人事工作的科学化和自动化管理势在必行。因此,开发一套符合高校特点的人事管理系统具有十分重要的意义。本文是设计和实现一套高校人事工资管理系统。文章从需求分析、概要设计、详细设计、系统实现、系统测试等五个方面来阐述系统的开发过程。系统设计采用浏览器／服务器架构,并采用Python语言与Django Web框架进行开发。考虑到数据规模较小,系统后台数据库采用MySQL数据库。同时基于角色的访问控制(RBAC)模型,每个用户可动态分配多个角色,每个角色对应不同的系统权限,大大增加了系统的灵活性和安全性。在开发过程中,利用瀑布开发模型,以软件工程为设计指导思想。在开发的各个阶段都进行了严格的测试,不仅充分保证了系统的可靠性,也方便了后期的维护管理工作。在设计上,系统共划分为教职工管理模块、岗位管理模块、职称管理模块、院系和行政部门管理模块、系统管理模块、工资管理模块、角色权限管理模块、用户管理模块、考勤管理模块九个大模块,每个模块又可以划分为若干子模块。模块与模块之间采用松耦合设计,只向对方提供输入、输出接口,保证系统的灵活性、扩展性。论文最后列出研究的内容和主要工作,指出待改进之处,并展望了未来的目标。

Android取证系统的设计与实现

这是一篇关于Android系统,手机取证,数据分析,Python的论文, 主要内容为智能手机在人们日常生活和工作中的地位日益重要,已经达到“机不离身”的地步,并且随着各项信息技术的深入发展和广泛应用,智能手机已经实现包含支付、社交、衣食住行和身份证明等在内的所有功能。在智能手机给人们带来便利的同时,利用手机从事违法行为的事件也越来越多,各种形式的相关数据成为取证人员重点关注内容,快速挖掘手机系统中的犯罪证据,对于国家和人民安全具有重要意义。本文从取证工作现状出发,以Android取证系统的开发为研究对象,从取证人员相关工作的基本情况入手,针对Android取证系统的数据恢复、数据查询和数据分析等模块的实现进行需求分析,准确掌握庞大冗杂的数据量、各式各样的数据信息、重要数据库存储路径不一、加密数据库、数据内容呈现方式不友好和数据分析工作量大等问题,本系统将上述所有出现的问题逐一解决。根据取证人员实际的工作内容,进行取证系统的整体功能其及各类子功能模块的设计,最终结合当前各项取证工作进行取证系统不同模块的编程,实现系统的正常运行。同时本系统还利用社交网络相关算法,将提取的嫌疑人相关联系人信息,通过时间序列图、社交网络拓扑图等方式将嫌疑人与其联系人之间的亲密度更为直观的展示,并利用词云显示浏览历史纪录等信息帮助取证人员快速分析嫌疑人。通过这一系列工作,最终完成Android取证系统的设计及实现任务。测试表明,该系统能够高效执行Android系统内存数据信息的取证分析,并且可以适用于主流的即时通讯类、搜索引擎类、社交软件类、地图导航类以及购物类等应用程序。具有较高的实用价值、可行性和普适性,为取证人员提供较大的便利。

基于Python的医疗专家推荐系统与混合推荐算法研究

这是一篇关于医疗专家推荐系统,推荐算法,设计,Python,混合推荐算法的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,网络空间丰富的信息和大数据共享为人们的工作和生活提供了极大的便利。然而,面对日益增长的海量数据和信息需求的不断提升量,信息按需获取、快速检索成为互联网时代亟待解决的问题。研究信息推荐技术与推荐系统可有效地提高信息获取效率,帮助用户从海量数据中按需高效获取有价值的信息,满足用户对信息的高层次需求。学位论文主要研究基于Python的医疗专家推荐系统与混合推荐算法设计问题。医疗专家系统不仅为用户提供医疗健康新闻、医疗专家信息等的搜索查询,也可以通过混合推荐算法为用户推荐最适合的医疗专家,为用户选择专家带来便利,主要工作内容包括以下三个方面:(1)利用网络爬虫技术,从健康网中获取医疗专家信息,通过文本数据预处理,对数据进行筛选、整合和处理等处理,获得医疗专家数据集。(2)对传统的推荐算法进行分析,针对医疗专家推荐需求,提出了基于项目和内容的加权融合混合推荐算法。通过在基于项目的推荐算法的相似度计算中融入信息熵,既用到了用户行为信息,又用到了项目本身信息。通过混合推荐算法,可为用户推荐更加匹配需求的医疗专家。(3)利用上述提出的混合推荐算法,设计了医疗专家推荐系统。系统使用Python语言开发,采用B/S(浏览器/服务器)模式、Django框架、SQL Server数据库等技术,进行医疗专家推荐系统的设计。基于Python的医疗专家推荐系统,功能包括登录注册、医疗新闻查询浏览、医疗专家推荐、用户留言、后台管理等。模块内部链接紧凑,模块之间耦合度低。根据需求分析对系统架构、流程、各个模块的数据流及接口进行了设计,在此基础上对各个模块进行了详细设计,系统将混合推荐算法在医疗专家推荐系统中进行了有效的应用,并验证了混合推荐算法的优越性和医疗专家推荐系统的可行性和有效性。在当今大数据与人工智能时代,基于Python的医疗专家推荐系统立足于医疗专家推荐需求与目标,研究推荐算法设计和人工智能语言Python的应用,具有广泛的应用前景。

