基于python django生产数据与计划大屏,可链接数据库

简介: 本文介绍了一个基于Python Django框架开发的生产数据与计划大屏系统,该系统能够实时采集和展示生产数据,支持数据可视化和实时更新,以提高生产监控的效率和质量。

基于 Python Django 的生产数据与计划大屏是一种用于监控和展示生产数据与计划进度的可视化工具。通过将数据从生产系统中采集、处理和展示,可以实时监控生产过程的状态和进度,帮助管理者和工作人员更好地了解生产情况,及时调整生产计划,提高生产效率和质量。

该大屏系统的主要功能包括:

  1. 数据采集:使用 Python Django 框架搭建一个后台服务器,与生产系统进行数据交互,定时或实时地从生产数据库中获取数据。可以通过编写 Python 脚本来实现数据的采集和处理,例如使用 Django ORM 进行数据库操作,或使用第三方库进行数据分析和计算。

  2. 数据可视化:通过使用前端的可视化库(如 ECharts、D3.js 等)将采集到的数据进行图表化展示。可以根据需求绘制各种图表,如折线图、柱状图、饼图等,展示生产数据的变化趋势、分布情况等。同时,也可以将计划进度以进度条、时间轴等形式展示,方便工作人员了解生产计划的完成情况。

  3. 实时更新:通过前端与后台服务器的实时连接,使大屏能够实时获取最新的生产数据和计划进度,并及时更新展示内容。使用 WebSocket 或其他实时通信技术实现数据的实时推送和更新。

通过该大屏系统,管理者和工作人员可以方便地监控生产数据和计划进度,及时发现问题并进行调整,提高生产效率和质量。同时,该系统也可以作为决策支持工具,通过对历史数据的分析和比对,帮助管理者做出更准确的决策和规划。

技术栈:django+MySQL+html+js+css

效果图如下:

相关文章
|
5天前
|
SQL 存储 关系型数据库
数据储存数据库管理系统(DBMS)
【10月更文挑战第11天】
12 3
|
6天前
|
Web App开发 SQL 数据库
使用 Python 解析火狐浏览器的 SQLite3 数据库
本文介绍如何使用 Python 解析火狐浏览器的 SQLite3 数据库,包括书签、历史记录和下载记录等。通过安装 Python 和 SQLite3,定位火狐数据库文件路径,编写 Python 脚本连接数据库并执行 SQL 查询,最终输出最近访问的网站历史记录。
17 4
|
11天前
|
SQL 机器学习/深度学习 数据采集
SQL与Python集成:数据库操作无缝衔接22.bijius.com
自动化数据预处理:使用Python库(如Pandas)自动清洗、转换和准备数据,为机器学习模型提供高质量输入。 实时数据处理:集成Apache Kafka或Amazon Kinesis等流处理系统,实现实时数据更新和分析。
|
10天前
|
SQL 存储 关系型数据库
添加数据到数据库的SQL语句详解与实践技巧
在数据库管理中,添加数据是一个基本操作,它涉及到向表中插入新的记录
|
10天前
|
JavaScript 前端开发 Python
django接收前端vue传输的formData图片数据
django接收前端vue传输的formData图片数据
16 4
|
13天前
|
SQL 监控 数据处理
SQL数据库数据修改操作详解
数据库是现代信息系统的重要组成部分,其中SQL(StructuredQueryLanguage)是管理和处理数据库的重要工具之一。在日常的业务运营过程中,数据的准确性和及时性对企业来说至关重要,这就需要掌握如何在数据库中正确地进行数据修改操作。本文将详细介绍在SQL数据库中如何修改数据,帮助读者更好
73 4
|
14天前
|
存储 关系型数据库 数据库
轻量级数据库的利器:Python 及其内置 SQLite 简介
轻量级数据库的利器:Python 及其内置 SQLite 简介
22 3
|
14天前
|
SQL 机器学习/深度学习 数据库
SQL与Python集成:数据库操作无缝衔接
在开始之前,确保你已经安装了必要的Python库,如`sqlite3`(用于SQLite数据库)或`psycopg2`(用于PostgreSQL数据库)。这些库提供了Python与SQL数据库之间的接口。
|
10天前
|
搜索推荐 关系型数据库 MySQL
#874358#基于django/neo4j的电视剧浏览数据推荐系统
#874358#基于django/neo4j的电视剧浏览数据推荐系统
15 0
|
11天前
|
SQL 机器学习/深度学习 数据采集
SQL与Python集成:数据库操作无缝衔接2a.bijius.com
Python与SQL的集成是现代数据科学和工程实践的核心。通过有效的数据查询、管理与自动化,可以显著提升数据分析和决策过程的效率与准确性。随着技术的不断发展,这种集成的应用场景将更加广泛,为数据驱动的创新提供更强大的支持。