🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于python的电信资费管理系统演示录像-功能介绍
本系统《基于Python的电信资费管理系统》是一个旨在为电信运营商提供高效、自动化资费管理解决方案的综合性平台。系统采用前后端分离的B/S架构，后端核心基于Python语言的Django框架进行开发，确保了业务逻辑处理的灵活性与高效性；前端则采用Vue.js结合ElementUI组件库，构建了美观且用户友好的操作界面。数据存储方面，系统选用稳定可靠的MySQL数据库来管理用户信息、资费套餐、账单记录等核心数据。系统功能全面，涵盖了用户管理模块，支持用户信息的增删改查与状态管理；资费套餐管理模块，允许管理员灵活配置和上线不同类型的套餐，如流量包、语音包等；账单管理模块，系统能够根据用户每月的通话、短信及流量使用情况，自动匹配其资费套餐并精确计算月度账单；此外，还包含了详尽的账单查询与数据统计报表功能，为运营决策提供有力的数据支持，整体形成了一个从用户入网到账单生成的闭环管理流程。
基于python的电信资费管理系统演示录像-选题背景意义
选题背景 如今的电信行业跟以前可大不一样了，早就不是那种一个套餐打天下的时代了。随着移动互联网的飞速发展，用户的需求变得越来越五花八门，有的人是流量大户，天天刷视频看直播，有的人则主要是打电话，流量用得很少。这种需求的多样性，迫使电信公司不得不推出各种各样复杂的资费套餐，什么基础套餐、叠加包、家庭共享套餐等等，名目繁多。这样一来，过去那种靠人工或者简单表格来计算和管理费用的方式，就显得特别吃力，不仅效率低下，还特别容易出错。用户对账单的清晰度和准确性要求越来越高，一旦算错了，很容易引发投诉和信任危机。所以，开发一个能够自动化处理这些复杂规则、精准计算费用、并且能方便管理用户和套餐的信息系统，就成了一个很实际的需求。这套系统就是在这种背景下被提出来的，希望能用技术手段解决传统管理模式的痛点。 选题意义 从实际应用的角度来看，这套系统的意义还是挺实在的。对于模拟的电信运营场景来说，它最大的价值就是提升了工作效率和准确性。系统能把管理员从繁琐的手动计算和录入中解放出来，自动完成每个月成千上万用户的账单生成，大大减少了人力成本，也避免了人为操作带来的差错。对咱们学生来说，这个项目的意义也挺重要的。它不仅仅是一个课程作业，更像是一次完整的全栈开发实战。通过这个项目，我们能真正把课堂上学到的Python、Django、Vue、MySQL这些知识点串联起来，去解决一个具体的业务问题。从数据库设计到后端API接口编写，再到前端页面的实现和联调，整个走下来，对软件开发的整个生命周期会有一个更深刻的理解。虽然这只是一个毕业设计，但它确实模拟了企业级项目的基本开发流程，锻炼了我们分析问题、设计解决方案和动手编码的能力，为以后走上工作岗位打下了一个不错的基础。
基于python的电信资费管理系统演示录像-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
基于python的电信资费管理系统演示录像-视频展示
基于python的电信资费管理系统演示录像-图片展示
基于python的电信资费管理系统演示录像-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from datetime import datetime
# 初始化Spark会话，用于大规模数据处理场景，如批量计算所有用户月度账单
spark = SparkSession.builder.appName("TelecomBillingSystem").getOrCreate()
def calculate_monthly_bill(user_id: str, billing_month: str):
# 核心业务：计算指定用户在指定月份的账单
# 1. 从数据库获取用户信息及其订阅的资费套餐 (此处为模拟数据)
user_info = {"user_id": user_id, "plan_id": "plan_001", "base_fee": 39.0}
tariff_plan = {"plan_id": "plan_001", "data_allowance": 10 * 1024, "call_allowance": 500, "extra_data_fee": 0.03, "extra_call_fee": 0.1}
# 2. 获取该用户当月的实际使用量 (此处为模拟数据)
monthly_usage = {"user_id": user_id, "month": billing_month, "data_usage_mb": 12500, "call_minutes": 650}
# 3. 开始计算账单
total_bill = user_info["base_fee"]
extra_data_cost = 0.0
extra_call_cost = 0.0
# 4. 计算超出套餐的流量费用
if monthly_usage["data_usage_mb"] > tariff_plan["data_allowance"]:
over_usage_data = monthly_usage["data_usage_mb"] - tariff_plan["data_allowance"]
extra_data_cost = over_usage_data * tariff_plan["extra_data_fee"]
total_bill += extra_data_cost
# 5. 计算超出套餐的通话费用
if monthly_usage["call_minutes"] > tariff_plan["call_allowance"]:
over_usage_call = monthly_usage["call_minutes"] - tariff_plan["call_allowance"]
