Python+Vue的实习管理系统 django Pycharm flask

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  • 项目介绍
  • 项目展示
  • 详细视频演示
  • 技术栈
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  • 解决的思路
  • 开发技术介绍
  • 性能/安全/负载方面
  • python语言
  • Django框架介绍
  • 技术路线
  • 关键代码
  • 详细视频演示

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项目介绍

当前高校实习规模扩大与企业人才需求升级的双重驱动下,传统人工或简易表格化的实习管理模式漏洞凸显,而 Django 框架的成熟为开发高效实习管理系统提供了理想技术载体,系统开发成为教育与企业协同育人的关键支撑。
从传统管理痛点来看,高校实习管理存在多环节脱节问题。一方面,信息同步滞后,学生实习日志提交、企业导师评价、学校指导教师审核依赖线下沟通或分散线上工具,易出现日志遗漏、评价延迟等情况,导致实习过程监管缺位;另一方面,数据整合困难,实习单位信息、学生实习进度、就业意向等数据分散存储,高校难以快速统计分析实习质量,无法为后续课程优化提供有效依据,同时企业也难以精准筛选适配人才。
从行业需求层面,教育部对实习过程规范化要求不断提高,需实现实习全流程可追溯;高校扩招背景下,单所高校年度实习学生常超数千人,传统管理模式效率低下;企业则希望通过系统化管理简化实习生对接流程,提升人才选拔效率。三方需求叠加,催生了对专业实习管理系统的迫切需求。
在技术适配性上,Django 框架的优势显著。其自带的 Admin 后台可快速搭建管理界面,减少开发工作量;ORM 机制简化数据库操作,便于实习数据的存储与调用;同时支持多模块集成,能无缝对接学生端、教师端、企业端功能,且具备良好的扩展性,可随需求变化灵活迭代,为实习管理系统开发提供高效、稳定的技术保障。
综上,为解决传统管理痛点、满足三方需求并依托 Django 技术优势,基于 Django 框架的实习管理系统开发势在必行。

权限:学生、教师、管理员
1.学生
(1)登录注册:注册身份信息成为会员,验证账号密码进行登录。
(2)实习单位查询:可以查看实习单位,并对自己入职的单位进行选择。
(3)教师查询:查询所有的实习指导教师,对指导教师进行评分。
(4)实习作业管理:查看管理员下发的实习作业,对作业进行提交。
(5)实习成绩查询:查询实习教师给学生的成绩信息。
(6)公告查询:查询公告信息。
(7)在线交流:向实习教师发送咨询信息。
2.教师
(1)系统登录:验证账号密码进行登录。
(2)实习单位管理:对实习单位信息执行增加、修改等管理操作,对学生入职进行审核。
(3)作业管理:向学生发布实习作业信息,对学生上交的作业信息进行审核。
(4)评分查询:查询学生的评分记录。
(5)实习成绩管理:教师根据入职情况和作业信息进行实习打分。
(6)在线交流:查询和回复学生的就业咨询信息。
3.管理员
(1)系统登录:验证账号密码进行登录。
(2)用户管理:管理用户信息,对用户信息执行增、删、改等操作。
(3)评分管理:管理评分信息,对用户信息执行增、删、改等操作。
(4)系统管理:管理系统信息。

项目展示

项目编号:523





详细视频演示

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技术栈

项目编号:
本课题使用Python语言进行开发。代码层面的操作主要在PyCharm中进行,将系统所使用到的表以及数据存储到MySQL数据库中,方便对数据进行操作本课题基于WEB的开发平台
开发语言:Python
框架:flask/django的都有
Python版本:python3.7.7
数据库:mysql
数据库工具:Navicat
开发软件:PyCharm
浏览器:谷歌浏览器
本系统的开发与设计是基于vue为前端页面核心框架为django/flask,技术方面主要采用了Html、Js、CSS3、python、Mysql。
通过使用关键技术研发本系统,并根据需求分析得出用户的主要需求,设计与实现本系统的功能模块。再通过系统测试,主要是功能测试,对系统进行纠错和改进,完善系统的不足之处,使得最后设计出的系统更能够符合使用者的需求。

