🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于Python的农场管理系统演示录像-功能介绍
本系统《基于Python的农场管理系统演示录像》旨在为现代化中小型农场提供一个全面、高效且易于操作的数字化管理解决方案。系统采用B/S架构，用户仅需通过浏览器即可访问所有功能，极大地降低了部署和使用门槛。后端技术选用Python语言及其主流的Django框架，负责处理复杂的业务逻辑、数据交互与API接口开发，确保了系统的稳定性和可扩展性。前端界面则基于Vue.js框架结合ElementUI组件库进行构建，实现了数据驱动的响应式布局，为用户带来了流畅、美观的交互体验。数据持久化层采用关系型数据库MySQL，负责存储系统中的所有核心数据，如土地信息、作物档案、库存记录、员工资料及财务流水等。系统核心功能涵盖了土地地块划分与管理、作物全生命周期追踪（从播种、施肥、病虫害防治到收获）、农资库存智能预警、农场任务分配与进度监控、以及多维度数据统计与可视化报表生成。通过这套系统，农场管理者可以告别繁琐的手工记账和经验式管理，转向精细化、数据化的运营模式，从而有效提升资源利用效率，降低运营成本，最终实现增产增收的目标。
基于Python的农场管理系统演示录像-选题背景意义
选题背景 随着信息技术的飞速发展，传统农业正经历着向智慧农业转型的关键时期。大家都知道，过去很多农场的管理方式还比较传统，主要靠人工记录和经验判断，比如哪块地种了什么、什么时候施肥、库存还剩多少种子化肥，这些信息要么记在脑子里，要么写在本子上，时间一长就容易出错或者忘记，查找起来也特别麻烦。这种管理方式不仅效率低下，而且很难对农场的整体运营情况进行一个全面、准确的分析，导致资源浪费和决策失误的情况时有发生。虽然市面上已经有一些大型的农业管理软件，但它们往往价格昂贵、功能复杂，对于众多中小型农场或者个体农户来说，学习和使用的成本太高，并不适用。因此，开发一个轻量级、低成本、功能实用且操作简单的农场管理系统，就成了一个非常现实的需求。本项目正是基于这样的背景，希望利用成熟的Web开发技术，为这个群体量身打造一个真正能用得上的数字化工具。
选题意义 本课题的实际意义在于，它为解决中小型农场日常管理中的痛点提供了一个具体可行的技术方案。说白了，这个系统最大的价值就是帮农场主把杂乱无章的信息给理清楚了。通过数字化的方式记录每一块土地、每一批作物的生长情况和每一次的农资使用，管理者可以随时随地掌握农场的实时动态，不用再翻箱倒柜地找账本。这样一来，决策就更有依据了，比如通过分析历史数据，就能知道哪种作物更赚钱，哪块地的产量更高，从而来年调整种植计划。从另一个角度看，系统里的库存预警功能也特别实用，它能提醒管理者及时补充种子或化肥，避免因为物资短缺而耽误农时。当然，我们也要客观地说，这毕竟只是一个毕业设计，功能上不可能做到尽善尽美，但它搭建了一个非常好的基础框架。未来可以在这个基础上继续扩展，比如加入物联网设备来采集土壤温湿度数据，或者利用图像识别技术来监测作物病虫害，它的潜力还是很大的，为智慧农业的普及贡献了一份小小的力量。
基于Python的农场管理系统演示录像-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的农场管理系统演示录像-视频展示
基于Python的农场管理系统演示录像-图片展示
基于Python的农场管理系统演示录像-代码展示
# 引入SparkSession，为未来可能的大数据分析功能预留接口，当前主要用于演示集成思路
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FarmDataAnalysis").getOrCreate()
def record_planting(request):
try:
land_id = request.POST.get('land_id')
crop_type = request.POST.get('crop_type')
plant_date = request.POST.get('plant_date')
seed_amount = float(request.POST.get('seed_amount'))
if not all([land_id, crop_type, plant_date, seed_amount]):
return {'status': 'error', 'message': '参数不完整'}
land = Land.objects.get(id=land_id)
if land.status != 'idle':
return {'status': 'error', 'message': '该地块非空闲状态'}
seed_inventory = Inventory.objects.get(item_name=crop_type + '种子')
if seed_inventory.quantity < seed_amount:
return {'status': 'error', 'message': '种子库存不足'}
with transaction.atomic():
new_crop_record = CropRecord.objects.create(land_id=land_id, crop_type=crop_type, plant_date=plant_date, status='growing')
land.status = 'planted'
land.save()
seed_inventory.quantity -= seed_amount
seed_inventory.save()
InventoryLog.objects.create(item_name=seed_inventory.item_name, change_type='out', quantity=seed_amount, related_record_id=new_crop_record.id)
return {'status': 'success', 'message': '种植记录成功', 'record_id': new_crop_record.id}
except Land.DoesNotExist:
return {'status': 'error', 'message': '地块不存在'}
except Inventory.DoesNotExist:
return {'status': 'error', 'message': '种子库存记录不存在'}
except Exception as e:
return {'status': 'error', 'message': f'系统错误: {str(e)}'}
def check_inventory_alerts():
alert_items = []
low_stock_threshold = 10.0
all_inventory_items = Inventory.objects.all()
for item in all_inventory_items:
if item.quantity <= low_stock_threshold:
alert_message = f"库存预警：物品 '{item.item_name}' 当前库存为 {item.quantity} {item.unit}，已低于最低阈值 {low_stock_threshold} {item.unit}，请及时采购！"
alert_items.append({
'item_name': item.item_name,
'current_quantity': item.quantity,
'unit': item.unit,
'threshold': low_stock_threshold,
'alert_message': alert_message
})
if alert_items:
try:
alert_content = "\n".join([item['alert_message'] for item in alert_items])
SystemNotification.objects.create(type='inventory_alert', content=alert_content)
except Exception as e:
print(f"创建库存预警通知失败: {str(e)}")
return alert_items
def generate_yield_report(start_date, end_date):
report_data = {}
try:
harvest_records = HarvestRecord.objects.filter(harvest_date__range=[start_date, end_date], status='completed')
crop_yield_summary = harvest_records.values('crop_type').annotate(
total_yield=Sum('actual_yield'),
total_income=Sum('actual_yield') * F('crop__selling_price_per_kg'),
harvest_count=Count('id')
).order_by('-total_income')
for summary in crop_yield_summary:
crop_type = summary['crop_type']
total_yield = summary['total_yield'] or 0
total_income = summary['total_income'] or 0
harvest_count = summary['harvest_count']
avg_yield_per_harvest = total_yield / harvest_count if harvest_count > 0 else 0
report_data[crop_type] = {
'total_yield_kg': round(total_yield, 2),
'total_income_yuan': round(total_income, 2),
'harvest_times': harvest_count,
'average_yield_kg': round(avg_yield_per_harvest, 2)
}
total_farm_income = sum([data['total_income_yuan'] for data in report_data.values()])
report_data['summary'] = {'total_income': round(total_farm_income, 2), 'period': f"{start_date} 至 {end_date}"}
return {'status': 'success', 'data': report_data}
except Exception as e:
return {'status': 'error', 'message': f'生成报告失败: {str(e)}'}
基于Python的农场管理系统演示录像-结语
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