区域高端人才聚集能力关键影响因素与路径分析

这是一篇关于区域高端人才聚集,NK模型,Python,最优路径,演化博弈的论文, 主要内容为现阶段,我国经济形势由高速发展转变为高质量发展,各区域建设更加注重产业结构调整与优化,推进新兴产业的发展。在此过程当中,区域人才结构出现了高端人才不平衡、与区域经济发展情况不匹配的问题,如何协调各区域经济发展能力与高端人才需求,找出区域高端人才聚集的关键影响因素与发展最优路径,是一个亟待解决的问题。文章基于生物进化理论的视角,通过文献综述对区域高端人才聚集能力的影响因素进行讨论,对其影响关键因素、各影响因素之间的动态演化、区域高端人才聚集能力提升路径及利益相关者不同策略进行研究,具体研究路径如下:(1)采用文献计量方法中的知识图谱与德尔菲法对影响区域高端人才聚集的相关因素进行分析筛选。(2)采用DEMATEL方法找出影响区域高端人才聚集的关键因素,对关键因素间的复杂性进行分析识别,找出NK模型中的关键因素N与各要素之间的关联度K。(3)从各关键影响因素维度入手构建区域高端人才聚集的NK模型。(4)采用Python结合随机分布函数探索区域高端人才聚集关键因素的路径选择情况。(5)通过文献计量与NK模型找出的关键因素,建立政府、用人单位与高端人才三方演化博弈模型,根据相关因素设立影响NK模型的相应参数,并以关键因素为基础探索区域高端人才聚集能力发展的最优路径。(6)根据找到的关键因素与其他因素,建立区域高端人才聚集演化博弈模型,研究利益相关者的三方博弈演进情况,对关键因素进行敏感性分析以寻找影响三方博弈策略的条件。根据上述研究,得到研究结论是:(1)区域高端人才聚集适应度分析有利于评价其当下区域高端人才聚集能力的高低,可协助区域政府以及用人单位在实际的高端人才聚集中时对同层次不同要素间的组合状态绩效进行横向比较,同时强调各关键因素配合对区域高端人才聚集能力提升的重要性,并找出了一条聚集区域高端人才关键因素的最优路径:区域就业机会-区域人才聚集度-区域政府人才引进政策-区域经济发展水平-区域产业发展。(2)高端人才选择的最优策略的决定性因素为高端人才适应当地文化的时间成本、远离家乡额外成本与留在该区域时产生的政府补贴、企业工资、区域内设施与管理收益。本文提出提升区域高端人才聚集能力的方法,解决了高端人才数据难以寻找完全、无法进行数据测量的局限性,同时区域高端人才聚集过程中涉及到的政府、用人单位与高端人才策略在制定过程中,如何通过关键因素的调整快速到达区域系统的最优利益等方面给出了一定的结论与相关建议,为实现未来各区域高端人才的需求目标提供了一种新的思路。

