随着全球疫情的持续影响，社区防疫工作成为保障公共健康的关键环节。为应对这一挑战，开发一个高效、智能的社区防疫生活服务系统至关重要。本系统采用Flask作为后端框架、Vue.js作为前端框架，结合计算机数据处理及存储服务，旨在构建一个功能完备的在线平台。本文将从系统背景、技术架构、数据处理与存储实现等方面展开论述，为计算机专业毕业设计提供参考。

一、系统背景与意义

社区防疫生活服务系统针对疫情期间居民的生活需求，提供物资配送、健康上报、信息公告等服务。传统管理方式依赖人工操作，存在效率低、易出错的问题。通过Flask和Vue框架构建的系统，能够实现自动化数据处理、实时交互和可视化展示，提升社区防疫的响应速度和精准度。该系统不仅适用于毕业设计，还可作为实际应用的雏形，具有显著的社会价值。

二、技术架构设计

系统采用前后端分离的架构模式。后端基于Flask框架，负责业务逻辑、数据接口和存储服务；前端基于Vue.js框架，提供用户友好的交互界面。数据存储部分使用数据库（如MySQL或PostgreSQL）管理结构化数据，并结合Redis缓存提升性能。系统集成第三方API（如地图服务）以增强功能。

• 后端（Flask）：Flask轻量级、灵活，适合快速开发RESTful API。通过Flask-SQLAlchemy进行数据库ORM操作，Flask-JWT处理用户认证，确保数据安全。
• 前端（Vue.js）：Vue.js响应式设计使界面动态更新，结合Vue Router和Vuex管理路由和状态，提升用户体验。
• 数据处理与存储：系统涉及大量数据，如用户信息、健康记录、物资订单等，需设计高效的数据模型和查询机制。

三、数据处理及存储服务实现

数据处理与存储是系统的核心，重点包括数据采集、清洗、存储和查询。本系统通过以下方式实现：

1. 数据模型设计：基于关系型数据库，设计用户表、健康上报表、订单表等。例如，用户表包含ID、姓名、联系方式等字段；健康上报表记录体温、症状等数据，确保数据完整性。
2. 数据处理流程：前端通过Vue组件收集用户输入（如健康信息提交），后端Flask接收请求，进行数据验证和清洗，防止无效数据入库。使用Flask的蓝图（Blueprints）组织API路由，实现模块化开发。
3. 数据存储优化：采用MySQL存储核心数据，利用索引加速查询；对于频繁访问的数据（如公告信息），使用Redis缓存减少数据库压力。同时，定期备份数据，确保系统可靠性。
4. 安全性与隐私：通过加密传输（HTTPS）、数据脱敏和访问控制，保护用户隐私，符合数据保护法规。

四、系统功能模块

系统主要包括以下模块：

• 用户管理：注册、登录、权限控制，基于JWT实现安全认证。
• 健康上报：居民每日提交健康数据，系统自动统计并生成报告。
• 物资服务：在线下单、配送跟踪，集成支付接口。
• 信息公告：管理员发布防疫政策，前端实时显示。
• 数据分析：后端处理数据，生成可视化图表（如疫情趋势），辅助决策。

五、毕业设计实施建议

对于计算机毕设，建议从需求分析入手，明确功能范围；然后设计数据库E-R图，并逐步实现前后端代码。测试阶段使用Postman测试API，确保数据处理准确。部署到云服务器（如阿里云），评估性能。Flask和Vue的文档丰富，便于学习和调试。

六、总结

基于Flask和Vue的社区防疫生活服务系统，通过高效的数据处理与存储服务，解决了疫情期间社区管理的痛点。该系统不仅展示了计算机技术在现实问题中的应用，也为毕业设计提供了实践案例。未来可扩展AI功能，如异常健康预警，进一步提升智能化水平。