基于Django框架的物联网空气质量监测系统,描述一下该系统的创新点大概100字左右
时间: 2024-06-10 09:07:27 浏览: 8
该系统的创新点在于采用了基于Django框架的开发方式,相对于传统的物联网空气质量监测系统,该系统具有更高的可扩展性和稳定性,同时实现了对实时数据的可视化展示和分析,从而提升了监测和管理的效率。此外,该系统还结合了多个传感器和数据源,可以为用户提供更全面、准确的监测数据,有望成为未来物联网监测领域的亮点。
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基于django框架的物联网空气质量监测系统的实现源代码
基于Django框架的物联网空气质量监测系统的实现源代码如下:
```python
# 在settings.py中配置数据库连接
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'your_database_name',
'USER': 'your_username',
'PASSWORD': 'your_password',
'HOST': 'your_host',
'PORT': 'your_port',
}
}
# 创建模型
from django.db import models
class AirQuality(models.Model):
timestamp = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
device_id = models.CharField(max_length=50)
temperature = models.FloatField()
humidity = models.FloatField()
pm25 = models.FloatField()
pm10 = models.FloatField()
# 创建视图
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from .models import AirQuality
def monitor(request):
air_quality = AirQuality.objects.all().order_by('-timestamp')[:10] # 获取最近10条数据
data = {
'temperature': [aq.temperature for aq in air_quality],
'humidity': [aq.humidity for aq in air_quality],
'pm25': [aq.pm25 for aq in air_quality],
'pm10': [aq.pm10 for aq in air_quality],
}
return JsonResponse(data)
# 配置URL
from django.urls import path
from .views import monitor
urlpatterns = [
path('monitor/', monitor, name='monitor'),
]
# 创建定时任务
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from .models import AirQuality
import random
def collect_data():
device_id = 'your_device_id'
temperature = random.uniform(20, 30) # 模拟温度数据
humidity = random.uniform(40, 60) # 模拟湿度数据
pm25 = random.uniform(0, 50) # 模拟PM2.5数据
pm10 = random.uniform(0, 100) # 模拟PM10数据
air_quality = AirQuality(device_id=device_id, temperature=temperature, humidity=humidity, pm25=pm25, pm10=pm10)
air_quality.save()
scheduler = BackgroundScheduler()
scheduler.add_job(collect_data, 'interval', minutes=10) # 每隔10分钟执行一次采集数据的任务
scheduler.start()
```
以上是一个基于Django框架的物联网空气质量监测系统的实现源代码。其中模型定义了空气质量数据表的字段,视图函数用于获取最近10条数据并以JSON格式返回给前端,URL配置了对应的路径,定时任务使用APScheduler库定时执行数据采集并保存到数据库中。这个系统可以用于实时监测并展示物联网设备上传的空气质量数据。
基于django框架的校内巴士预约系统
基于Django框架的校内巴士预约系统可以提供学生方便快捷的巴士预约服务。系统首先需要学生进行注册和登录,以便管理用户信息和权限。学生登录后可以查看巴士预约的相关信息,包括巴士班次、出发地点、到达目的地、发车时间等。系统会实时更新巴士的运行状态,方便学生选择适合自己的班次预约。
在预约巴士方面,学生可以选择出发地点和目的地,并选择合适的班次进行预约。系统会根据预约情况进行座位的分配,提供可用座位的实时信息给学生。学生可以随时修改、取消自己的预约,以满足他们的需求。
系统还可以提供巴士预约的统计分析功能,方便学校相关部门进行运营分析和管理。可以统计每个班次的预约人数、座位利用率等数据,可以为学校决策提供参考依据。
此外,系统还可以在巴士预约系统中集成支付功能,学生可以在线支付巴士费用,并生成相应的支付凭证。系统还可以提供通知功能,及时向学生发送预约成功、变更或取消的通知,保证信息的及时传递和沟通。
基于Django框架的校内巴士预约系统可以提高学生的出行效率,减少校园交通拥堵问题,并为学校提供更好的运营管理。