基于IPv6协议下的西瓜溯源系统的设计与实现

这是一篇关于西瓜,二维码,溯源系统,Python,IPv6的论文, 主要内容为内蒙古属于西北优势西瓜产区,是西瓜最佳适宜种植区之一。近年来,西瓜的安全问题时有发生,不但给经济带来了严重的损失,而且会危及消费者的健康与生命安全。为了有效地监管西瓜在市场上的流通,同时保障消费者对所购买的西瓜的知情权,结合内蒙古自治区溯源工程的建设,设计西瓜溯源系统。目前,现有的溯源系统一般都是针对IPv4网络的,但是如今全球的IPv4地址已经分配完毕,我国大力推进IPv6在网络中的各环节的部署以应用,由此,本文开发设计了基于IPv6的西瓜溯源系统。本论文针对内蒙古的西瓜从生产基地种植到销售的整个过程,进而设计溯源系统,主要目标是实现西瓜产品整个生产链透明化,从而实现记录可查,责任可究,出现问题可以及时查询源头信息,以此来保障生产者和消费者的双边利益,为我区西瓜产品的监控监管体系进行信息化的建设提供了相关的技术支撑。本系统基于Pycharm集成开发环境,采用Python语言开发,使用Django应用框架搭建Web Server,采用MySQL数据库实现数据持久化,使用Nginx和uWSGI实现对外访问,设计一套基于B/S架构的西瓜溯源系统。西瓜溯源系统主要完成了对西瓜产业链等相关企业的信息的采集、存储和维护,包括西瓜在每个生长阶段的信息,运输公司、质检信息和销售信息等,这些基本信息构成了整个西瓜生产链上的溯源信息。所以本系统适用于西瓜生产链上的企业单位和消费者。通过西瓜溯源系统,不同部门的单位员工可以进行相关信息的录入和维护,消费者可以通过由西瓜溯源系统生成的二维码进行扫描,进而可以获得相关的西瓜溯源信息。

销售管理系统的设计与开发

这是一篇关于销售管理系统,UML建模,Python,B/S架构,MySQL数据库,MVC模式的论文, 主要内容为本课题针对某碳酸氢钠生产企业开发了一套销售管理系统。对于碳酸氢钠的销售管理来说,其特点是产量大、销售面广以及客户信息多。碳酸氢钠的传统销售管理模式存在很多问题,比如说在人工处理库存信息方面,偶尔会发生计算出的库存变动与实际清点数不符的情况;在对销售人员的管理方面,绩效考核的公平性也难以保证;手工填写票据的方式也会耗费大量的人力以及时间。显然,随着竞争的日益激励以及企业信息化的快速发展,传统的管理方式以不再适用于现代化的企业管理。因此,本课题针对该企业设计开发了一套销售管理系统,以期提高该企业的管理水平,同时降低管理成本,最终实现企业利益的最大化。在研究学习了软件工程开发的基础知识及相关技术后,本课题确定了基于UML建模的系统分析设计方法,以Python为开发语言,以MVC为开发框架,基于B/S架构和MySQL数据库开发了企业的销售管理系统。在软件开发过程中,首先对企业进行实地考察分析,并结合目前流行的ERP和CRM管理理念,详细的分析了销售管理系统的需求,基于销售业务流程将系统划分为销售、CRM、库存、生成、采购、项目、会计、人力资源8个模块。然后基于UML用例图以及需求分析,对每个模块的功能进行了设计。最后基于UML的状态图对每个模块不同功能之间的逻辑进行梳理,通过功能之间的逻辑建模实现了第三章所设计的全部功能,完成了销售管理系统的开发。

分布式网络爬虫技术研究与实现

这是一篇关于网络爬虫,MapReduce,Python,URL去重的论文, 主要内容为互联网的爆炸性发展使得其规模由1993年的数千个网页发展为现在的数十亿个网页,并且这个数字还在疯狂膨胀中。随着互联网的规模迅速增长,其相关的服务和信息量也随之快速增长。在这些信息得到人们广泛应用的同时,专门负责互联网信息收集工作的网络爬虫也面临着巨大的挑战。目前,国内外的大型互联网公司、相关研究机构(如：Google、百度等)已经给出了一些较为成熟的解决方案,有些也已投入使用,但是这些方案大都只能为一般用户提供一种不可定制的搜索服务,而且很多公司将这些网络爬虫的技术列为商业机密,并未公开,已经无法满足广大用户日益增长的各种要求；互联网如此庞大、错综复杂就算是Google、百度这样的搜索巨头也无法完整搜集完所有的网页,更不用说普通用户。本文着重研究中小型规模的分布式爬虫,设计并实现了一个基于MapReduce分布式计算模型的分布式网络爬虫。综合起来本文的主要工作如下：首先,本文介绍了网络爬虫中的相关技术和当前流行的Map/Reduce分和式计算模型。随后在MapReduce分布式计算模型的基础上设计了由多台PC构成的分布式网络爬虫系统-DWCS。其中通用的crawler模块负责对网页的抓取,并提取URL; master模块负责对URL进行去重等处理,并分配给各个crawler模块。然后,在上述的基础上,利用Python与Mincemeat.py分布式计算模块实现了该分布式爬虫。最后,本文对DWCS系统进行了测试,对测试结果进行了分析,对目前的工作做了总结,找出了不足,并对日后的工作做了展望和部署。