计算机毕设推荐：基于python的农产品价格数据分析与预测的可视化系统的设计与实现 基于Python农产品管理系统【源码+文档+调试】

一、项目介绍

基于Python农产品管理系统是一个面向农产品信息化管理的综合性Web应用平台，采用Django作为后端开发框架，结合Vue构建用户友好的前端界面，通过MySQL数据库实现数据持久化存储。系统设计了管理员和普通用户两种角色权限体系，管理员可以进行用户管理、蔬菜信息管理、惠农网管理、水产品信息管理、蔬菜价格预测管理以及新闻管理等核心功能操作，而普通用户则可以完成注册登录、查看蔬菜信息、浏览惠农网内容、获取水产品信息以及阅读新闻资讯等基础功能。系统通过B/S架构模式部署，用户只需通过浏览器即可访问系统的各项功能，无需安装额外的客户端软件。整个系统在PyCharm集成开发环境中完成开发调试，确保代码质量和开发效率，为农产品信息管理提供了一个完整的数字化解决方案。

选题背景
随着我国农业现代化进程的不断推进，传统的农产品流通和信息管理方式已经无法满足当前市场需求的快速变化。农户、批发商、零售商之间的信息不对称问题日益凸显，导致农产品价格波动频繁，供需匹配效率低下。许多农产品生产者缺乏有效的信息获取渠道，难以及时了解市场行情和需求变化，而消费者也往往无法获得准确的农产品质量和价格信息。农产品流通环节复杂，中间商众多，信息传递存在滞后性和失真现象，这些问题严重影响了农产品市场的健康发展。互联网技术的普及为解决这些传统问题提供了新的思路和工具，通过构建农产品信息管理系统，可以有效整合各类农产品信息资源，建立透明化的信息发布平台，促进农产品供需双方的直接对接。Python作为当前主流的开发语言之一，具有语法简洁、开发效率高的特点，Django框架则提供了成熟的Web开发解决方案，为农产品管理系统的快速开发和稳定运行提供了技术保障。

选题意义
本农产品管理系统的开发具有一定的实践价值和学习意义。从技术角度来看，通过Python语言和Django框架的结合使用，能够较好地掌握现代Web应用开发的基本流程和技术要点，Vue前端框架的应用也有助于理解前后端分离的开发模式。系统中涉及的用户权限管理、数据库设计、接口开发等技术点都是软件开发中的常见需求，通过实际项目的练习可以加深对这些技术的理解和应用能力。从应用角度来说，农产品信息管理是一个贴近实际生活的应用场景，系统提供的蔬菜信息查询、水产品信息浏览、价格预测等功能虽然相对简单，但基本涵盖了农产品信息服务的主要需求。对于学习者而言，通过开发这样一个具有实际应用背景的系统，可以更好地理解软件开发与现实需求之间的联系。系统的开发过程也有助于培养需求分析、系统设计、编码实现、测试调试等软件工程能力，为将来从事相关技术工作打下基础。当然，作为一个毕业设计项目，本系统在功能复杂度和技术深度方面还存在一定的局限性，但作为学习和实践的载体，仍然具有积极的教育意义。

二、视频展示

计算机毕设推荐：基于python的农产品价格数据分析与预测的可视化系统的设计与实现 基于Python农产品管理系统【源码+文档+调试】

三、开发环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：Django
前端：Vue
工具：PyCharm

