毕设展示会现场：基于Python+ElementUI的商场停车管理系统惊艳全场

计算机毕业设计小途
55 阅读5分钟

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目

@TOC

基于Python的商场停车管理系统系统介绍

基于Python的商场停车管理系统是一个功能完善的现代化停车场综合管理平台，采用先进的B/S架构设计，为商场停车场提供全方位的智能化管理解决方案。该系统支持Java+SpringBoot和Python+Django两套技术实现方案，后端采用Spring+SpringMVC+Mybatis或Django框架构建稳定的服务层，前端运用Vue+ElementUI+HTML技术栈打造直观友好的用户界面，数据存储基于MySQL数据库确保数据的安全性和一致性。系统核心功能涵盖完整的停车管理业务流程，包括系统首页展示、个人中心管理、车主信息维护、车辆信息录入与管理、车辆类型分类、停车场基础信息配置、车位类型定义、车位信息实时管理、车位预约服务、车辆入场登记、车辆出场结算以及系统后台管理等12大核心模块。通过车主管理模块实现用户信息的统一管理，车辆信息管理确保每辆车的详细记录，车位预约管理提供便民的提前预订服务，入场和出场管理模块实现完整的停车计时计费流程，系统管理模块则保障整个平台的稳定运行。该系统不仅解决了传统停车场管理效率低下、人工成本高的问题，还通过数字化手段提升了用户体验，为商场停车场的现代化运营提供了强有力的技术支撑，是计算机专业学生进行毕业设计的优质选择。

