芜湖科研信息管理系统的技术实现与实践

张伟: 嘿，李明，最近在忙什么？听说你们公司正在做一个科研信息管理系统？

李明: 是啊，我们团队正在为芜湖的一个高校做这个系统。主要是为了方便管理科研项目、人员信息和成果数据。

张伟: 听起来挺有意思的。那这个系统用的是什么技术呢？

李明: 主要是用Python Django框架来开发的。Django非常适合快速搭建后台管理系统，而且自带了很多功能模块，比如用户认证、权限管理这些。

张伟: 那数据库方面是怎么设计的？

李明: 我们用的是PostgreSQL。因为它的事务支持比较好，而且可以处理复杂的查询。数据库结构主要包括几个表：用户表、项目表、成果表、申请表等等。

张伟: 能不能给我看看代码示例？我想看看怎么定义模型。

李明: 当然可以。这是用户模型的代码：

from django.db import models
from django.contrib.auth.models import AbstractUser

class CustomUser(AbstractUser):
    department = models.CharField(max_length=100)
    position = models.CharField(max_length=100)

    def __str__(self):
        return self.username

    

张伟: 看起来不错。那项目模型呢？

李明: 这是项目模型的代码：

class Project(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    description = models.TextField()
    start_date = models.DateField()
    end_date = models.DateField()
    leader = models.ForeignKey(CustomUser, on_delete=models.CASCADE, related_name='projects')
    status = models.CharField(max_length=50, choices=[
        ('pending', '待审批'),
        ('approved', '已批准'),
        ('completed', '已完成'),
    ])

    def __str__(self):
        return self.title

    

张伟: 项目状态有三种，这样能很好地跟踪项目进度。

李明: 对，而且我们在前端使用了Django模板来展示这些信息。同时，我们也集成了REST API，方便移动端或者第三方系统调用。

张伟: REST API是怎么实现的？

李明: 我们用的是Django REST Framework。下面是项目列表的API视图代码：

from rest_framework import viewsets
from .models import Project
from .serializers import ProjectSerializer

class ProjectViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Project.objects.all()
    serializer_class = ProjectSerializer

    

张伟: 那序列化器呢？

李明: 序列化器的代码如下：

from rest_framework import serializers
from .models import Project

class ProjectSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Project
        fields = ['id', 'title', 'description', 'start_date', 'end_date', 'leader', 'status']

    

张伟: 这样一来，前端就可以通过GET请求获取所有项目信息了。

李明: 对，而且我们还做了权限控制，只有登录用户才能访问这些接口。

张伟: 那系统部署的时候有什么需要注意的地方吗？

李明: 部署方面，我们使用了Docker容器化部署。这样可以在不同环境中保持一致性，也方便扩展。

张伟: Docker具体怎么用的？

李明: 我们写了一个Dockerfile，里面配置了Python环境，并安装了依赖包。然后通过docker-compose来启动服务。

张伟: 能不能给我看一下Dockerfile的内容？

李明: 当然可以，这是Dockerfile的代码：

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "myproject.wsgi:application"]

    

张伟: 看起来很简洁。那requirements.txt里都写了什么？

李明: 里面包括Django、DRF、PostgreSQL的驱动等。例如：

Django==4.2
djangorestframework==3.14.0
psycopg2-binary==2.9.6
gunicorn==21.2.0

    

张伟: 用了psycopg2-binary，这样就能连接PostgreSQL了。

李明: 对，而且我们在settings.py中配置了数据库连接参数。

张伟: 数据库连接配置是什么样的？

李明: 这是我们的数据库配置部分：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'research_db',
        'USER': 'admin',
        'PASSWORD': 'your_password',
        'HOST': 'db',
        'PORT': '5432',
    }
}

    

张伟: 看起来配置很清晰。那整个系统上线之后有没有遇到什么问题？

李明: 最开始的时候，我们遇到了一些性能问题，特别是在高并发情况下响应变慢。后来我们引入了缓存机制，使用Redis来缓存频繁查询的数据。

张伟: Redis是怎么集成到系统的？

李明: 我们在Django中配置了CACHES设置，然后在需要的地方使用缓存装饰器。例如：

from django.core.cache import cache

def get_projects():
    projects = cache.get('all_projects')
    if not projects:
        projects = Project.objects.all()
        cache.set('all_projects', projects, timeout=60*15)
    return projects

    

张伟: 这样可以有效减少数据库查询次数，提升性能。

李明: 是的，而且我们还用了Celery来处理异步任务，比如发送邮件通知、生成报告等。

张伟: Celery怎么配置的？

李明: 我们用RabbitMQ作为消息中间件。在Django settings中配置了CELERY_BROKER_URL，然后创建了一个tasks.py文件来定义异步任务。

张伟: 那异步任务的例子呢？

李明: 比如发送邮件的任务：

from celery import shared_task
from django.core.mail import send_mail

@shared_task
def send_email_notification(subject, message, recipient_list):
    send_mail(subject, message, 'noreply@example.com', recipient_list)

    

张伟: 这样一来，系统在处理耗时操作时不会阻塞主线程，用户体验更好。

李明: 对，而且我们还集成了日志系统，方便排查问题。

张伟: 日志系统是怎么做的？

李明: 我们使用了logging模块，将日志输出到文件，并且在生产环境中使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）进行集中日志管理。

张伟: 听起来这个系统已经很成熟了。那未来有什么计划吗？

李明: 我们打算引入AI辅助评审功能，比如自动分析项目可行性，或者推荐合适的专家评审。

张伟: 这个想法不错，人工智能在科研管理中确实能发挥很大作用。

李明: 是的，我们已经在做一些初步研究了。希望能在下个版本中加入这个功能。

张伟: 太好了，期待看到你们的成果！

李明: 谢谢，也希望以后有机会一起合作！