💕💕作者：计算机源码社
💕💕个人简介：本人七年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、微信小程序、爬虫、大数据等，大家有这一块的问题可以一起交流！
💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告

💕💕JavaWeb项目
💕💕微信小程序项目
💕💕Python项目
💕💕Android项目

开发背景

   在现代城市化进程中，社区管理变得愈发复杂。社区的居民数量不断增加，而管理工作涉及的任务也日益多样化。传统的社区管理方法已不再适应当今社区的需求，因此需要一种更智能、更高效的解决方案。

   智慧社区服务平台通过自动化和数字化流程，显著提高了社区管理的效率。来访登记、出入登记和物业催缴等任务可以在平台上迅速完成，减少了手动操作和纸质文档的使用，从而节省了时间和资源。提升社区安全： 高危楼栋功能可用于标识和监测社区内的潜在安全风险，如火灾或电力故障。这有助于及时采取措施，提高社区的安全性，并减少不必要的风险。用户友好性： 数据可视化使平台易于使用和理解，无论是社区管理人员还是居民都能轻松地访问和使用。这提高了用户满意度，降低了培训成本。提供决策支持： 可视化统计功能允许管理人员轻松访问和分析社区数据。这有助于更好地理解社区的运营状况，为管理决策提供有力支持。例如，可以分析物业费用的催缴情况，以制定更有效的费用管理策略。数字化转型： 智慧社区服务平台推动了社区管理的数字化转型。这有助于社区管理适应现代技术的发展，提高了信息的可用性和可访问性。可持续发展： 通过减少纸张和资源的浪费，该平台有助于社区实现可持续发展目标，降低了对环境的不良影响。提高居民参与度： 该平台可以促进社区居民的参与，他们可以更容易地与管理人员互动，提出建议或反馈，从而建立更紧密的社区联系

项目功能演示

python基于数据可视化的智慧社区服务平台功能演示视频

精彩页面设计

4、 核心代码

# views.py
from django.shortcuts import render
from .models import VisitorLog

def visitor_registration(request):
    if request.method == 'POST':
        # 处理来访登记表单提交
        # 省略具体处理代码
    return render(request, 'visitor_registration.html')
# views.py
def access_registration(request):
    if request.method == 'POST':
        # 处理出入登记表单提交
        # 省略具体处理代码
    return render(request, 'access_registration.html')

# views.py
def property_payment(request):
    if request.method == 'POST':
        # 处理物业催缴表单提交
        # 省略具体处理代码
    return render(request, 'property_payment.html')
# views.py
def high_risk_buildings(request):
    # 查询高危楼栋数据
    high_risk_data = HighRiskBuilding.objects.all()
    return render(request, 'high_risk_buildings.html', {'high_risk_data': high_risk_data})
# views.py
from django.contrib.auth.decorators import login_required

@login_required
def system_management(request):
    # 系统管理功能，需要登录才能访问
    # 省略具体处理代码
    return render(request, 'system_management.html')
# views.py
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import base64

def visualize_statistics(request):
    # 生成某种统计图表
    # 省略具体统计和可视化代码
    plt.plot(x_data, y_data)
    plt.xlabel('时间')
    plt.ylabel('数据')
    plt.title('社区数据统计')
    
    # 将图表转换为Base64编码的图像数据
    buffer = BytesIO()
    plt.savefig(buffer, format='png')
    buffer.seek(0)
    image_data = base64.b64encode(buffer.read()).decode()
    plt.close()

    return render(request, 'visualize_statistics.html', {'image_data': image_data})