分享一个python基于数据可视化的智慧社区服务平台源码

💕💕作者:计算机源码社

💕💕个人简介:本人七年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、微信小程序、爬虫、大数据等,大家有这一块的问题可以一起交流!

💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

💕💕JavaWeb项目
💕💕微信小程序项目
💕💕Python项目
💕💕Android项目

文章目录

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

python基于数据可视化的智慧社区服务平台功能演示视频

精彩页面设计






4、 核心代码

python 复制代码
# 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})
相关推荐
程序员大雄学编程38 分钟前
「用Python来学微积分」16. 导数问题举例
开发语言·python·数学·微积分
B站_计算机毕业设计之家1 小时前
预测算法:股票数据分析预测系统 股票预测 股价预测 Arima预测算法(时间序列预测算法) Flask 框架 大数据(源码)✅
python·算法·机器学习·数据分析·flask·股票·预测
yj15581 小时前
装修中怎样避坑
python
bug攻城狮2 小时前
SaaS多租户架构实践:字段隔离方案(共享数据库+共享Schema)
mysql·架构·mybatis·springboot·1024程序员节
景彡先生2 小时前
Python函数定义与调用全解析:从基础语法到实战技巧
linux·开发语言·python
点灯小铭2 小时前
基于单片机的楼道声光人体红外智能控制灯设计
单片机·嵌入式硬件·毕业设计·课程设计·期末大作业
siriuuus2 小时前
MySQL 慢查询日志及优化
mysql·1024程序员节
m***记2 小时前
Python字符串操作:如何判断子串是否存在
linux·服务器·python
筵陌2 小时前
MYSQL表的操作
数据库·mysql·1024程序员节
小白银子3 小时前
零基础从头教学Linux(Day 56)
linux·运维·python