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解决的思路

前端的数据收集及可视化研究,熟悉Django框架,python编程设计语法。
解决的问题是如何更好的设计一个简易而方便操作前端的页面,解决数据间的关系,调整数据表的结构
该系统采用面向对象的程序设计方法,该方法是一种基于结构分析的以数据为中心的程序设计方法,其主要思想是将数据及处理这些数据的操作都封装在一个叫做类的数据结构里。这种方法描述的现实世界模型贴切、合理,更符合人们认识世界的思维方法。

开发技术介绍

Python具有强大的优势,通过简洁的语法和类库进行操作。而且Python提供了许多的控制语句,比如if语句、for语句,while语句。在数据插入时也可以通过for语句来进行数据的逐条插入。Python也提供了数据库的操作接口,通过引入Python的MySQL处理对象连接数据库后,使用通用的SQL语句方法实现数据的存储。
在数据可视化程序中,使用Python面向对象编程的特点开发出通用的管理系统,并进行数据的展示、管理等基本操作。另外,Python具有简洁的开发特点,每一行代码都更接近于自然语言的特点,可以方便初学者进行理解,其简洁的语语法特点,更适用于本系统的开发。
框架介绍
Django遵循标准的MVC模式设计,也就是模型视图,控制器和界面。通过MVC搭建系统后台,实现框架的可伸缩性,易维护性和安全性等方面,可以大大提高开发效率。在封装后的框架中控制层的代码可以自动完成,程序员通过代码实现业务功能,Django简洁快速的数据库驱动方法带来了很大的发展,许多项目和系统都基于Django进行开发
Flask框架的主要特征是核心构成比较简单,但具有很强的扩展性和兼容性,程序员可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务。一般情况下,它不会指定数据库和模板引擎等对象,用户可以根据需要自己选择各种数据库。Flask是目前十分流行的web框架,采用Python编程语言来实现相关功能。

性能/安全/负载方面

在设计系统时,充分考虑到当前系统可能存在的最高并发数量,并由此选择对应的硬件服务器和对应的宽带容量,上传下载的速率等问题。对于系统的查询速度已经控制在两秒之内。同时考虑当遇到高并发时是否会影响查询时间。
安全性需求,对于所有的管理系统来说,数据安全都是非常重要的,要严格控制其数据的安全性,防止外泄和被不法分子盗取。所以,系统应该设置不同的操作权限,并加强数据库的加密管理和访问控制,并定期对数据进行维护,及时进行数据备份。

python语言

Python的扩展性也很好,其可以利用c语言编写模块,编译链接到解释器,从而使Python能够调用该c模块中的接口。反之,C语言也能将Python解释器连接到C中,从而在C中调用Python。
因此Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。

Django框架介绍

Django也是一个MVC框架。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:
M 代表模型(Model),即数据存取层。 该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。
T代表模板(Template),即表现层。 该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。
V 代表视图(View),即业务逻辑层。 该层包含存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。 你可以把它看作模型与模板之间的桥梁。

技术路线

②前端开发选择:Vue。
②后端开发选择:python、django/flask。
③数据库选择:MySQL。
④开发工具选择:pycharm、Navicat for MySQL。

关键代码

# coding:utf-8__author__="ila"fromdjango.httpimportJsonResponsefrom.users_modelimportusersfromutil.codesimport*fromutil.authimportAuthimportutil.messageasmesdefusers_login(request):ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")ifreq_dict.get('role')!=None:delreq_dict['role']datas=users.getbyparams(users,users,req_dict)ifnotdatas:msg['code']=password_error_code msg['msg']=mes.password_error_codereturnJsonResponse(msg)req_dict['id']=datas[0].get('id')returnAuth.authenticate(Auth,users,req_dict)defusers_register(request):ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")error=users.createbyreq(users,users,req_dict)iferror!=None:msg['code']=crud_error_code msg['msg']=errorreturnJsonResponse(msg)

详细视频演示

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