隨著全球疫情的持續影響，社區防疫工作成為保障公共健康的關鍵環節。為應對這一挑戰，開發一個高效、智能的社區防疫生活服務系統至關重要。本系統采用Flask作為后端框架、Vue.js作為前端框架，結合計算機數據處理及存儲服務，旨在構建一個功能完備的在線平臺。本文將從系統背景、技術架構、數據處理與存儲實現等方面展開論述，為計算機專業畢業設計提供參考。

一、系統背景與意義

社區防疫生活服務系統針對疫情期間居民的生活需求，提供物資配送、健康上報、信息公告等服務。傳統管理方式依賴人工操作，存在效率低、易出錯的問題。通過Flask和Vue框架構建的系統，能夠實現自動化數據處理、實時交互和可視化展示，提升社區防疫的響應速度和精準度。該系統不僅適用于畢業設計，還可作為實際應用的雛形，具有顯著的社會價值。

二、技術架構設計

系統采用前后端分離的架構模式。后端基于Flask框架，負責業務邏輯、數據接口和存儲服務；前端基于Vue.js框架，提供用戶友好的交互界面。數據存儲部分使用數據庫（如MySQL或PostgreSQL）管理結構化數據，并結合Redis緩存提升性能。系統集成第三方API（如地圖服務）以增強功能。

• 后端（Flask）：Flask輕量級、靈活，適合快速開發RESTful API。通過Flask-SQLAlchemy進行數據庫ORM操作，Flask-JWT處理用戶認證，確保數據安全。
• 前端（Vue.js）：Vue.js響應式設計使界面動態更新，結合Vue Router和Vuex管理路由和狀態，提升用戶體驗。
• 數據處理與存儲：系統涉及大量數據，如用戶信息、健康記錄、物資訂單等，需設計高效的數據模型和查詢機制。

三、數據處理及存儲服務實現

數據處理與存儲是系統的核心，重點包括數據采集、清洗、存儲和查詢。本系統通過以下方式實現：

1. 數據模型設計：基于關系型數據庫，設計用戶表、健康上報表、訂單表等。例如，用戶表包含ID、姓名、聯系方式等字段；健康上報表記錄體溫、癥狀等數據，確保數據完整性。
2. 數據處理流程：前端通過Vue組件收集用戶輸入（如健康信息提交），后端Flask接收請求，進行數據驗證和清洗，防止無效數據入庫。使用Flask的藍圖（Blueprints）組織API路由，實現模塊化開發。
3. 數據存儲優化：采用MySQL存儲核心數據，利用索引加速查詢；對于頻繁訪問的數據（如公告信息），使用Redis緩存減少數據庫壓力。同時，定期備份數據，確保系統可靠性。
4. 安全性與隱私：通過加密傳輸（HTTPS）、數據脫敏和訪問控制，保護用戶隱私，符合數據保護法規。

四、系統功能模塊

系統主要包括以下模塊：

• 用戶管理：注冊、登錄、權限控制，基于JWT實現安全認證。
• 健康上報：居民每日提交健康數據，系統自動統計并生成報告。
• 物資服務：在線下單、配送跟蹤，集成支付接口。
• 信息公告：管理員發布防疫政策，前端實時顯示。
• 數據分析：后端處理數據，生成可視化圖表（如疫情趨勢），輔助決策。

五、畢業設計實施建議

對于計算機畢設，建議從需求分析入手，明確功能范圍；然后設計數據庫E-R圖，并逐步實現前后端代碼。測試階段使用Postman測試API，確保數據處理準確。部署到云服務器（如阿里云），評估性能。Flask和Vue的文檔豐富，便于學習和調試。

六、總結

基于Flask和Vue的社區防疫生活服務系統，通過高效的數據處理與存儲服務，解決了疫情期間社區管理的痛點。該系統不僅展示了計算機技術在現實問題中的應用，也為畢業設計提供了實踐案例。未來可擴展AI功能，如異常健康預警，進一步提升智能化水平。