四、系统展示

登录模块：

首页模块：

管理模块展示：

五、代码展示

from pyspark.sql import SparkSessionfrom django.http import JsonResponsefrom django.views.decorators.csrf import csrf_exemptfrom .models import VegetableInfo, AquaticProduct, Newsimport jsonimport pandas as pdfrom datetime import datetime, timedeltaimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression@csrf_exemptdef vegetable_info_management(request): if request.method == \'POST\': data = json.loads(request.body) vegetable_name = data.get(\'vegetable_name\') category = data.get(\'category\') price = float(data.get(\'price\')) origin = data.get(\'origin\') quality_grade = data.get(\'quality_grade\') harvest_date = data.get(\'harvest_date\') storage_condition = data.get(\'storage_condition\') nutrition_info = data.get(\'nutrition_info\') supplier_contact = data.get(\'supplier_contact\') stock_quantity = int(data.get(\'stock_quantity\')) if not vegetable_name or not category or price <= 0: return JsonResponse({\'success\': False, \'message\': \'蔬菜信息不完整或价格无效\'}) existing_vegetable = VegetableInfo.objects.filter(vegetable_name=vegetable_name, origin=origin).first() if existing_vegetable: existing_vegetable.price = price existing_vegetable.quality_grade = quality_grade existing_vegetable.stock_quantity = stock_quantity existing_vegetable.storage_condition = storage_condition existing_vegetable.nutrition_info = nutrition_info existing_vegetable.supplier_contact = supplier_contact existing_vegetable.updated_time = datetime.now() existing_vegetable.save() return JsonResponse({\'success\': True, \'message\': \'蔬菜信息更新成功\', \'vegetable_id\': existing_vegetable.id}) else: new_vegetable = VegetableInfo.objects.create( vegetable_name=vegetable_name, category=category, price=price, origin=origin, quality_grade=quality_grade, harvest_date=harvest_date, storage_condition=storage_condition, nutrition_info=nutrition_info, supplier_contact=supplier_contact, stock_quantity=stock_quantity, created_time=datetime.now() ) return JsonResponse({\'success\': True, \'message\': \'蔬菜信息添加成功\', \'vegetable_id\': new_vegetable.id}) elif request.method == \'GET\': page = int(request.GET.get(\'page\', 1)) page_size = int(request.GET.get(\'page_size\', 10)) category_filter = request.GET.get(\'category\', \'\') origin_filter = request.GET.get(\'origin\', \'\') vegetables_query = VegetableInfo.objects.all() if category_filter: vegetables_query = vegetables_query.filter(category__icontains=category_filter) if origin_filter: vegetables_query = vegetables_query.filter(origin__icontains=origin_filter) total_count = vegetables_query.count() start_index = (page - 1) * page_size end_index = start_index + page_size vegetables = vegetables_query.order_by(\'-created_time\')[start_index:end_index] vegetable_list = [] for veg in vegetables: vegetable_list.append({ \'id\': veg.id, \'vegetable_name\': veg.vegetable_name, \'category\': veg.category, \'price\': float(veg.price), \'origin\': veg.origin, \'quality_grade\': veg.quality_grade, \'harvest_date\': veg.harvest_date.strftime(\'%Y-%m-%d\') if veg.harvest_date else \'\', \'storage_condition\': veg.storage_condition, \'nutrition_info\': veg.nutrition_info, \'supplier_contact\': veg.supplier_contact, \'stock_quantity\': veg.stock_quantity, \'created_time\': veg.created_time.strftime(\'%Y-%m-%d %H:%M:%S\') }) return JsonResponse({ \'success\': True, \'data\': vegetable_list, \'total_count\': total_count, \'current_page\': page, \'total_pages\': (total_count + page_size - 1) // page_size })@csrf_exemptdef aquatic_product_management(request): if request.method == \'POST\': data = json.loads(request.body) product_name = data.get(\'product_name\') product_type = data.get(\'product_type\') price = float(data.get(\'price\')) fishing_area = data.get(\'fishing_area\') freshness_level = data.get(\'freshness_level\') catch_date = data.get(\'catch_date\') processing_method = data.get(\'processing_method\') storage_temperature = data.get(\'storage_temperature\') supplier_info = data.get(\'supplier_info\') available_quantity = int(data.get(\'available_quantity\')) nutritional_value = data.get(\'nutritional_value\') if not product_name or not product_type or price <= 0: return JsonResponse({\'success\': False, \'message\': \'水产品信息不完整或价格无效\'}) existing_product = AquaticProduct.objects.filter(product_name=product_name, fishing_area=fishing_area).first() if existing_product: existing_product.price = price existing_product.freshness_level = freshness_level existing_product.available_quantity = available_quantity existing_product.processing_method = processing_method existing_product.storage_temperature = storage_temperature existing_product.supplier_info = supplier_info existing_product.nutritional_value = nutritional_value existing_product.updated_time = datetime.now() existing_product.save() return JsonResponse({\'success\': True, \'message\': \'水产品信息更新成功\', \'product_id\': existing_product.id}) else: new_product = AquaticProduct.objects.create( product_name=product_name, product_type=product_type, price=price, fishing_area=fishing_area, freshness_level=freshness_level, catch_date=catch_date, processing_method=processing_method, storage_temperature=storage_temperature, supplier_info=supplier_info, available_quantity=available_quantity, nutritional_value=nutritional_value, created_time=datetime.now() ) return JsonResponse({\'success\': True, \'message\': \'水产品信息添加成功\', \'product_id\': new_product.id}) elif request.method == \'GET\': page = int(request.GET.get(\'page\', 1)) page_size = int(request.GET.get(\'page_size\', 10)) product_type_filter = request.GET.get(\'product_type\', \'\') fishing_area_filter = request.GET.get(\'fishing_area\', \'\') freshness_filter = request.GET.get(\'freshness_level\', \'\') products_query = AquaticProduct.objects.all() if product_type_filter: products_query = products_query.filter(product_type__icontains=product_type_filter) if fishing_area_filter: products_query = products_query.filter(fishing_area__icontains=fishing_area_filter) if freshness_filter: products_query = products_query.filter(freshness_level__icontains=freshness_filter) total_count = products_query.count() start_index = (page - 1) * page_size end_index = start_index + page_size products = products_query.order_by(\'-created_time\')[start_index:end_index] product_list = [] for prod in products: product_list.append({ \'id\': prod.id, \'product_name\': prod.product_name, \'product_type\': prod.product_type, \'price\': float(prod.price), \'fishing_area\': prod.fishing_area, \'freshness_level\': prod.freshness_level, \'catch_date\': prod.catch_date.strftime(\'%Y-%m-%d\') if prod.catch_date else \'\', \'processing_method\': prod.processing_method, \'storage_temperature\': prod.storage_temperature, \'supplier_info\': prod.supplier_info, \'available_quantity\': prod.available_quantity, \'nutritional_value\': prod.nutritional_value, \'created_time\': prod.created_time.strftime(\'%Y-%m-%d %H:%M:%S\') }) return JsonResponse({ \'success\': True, \'data\': product_list, \'total_count\': total_count, \'current_page\': page, \'total_pages\': (total_count + page_size - 1) // page_size })@csrf_exemptdef vegetable_price_prediction(request): if request.method == \'POST\': data = json.loads(request.body) vegetable_name = data.get(\'vegetable_name\') prediction_days = int(data.get(\'prediction_days\', 7)) if not vegetable_name: return JsonResponse({\'success\': False, \'message\': \'请指定需要预测价格的蔬菜名称\'}) historical_data = VegetableInfo.objects.filter(vegetable_name=vegetable_name).order_by(\'created_time\') if historical_data.count() < 5: return JsonResponse({\'success\': False, \'message\': \'历史数据不足，无法进行价格预测\'}) price_data = [] date_data = [] for record in historical_data: price_data.append(float(record.price)) date_data.append(record.created_time) df = pd.DataFrame({\'date\': date_data, \'price\': price_data}) df[\'date_numeric\'] = pd.to_datetime(df[\'date\']).astype(np.int64) // 10**9 X = df[\'date_numeric\'].values.reshape(-1, 1) y = df[\'price\'].values model = LinearRegression() model.fit(X, y) last_date = max(date_data) predictions = [] for i in range(1, prediction_days + 1): future_date = last_date + timedelta(days=i) future_date_numeric = pd.to_datetime(future_date).value // 10**9 predicted_price = model.predict([[future_date_numeric]])[0] predicted_price = max(0.1, predicted_price) predictions.append({ \'date\': future_date.strftime(\'%Y-%m-%d\'), \'predicted_price\': round(predicted_price, 2) }) current_avg_price = np.mean(price_data[-3:]) if len(price_data) >= 3 else price_data[-1] predicted_avg_price = np.mean([p[\'predicted_price\'] for p in predictions]) price_trend = \'上涨\' if predicted_avg_price > current_avg_price else \'下跌\' if predicted_avg_price < current_avg_price else \'稳定\' trend_percentage = abs((predicted_avg_price - current_avg_price) / current_avg_price) * 100 return JsonResponse({ \'success\': True, \'vegetable_name\': vegetable_name, \'current_price\': round(current_avg_price, 2), \'predictions\': predictions, \'price_trend\': price_trend, \'trend_percentage\': round(trend_percentage, 2), \'prediction_accuracy\': \'仅供参考，实际价格可能受多种因素影响\' }) elif request.method == \'GET\': available_vegetables = VegetableInfo.objects.values(\'vegetable_name\').distinct() vegetable_list = [veg[\'vegetable_name\'] for veg in available_vegetables] return JsonResponse({ \'success\': True, \'available_vegetables\': vegetable_list, \'message\': \'获取可预测蔬菜列表成功\' })

六、项目文档展示

七、项目总结

本基于Python农产品管理系统的设计与实现，充分体现了现代Web开发技术在农产品信息化管理领域的实际应用价值。通过采用Django框架作为后端支撑，结合Vue构建的前端交互界面，系统成功实现了蔬菜信息管理、水产品信息管理、价格预测等核心业务功能，为农产品流通各环节提供了基础的信息服务平台。系统的双角色权限设计既保证了管理功能的安全性，又满足了普通用户的信息获取需求，体现了良好的用户体验设计理念。

从技术实现角度来看，MySQL数据库的运用确保了数据存储的稳定性和查询效率，而Python语言的简洁语法特性使得系统开发和维护更加便捷。特别是在价格预测功能的实现中，通过集成机器学习算法，为传统的农产品信息管理注入了数据分析的智能化元素，虽然预测精度有限，但展现了技术与应用场景结合的可能性。整个系统采用B/S架构部署，降低了用户使用门槛，提高了系统的可访问性。

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