extra_call_cost = over_usage_call * tariff_plan["extra_call_fee"]
total_bill += extra_call_cost
# 6. 返回详细的账单明细
bill_details = {
"user_id": user_id,
"billing_month": billing_month,
"base_fee": user_info["base_fee"],
"extra_data_cost": round(extra_data_cost, 2),
"extra_call_cost": round(extra_call_cost, 2),
"total_bill": round(total_bill, 2)
}
return bill_details
def update_tariff_plan(plan_id: str, new_details: dict):
# 核心业务：更新资费套餐信息
# 1. 模拟从数据库中查找现有套餐 (此处为模拟数据)
existing_plans = {"plan_001": {"name": "畅聊套餐", "price": 39.0, "data_gb": 10}}
if plan_id not in existing_plans:
return {"status": "error", "message": "套餐不存在"}
# 2. 验证新数据的合法性
if "price" in new_details and new_details["price"] < 0:
return {"status": "error", "message": "套餐价格不能为负数"}
if "data_gb" in new_details and new_details["data_gb"] < 0:
return {"status": "error", "message": "套餐流量不能为负数"}
# 3. 更新套餐信息
plan_to_update = existing_plans[plan_id]
if "name" in new_details:
plan_to_update["name"] = new_details["name"]
if "price" in new_details:
plan_to_update["price"] = new_details["price"]
if "data_gb" in new_details:
plan_to_update["data_gb"] = new_details["data_gb"]
# 4. 模拟将更新后的数据保存回数据库
# db.session.commit()
# 5. 返回更新成功信息
return {"status": "success", "message": "套餐更新成功", "updated_plan": plan_to_update}
def generate_user_usage_report(user_id: str, report_month: str):
# 核心业务：利用Spark生成用户月度使用报告，适用于海量数据场景
# 1. 模拟一个巨大的用户使用日志DataFrame (实际中可能从HDFS或数据库表加载)
data = [("user_001", "2023-11", "data", 120), ("user_001", "2023-11", "call", 15), ("user_002", "2023-11", "data", 5000), ("user_001", "2023-11", "data", 200)]
columns = ["user_id", "month", "usage_type", "amount"]
usage_logs_df = spark.createDataFrame(data, columns)
usage_logs_df.createOrReplaceTempView("usage_logs")
# 2. 使用Spark SQL进行聚合查询，计算指定用户当月总流量和总通话时长
report_query = f"""
SELECT
user_id,
month,
SUM(CASE WHEN usage_type = 'data' THEN amount ELSE 0 END) as total_data_mb,
SUM(CASE WHEN usage_type = 'call' THEN amount ELSE 0 END) as total_call_minutes
FROM usage_logs
WHERE user_id = '{user_id}' AND month = '{report_month}'
GROUP BY user_id, month
"""
report_df = spark.sql(report_query)
# 3. 将结果收集并转换为Python字典
report_data = report_df.collect()
if not report_data:
return {"error": "未找到指定用户和月份的使用记录"}
# 4. 格式化报告数据
row = report_data[0]
user_report = {
"user_id": row["user_id"],
"report_month": row["month"],
"total_data_consumed_mb": row["total_data_mb"],
"total_call_duration_minutes": row["total_call_minutes"],
"generated_at": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
return user_report
基于python的电信资费管理系统演示录像-结语
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