基于Python的商场停车管理系统系统演示视频

演示视频

基于Python的商场停车管理系统系统演示图片

车辆出场管理.png

车辆入场管理.png

车辆信息.png

车位信息管理.png

车位预约管理.png

车主管理.png

登陆界面.png

停车场信息管理.png

系统首页.png

基于Python的商场停车管理系统系统代码展示

```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.utils import timezone
from .models import ParkingSpace, Vehicle, ParkingRecord, Reservation
import json
from datetime import datetime, timedelta

spark = SparkSession.builder.appName("ParkingManagementSystem").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()

@csrf_exempt
def vehicle_entry_management(request):
   if request.method == 'POST':
       data = json.loads(request.body)
       license_plate = data.get('license_plate')
       vehicle_type = data.get('vehicle_type')
       entry_time = timezone.now()
       available_spaces = ParkingSpace.objects.filter(status='available', space_type=vehicle_type)
       if not available_spaces.exists():
           return JsonResponse({'success': False, 'message': '当前无可用车位'})
       selected_space = available_spaces.first()
       selected_space.status = 'occupied'
       selected_space.save()
       vehicle, created = Vehicle.objects.get_or_create(license_plate=license_plate, defaults={'vehicle_type': vehicle_type})
       parking_record = ParkingRecord.objects.create(
           vehicle=vehicle,
           parking_space=selected_space,
           entry_time=entry_time,
           status='parked'
       )
       spark_data = spark.createDataFrame([(license_plate, vehicle_type, str(entry_time), selected_space.space_number)], 
                                        ["license_plate", "vehicle_type", "entry_time", "space_number"])
       spark_data.write.mode("append").option("header", "true").csv("/data/parking_entries")
       return JsonResponse({
           'success': True, 
           'message': '车辆入场成功',
           'space_number': selected_space.space_number,
           'record_id': parking_record.id
       })

@csrf_exempt
def vehicle_exit_management(request):
   if request.method == 'POST':
       data = json.loads(request.body)
       license_plate = data.get('license_plate')
       exit_time = timezone.now()
       try:
           parking_record = ParkingRecord.objects.get(
               vehicle__license_plate=license_plate,
               status='parked'
           )
           parking_duration = exit_time - parking_record.entry_time
           duration_hours = max(1, int(parking_duration.total_seconds() / 3600))
           base_rate = 5.0
           hourly_rate = 3.0
           total_fee = base_rate + (duration_hours - 1) * hourly_rate if duration_hours > 1 else base_rate
           parking_record.exit_time = exit_time
           parking_record.parking_fee = total_fee
           parking_record.status = 'completed'
           parking_record.save()
           parking_space = parking_record.parking_space
           parking_space.status = 'available'
           parking_space.save()
           exit_data = [(license_plate, str(exit_time), duration_hours, total_fee, parking_space.space_number)]
           spark_exit_df = spark.createDataFrame(exit_data, ["license_plate", "exit_time", "duration_hours", "fee", "space_number"])
           spark_exit_df.write.mode("append").option("header", "true").csv("/data/parking_exits")
           return JsonResponse({
               'success': True,
               'message': '车辆出场成功',
               'parking_fee': total_fee,
               'duration_hours': duration_hours
           })
       except ParkingRecord.DoesNotExist:
           return JsonResponse({'success': False, 'message': '未找到该车辆的入场记录'})

@csrf_exempt
def parking_space_reservation(request):
   if request.method == 'POST':
       data = json.loads(request.body)
       license_plate = data.get('license_plate')
       space_type = data.get('space_type')
       reservation_time = datetime.strptime(data.get('reservation_time'), '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
       reservation_duration = data.get('duration', 2)
       end_time = reservation_time + timedelta(hours=reservation_duration)
       current_time = timezone.now()
       if reservation_time <= current_time:
           return JsonResponse({'success': False, 'message': '预约时间必须晚于当前时间'})
       existing_reservations = Reservation.objects.filter(
           vehicle__license_plate=license_plate,
           status='active',
           reservation_time__lte=end_time,
           end_time__gte=reservation_time
       )
       if existing_reservations.exists():
           return JsonResponse({'success': False, 'message': '该时间段内已有预约记录'})
       available_spaces = ParkingSpace.objects.filter(
           space_type=space_type,
           status='available'
       ).exclude(
           reservation__reservation_time__lte=end_time,
           reservation__end_time__gte=reservation_time,
           reservation__status='active'
       )
       if not available_spaces.exists():
           return JsonResponse({'success': False, 'message': '该时间段无可用车位'})
       selected_space = available_spaces.first()
       vehicle, created = Vehicle.objects.get_or_create(license_plate=license_plate)
       reservation = Reservation.objects.create(
           vehicle=vehicle,
           parking_space=selected_space,
           reservation_time=reservation_time,
           end_time=end_time,
           status='active'
       )
       reservation_data = [(license_plate, selected_space.space_number, str(reservation_time), str(end_time), reservation_duration)]
       spark_reservation_df = spark.createDataFrame(reservation_data, ["license_plate", "space_number", "start_time", "end_time", "duration"])
       spark_reservation_df.write.mode("append").option("header", "true").csv("/data/parking_reservations")
       return JsonResponse({
           'success': True,
           'message': '车位预约成功',
           'reservation_id': reservation.id,
           'space_number': selected_space.space_number,
           'reservation_time': reservation_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
       })


# 基于Python的商场停车管理系统系统文档展示

![文档.png](https://p9-xtjj-sign.byteimg.com/tos-cn-i-73owjymdk6/ca495865f84f436a9c3a952d265a58bd~tplv-73owjymdk6-jj-mark-v1:0:0:0:0:5o6Y6YeR5oqA5pyv56S-5Yy6IEAg6K6h566X5py65q-V5Lia6K6-6K6h5bCP6YCU:q75.awebp?rk3s=f64ab15b&x-expires=1771407632&x-signature=zvOluXNijNsn%2F1ONnAnKRNmrGRo%3D)

       




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[安卓/小程序实战项目](https://blog.csdn.net/2501_92808674/category_13011386.html)
[大数据实战项目](https://blog.csdn.net/2501_92808674/category_13011387.html)
[深度学习实战项目](https://blog.csdn.net/2501_92808674/category_13011390.html)
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