摘要

随着社会老龄化进程的加快，养老服务需求日益增长，传统的养老管理模式已无法满足现代社会的需求。社区养老作为一种新型养老模式，能够整合社会资源，提高养老服务质量。然而，当前许多社区养老管理系统仍存在信息化程度低、管理效率不足等问题，亟需开发一套高效、智能的养老管理平台。该系统旨在通过信息化手段优化养老服务流程，提升管理效率，同时为老年人提供更便捷的服务。关键词：老龄化、社区养老、信息化、管理平台、服务质量。

本系统基于Python Django框架开发，采用MySQL数据库存储数据，实现了用户管理、帮扶信息管理、健康档案管理等功能。系统采用前后端分离架构，前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，后端通过Django处理业务逻辑，确保系统的高效性和可扩展性。管理员可通过系统发布帮扶信息、管理老人健康档案，而志愿者和家属则能实时查看相关信息，实现资源的合理分配。系统还具备数据统计分析功能，为社区养老管理提供决策支持。关键词：Django、MySQL、帮扶信息、健康档案、数据分析。

数据表

帮扶信息数据表

帮扶信息数据表用于存储社区发布的帮扶任务信息，包括任务内容、发布时间、状态等。任务编号是该表的主键，自动生成，确保数据唯一性。结构如表3-1所示。

字段名 数据类型 描述
task_id INT 帮扶任务编号（主键）
task_title VARCHAR(50) 帮扶任务标题
task_content TEXT 帮扶任务详细内容
publish_time DATETIME 任务发布时间（自动生成）
task_status VARCHAR(20) 任务状态（待接/已完成）
volunteer_id INT 接单志愿者ID
健康档案数据表

健康档案数据表用于记录老年人的健康状况，包括基本信息、体检记录等。档案编号是该表的主键，确保数据唯一性。结构如表3-2所示。

字段名 数据类型 描述
health_id INT 健康档案编号（主键）
elder_id INT 关联老人ID
blood_pressure VARCHAR(20) 血压记录
blood_sugar VARCHAR(20) 血糖记录
checkup_date DATE 体检日期
doctor_advice TEXT 医生建议
用户信息数据表

用户信息数据表用于存储系统用户的基本信息，包括管理员、志愿者和家属等。用户ID是该表的主键，确保数据唯一性。结构如表3-3所示。

字段名 数据类型 描述
user_id INT 用户编号（主键）
username VARCHAR(30) 用户名
password VARCHAR(50) 密码（加密存储）
role_type VARCHAR(20) 用户角色（管理员/志愿者/家属）
contact_phone VARCHAR(20) 联系电话
register_time DATETIME 注册时间（自动生成）

博主介绍：

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构，累计原创技术博文 200+ 篇； ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项，GitHub 开源仓库 star
5k+。

系统介绍：

开源免费分享Python Django Web社区爱心养老管理系统管理平台源码【适合毕设/课设/学习】Django+MySQL可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

系统架构参考：
在这里插入图片描述

视频演示： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名

项目案例参考：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# python # django # 前端
Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

高效部署生产环境：使用 Python 脚本实现自动化批量管理服务

avatar 2048 AI社区
cover

LLM应用避坑指南：打造可靠AI工作流的实战心得，破解LLM三大能力边界

avatar 2048 AI社区

RAG技术全面解析：构建商业级AI知识库问答的技术案例

RAG（检索增强生成）技术解析：解决大模型幻觉与知识时效性问题的企业级方案。该技术通过将知识与推理解耦，为LLM提供动态知识库支持，有效降低错误率至2%以下，显著提升专业领域准确率（如医疗诊断从31%提升至89%）。文章详解RAG四大工作流程（查询理解、知识检索、上下文构建、增强生成）及技术栈（向量数据库、Embedding模型等），结合金融合规等案例展示其85%效率提升效果，并给出混合检索、查询

avatar 2048 AI社区