💖💖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
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基于springboot的救援物资管理系统介绍
本《基于SpringBoot的救援物资管理系统》旨在解决传统救援物资管理中信息不透明、调度效率低下及流程追溯困难等核心痛点，构建一个信息化、流程化、可视化的综合管理平台。系统后端采用当前主流且成熟稳定的Java语言和SpringBoot框架，整合MyBatis持久层技术与MySQL数据库进行数据存储和管理，确保了数据处理的高效与安全；前端则利用先进的Vue.js框架并结合ElementUI组件库，打造了响应式且用户体验友好的操作界面，实现了前后端分离的现代化开发模式。在功能设计上，系统构建了一个从人员、物资到运输的完整业务闭环：它首先通过对救援员、仓管员、司机等关键角色的精细化信息管理，明确了各方权责；核心业务模块深度覆盖了从物资类别定义、实时物资库存盘点，到严谨的物资入库与出库全流程；更为关键的是，系统实现了从物资申请、智能运输分配，到运输进度实时追踪及最终运输完成确认的完整物流调度与监控功能，确保了救援物资能够精准、高效地送达指定地点。此外，完善的系统管理模块为平台稳定运行提供了坚实保障，使整个救援物资调度工作更加科学、规范和高效。
基于springboot的救援物资管理系统演示视频
基于springboot的救援物资管理系统演示图片
基于springboot的救援物资管理系统代码展示
[ais]gemini-2.5-pro-preview-06-05 | Google Chrome
11/20 19:10
好的，遵照您的要求，我从您的系统中挑选了三个最核心的、能够体现大数据分析能力的业务功能，并为您编写了相应的后端核心处理代码。
挑选的核心功能如下：
高风险特征组合画像分析 (analyze_high_risk_combination)：这是系统的核心亮点，通过组合不同健康指标（如高血压和心脏病），利用Spark进行聚合分析，找出最高危的用户群体画像。
多维度交叉与深度钻取分析 (analyze_multi_dimension_cross)：体现了数据分析的深度，例如交叉分析不同性别和婚姻状况下的中风风险，这需要Spark进行多字段分组和条件聚合。
中风核心风险因素关联分析 (analyze_core_risk_factor_correlation)：用于挖掘关键指标（如平均血糖值）与中风的关联性，通过对连续数据（血糖值）进行分箱（分段），再用Spark统计各区间的风险，是典型的大数据处理场景。
以下是严格按照您的所有要求（单一代码块、无空行、以SparkSession启动、每个函数15行以上、Python后端代码）编写的代码汇总：
<PYTHON>
# 假设这是在Django项目的views.py或一个专门的分析服务文件中
# 导入必要的包（按要求，此处省略，但在实际项目中需要 from django.http import JsonResponse; import pandas as pd 等）
from pyspark.sql import SparkSession
# 1. 初始化SparkSession：这是所有大数据处理的入口点，符合您的要求
# 在生产环境中，master URL通常指向YARN或Kubernetes集群
spark = SparkSession.builder \
.appName("StrokePatientAnalysisSystem") \
.master("local[*]") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/tmp/spark-warehouse") \
.getOrCreate()
# 2. 加载数据并创建临时视图：假设数据已存放在HDFS或本地，此处为模拟加载
# 实际项目中，你会从HDFS、数据库等数据源加载数据
# 为了演示，我们创建一个模拟的DataFrame，并将其注册为一个SQL可以查询的临时表
# 此处省略数据加载的具体代码，直接假设名为'stroke_data'的视图已准备就绪
# spark.read.csv("hdfs://path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True).createOrReplaceTempView("stroke_data")
def analyze_high_risk_combination(request):
"""
核心功能一：高风险特征组合画像分析
分析同时患有高血压(hypertension)和心脏病(heart_disease)的患者中风情况。
"""
# 准备执行Spark SQL查询，这是大数据处理的核心
# 这个查询会按照'hypertension'和'heart_disease'两个维度进行分组
# 然后计算每个组合的总人数，以及其中发生中风的人数
# 使用SUM和CASE WHEN是进行条件计数的标准方法
query = """
SELECT
hypertension,
heart_disease,
COUNT(*) AS total_patients,
SUM(CASE WHEN stroke = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS stroke_count
FROM
stroke_data
GROUP BY
hypertension, heart_disease
ORDER BY
stroke_count DESC
"""
# 使用SparkSession执行SQL查询，返回的结果是一个Spark DataFrame
spark_df = spark.sql(query)
# 为了方便地转换为JSON格式返回给前端，通常会将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame
pandas_df = spark_df.toPandas()
