引言

随着全球公共卫生事件的频发，特别是新冠疫情带来的深刻影响，高效、精准的疫情防控管理成为社会治理的重要课题。传统的管理方式在应对大规模、突发性公共卫生事件时，往往暴露出信息滞后、协同困难、效率低下等问题。因此，利用现代信息技术构建一套智能化、数字化的疫情防控管理系统，具有重要的现实意义和应用价值。本毕业设计旨在结合Python后端技术与Vue.js前端框架，开发一套功能完善、操作便捷、易于部署的疫情防控管理系统，为相关部门提供科学决策支持，提升疫情防控工作的效率和精准度。

一、系统总体设计

1.1 系统架构

本系统采用前后端分离的B/S架构，实现了业务逻辑与用户界面的解耦。

• 后端（Server-side）：采用Python语言，结合轻量级、高性能的Flask或Django框架（具体可根据项目复杂度选择）进行开发。负责核心业务逻辑处理、数据存储与API接口提供。主要模块包括用户认证、疫情数据管理、人员流动追踪、物资调配、信息发布等。数据库选用MySQL或PostgreSQL，用于存储结构化数据；对于缓存或快速读写场景，可引入Redis。
• 前端（Client-side）：采用Vue.js渐进式JavaScript框架，结合Element UI或Ant Design Vue等UI组件库进行开发。负责构建用户交互界面，实现数据可视化展示、表单操作、地图集成等功能。通过Axios库与后端RESTful API进行异步通信。
• 部署与服务：系统可部署于云服务器（如阿里云、腾讯云ECS）或本地服务器，通过Nginx进行反向代理和负载均衡，确保服务的高可用性和可扩展性。

1.2 核心功能模块

1. 用户权限管理模块：实现多角色（如系统管理员、社区管理员、普通居民）的登录、注册、权限分配与验证。
2. 疫情数据监控模块：对接或录入区域内的确诊、疑似、密接、风险等级等数据，通过图表（如ECharts）进行可视化展示，支持地图标注。
3. 人员健康信息上报模块：提供居民自主上报体温、症状、行程等信息的接口，支持批量导入。
4. 流动人员追踪管理模块：基于上报信息或扫码登记数据，建立人员流动轨迹档案，实现密接者快速排查与预警。
5. 防疫物资管理模块：对口罩、消毒液、防护服等物资的库存、申领、调配、发放进行全流程管理。
6. 通知公告与政策发布模块：管理员可发布官方通知、防控政策、健康知识等，支持精准推送。
7. 数据统计与报表模块：按时间、区域、类型等多维度生成统计报表，支持导出为Excel或PDF格式。

二、关键技术实现

2.1 后端（Python）实现要点

• RESTful API设计：遵循REST原则设计清晰、规范的API接口，便于前后端协作与未来扩展。使用Flask-RESTful或Django REST framework简化开发。
• 数据库建模：设计合理的数据库表结构，如用户表、疫情数据表、健康上报表、物资库存表等，并建立适当的关联关系。利用ORM（如SQLAlchemy或Django ORM）进行高效的数据操作。
• 业务逻辑封装：将核心业务（如轨迹分析、风险判定、物资调度算法）封装成独立的服务或函数，保证代码的可读性和可维护性。
• 安全与认证：使用JWT（JSON Web Token）实现无状态的身份认证，对敏感操作和API进行权限校验。对用户输入进行严格的验证和过滤，防止SQL注入和XSS攻击。

2.2 前端（Vue）实现要点

• 组件化开发：将页面拆分为可复用的Vue组件，如数据看板组件、表单组件、地图组件等，提高开发效率。
• 状态管理：对于复杂的应用状态（如用户登录状态、全局配置），使用Vuex进行集中式管理，确保状态变化的可预测性。
• 路由管理：使用Vue Router实现单页面应用（SPA）的前端路由，实现页面间的无缝切换。
• 数据可视化：集成ECharts或AntV库，将疫情趋势、分布情况等数据以折线图、柱状图、热力图等形式直观呈现。
• 地图集成：可接入高德地图或百度地图API，实现风险区域标注、人员轨迹绘制等功能。

三、论文（LW）撰写要点

一篇合格的计算机毕设论文（LW）应结构清晰、论述严谨。建议包含以下章节：

1. 绪论：阐述研究背景、意义、国内外现状及本文主要工作。
2. 相关技术介绍：详细介绍Python、Vue.js、所用框架及数据库等关键技术。
3. 系统需求分析：包括功能性需求（用例图、功能描述）和非功能性需求（性能、安全、易用性等）。
4. 系统设计：详细描述系统架构设计、功能模块设计、数据库设计（ER图、数据表结构）。
5. 系统实现与测试：展示核心功能模块的代码片段、界面截图，并描述测试环境、测试用例及结果分析。
6. 系统部署与运维：说明部署环境、部署步骤（如使用Docker容器化部署可加分）、以及日常维护方案。
7. 与展望：项目成果与创新点，分析不足之处，提出未来改进方向。

四、系统部署与计算机系统服务

4.1 部署环境准备

• 服务器：Linux服务器（如Ubuntu 20.04 LTS）。
• 运行环境：安装Python 3.8+、Node.js 14+、Nginx、MySQL/PostgreSQL、Redis等。

4.2 部署流程

1. 后端部署：

• 将Python项目代码上传至服务器。

• 创建虚拟环境，安装依赖包（pip install -r requirements.txt）。

• 配置数据库，执行数据迁移命令初始化表结构。

• 使用Gunicorn或uWSGI作为WSGI服务器启动Flask/Django应用。

1. 前端部署：

• 在本地或服务器上执行npm run build生成静态文件（dist目录）。

• 将dist目录下的文件上传至服务器，并配置Nginx指向该目录。

1. Nginx配置：

• 配置Nginx作为反向代理，将前端请求指向本地构建的静态文件，将API请求代理到后端应用服务器（如Gunicorn监听的端口）。

• 配置SSL证书（可选，但推荐用于生产环境）实现HTTPS访问。

1. 服务管理与监控：

• 使用Systemd或Supervisor管理后端进程，实现开机自启、异常重启。

• 可配置日志轮转，监控系统资源使用情况（CPU、内存、磁盘）。

4.3 计算机系统服务视角

从“计算机系统服务”的广义角度看，本系统提供了以下关键服务：

• 数据持久化服务：通过数据库管理系统，提供疫情相关数据的可靠存储、查询与更新服务。
• 应用逻辑服务：通过后端应用程序，提供用户认证、数据分析、业务规则处理等核心计算服务。
• 信息展示与交互服务：通过Web前端，提供直观、友好的图形用户界面服务，是人机交互的入口。
• 网络与通信服务：基于HTTP/HTTPS协议，通过Nginx等Web服务器，提供稳定、高效的网络访问和数据传输服务。
• 运维支持服务：通过进程管理、日志、监控等手段，保障系统持续、稳定运行的服务。

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本毕业设计通过整合Python后端与Vue前端技术栈，构建了一套相对完整的疫情防控管理系统。该系统不仅实现了疫情防控的核心业务流程数字化，其前后端分离的架构也具有良好的可维护性和可扩展性。论文撰写应聚焦于系统分析、设计与实现的全过程，而部署环节则是将理论成果转化为实际可用的计算机系统服务的关键一步。通过本项目的实践，能够全面锻炼学生在软件开发、系统架构、数据库设计、项目部署及文档撰写等方面的综合能力，符合计算机专业人才培养的目标。