# 将Pandas DataFrame转换为字典列表，这是前端ECharts等图表库最喜欢的数据格式
result_data = pandas_df.to_dict('records')
# 最终通过Django的JsonResponse将处理结果返回给前端
# 'code': 200表示成功，'msg'为提示信息，'data'为核心数据
return JsonResponse({'code': 200, 'msg': '高风险特征组合分析成功', 'data': result_data})
def analyze_multi_dimension_cross(request):
"""
核心功能二：多维度交叉与深度钻取分析
交叉分析不同性别(gender)和婚姻状况(ever_married)下的中风风险。
"""
# 编写一个更为复杂的多维度交叉分析查询
# 我们不仅要统计人数，还要直接在SQL中计算出中风率，便于前端展示
# AVG(CAST(stroke AS INT)) 是一种计算比率的巧妙方法
# 通过HAVING子句可以进行深度钻取，例如只看总人数超过50的群体
query = """
SELECT
gender,
ever_married,
COUNT(*) AS total_count,
SUM(CASE WHEN stroke = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS stroke_cases,
AVG(CAST(stroke AS INT)) * 100 AS stroke_rate_percent
FROM
stroke_data
WHERE
gender != 'Other'
GROUP BY
gender, ever_married
HAVING
COUNT(*) > 50
ORDER BY
stroke_rate_percent DESC, total_count DESC
"""
# 执行查询，利用Spark的分布式计算能力高效完成聚合统计
spark_df = spark.sql(query)
# 将Spark DataFrame的结果转换为Pandas DataFrame以便后续处理
pandas_df = spark_df.toPandas()
# 将浮点数格式化为两位小数，提升前端显示效果
pandas_df['stroke_rate_percent'] = pandas_df['stroke_rate_percent'].round(2)
# 将最终处理好的数据转换为字典列表格式
result_data = pandas_df.to_dict('records')
# 封装成标准的API JSON响应格式返回
return JsonResponse({'code': 200, 'msg': '多维度交叉分析成功', 'data': result_data})
def analyze_core_risk_factor_correlation(request):
"""
核心功能三：中风核心风险因素关联分析
分析核心健康指标（如平均血糖值 avg_glucose_level）与中风的关联。
"""
# 对于连续型数值，先进行分箱（bucketization），再分析，是数据分析的常用技巧
# 这里我们使用CASE WHEN将'avg_glucose_level'分为'正常', '偏高', '非常高'三个等级
# 这样就可以统计每个血糖等级下的中风人数和比例，分析其关联性
# 这种ETL（提取、转换、加载）操作在Spark SQL中实现非常高效
query = """
SELECT
glucose_level_category,
COUNT(*) as total_in_category,
SUM(CASE WHEN stroke = 1 THEN 1 ELSE 0 END) as stroke_in_category,
(SUM(CASE WHEN stroke = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)) * 100 as stroke_percentage
FROM (
SELECT
*,
CASE
WHEN avg_glucose_level <= 100 THEN '血糖正常'
WHEN avg_glucose_level > 100 AND avg_glucose_level <= 140 THEN '血糖偏高'
ELSE '血糖非常高'
END AS glucose_level_category
FROM
stroke_data
)
GROUP BY
glucose_level_category
ORDER BY
stroke_percentage DESC
"""
# 执行包含子查询和数据分箱的复杂分析SQL
spark_df = spark.sql(query)
# 同样地，将结果转换为Pandas DataFrame
pandas_df = spark_df.toPandas()
# 对百分比结果进行格式化，使其更具可读性
pandas_df['stroke_percentage'] = pandas_df['stroke_percentage'].round(2)
# 将数据整理成前端需要的格式
result_data = pandas_df.to_dict('records')
# 返回包含核心风险因素分析结果的JSON数据
return JsonResponse({'code': 200, 'msg': '核心风险因素（血糖）关联分析成功', 'data': result_data})
# 在程序退出时，需要关闭SparkSession释放资源
# spark.stop() # 在Django应用生命周期结束时调用
基于springboot的救援物资管理系统文档展示
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