【Python原创毕设|课设】基于Python Flask空气质量实时检测预警可视化系统-含硬件-文末附下载方式，原创项目其他均为抄袭

基于Python Flask空气质量实时检测预警可视化系统-含硬件-（获取方式访问文末官网）

一、项目简介

二、功能简介

1. 实时数据采集

2. 数据处理

3. 数据可视化

4. 预警功能

5. 用户管理

6. 公告管理

7. 版本管理

8. 数据管理

9. 预警记录

三、开发环境

四、项目技术

五、运行截图

六、数据库设计

七、功能实现

八、源码获取

一、项目简介

这个基于Python开发的空气质量实时检测预警可视化系统，采用了serial技术实时采集COM口传感器数据，为用户提供精准的空气质量监测服务,其传感器（两款仅外观不同）如下所示。

系统通过Echarts实现数据可视化，用户可以直观地查看多种空气指标的动态变化，包括二氧化碳浓度、挥发性有机化合物（TVOC）浓度、PM2.5和PM10颗粒物浓度、温度、湿度等。同时，该系统还展示了数据总计、综合实时数据数值及各项指标的分布情况，如CO2、TVOC、PM2.5、PM10等，帮助用户全方位了解当前的空气状况。

系统不仅注重实时监测，还设有后台管理功能，支持用户登录、注册以及公告、版本、数据管理等功能。预警设置模块可以根据用户自定义的标准触发预警记录，确保在空气质量出现异常时，及时发出警报，为用户提供安全保障。该系统特别适用于学校、企业、公共场所等需要密切关注空气质量的场景，结合当前人们对健康与环境的高度关注，具备重要的应用前景和社会价值。

二、功能简介

1. 实时数据采集

功能描述：通过串口（COM口）实时从传感器采集空气质量数据。

采集内容：CO2浓度、TVOC浓度、PM2.5浓度、PM10浓度、温度、湿度等。

2. 数据处理

功能描述：对采集到的传感器数据进行处理，去除异常值、缺失值，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据可视化

功能描述：使用Echarts将空气质量数据生成可视化图表，直观展示各类污染物的浓度曲线和环境参数的变化趋势。

展示内容：

CO2浓度曲线

TVOC浓度曲线

PM2.5和PM10浓度曲线

温度曲线

湿度曲线

各项指标的分布图

系统采集数据总计

实时综合数据数值

空气质量实时数据表格

4. 预警功能

功能描述：用户可根据自身需求设定各项空气质量指标的预警阈值。当监测数据超出设定标准时，系统会自动发出预警提示。

预警内容：CO2、TVOC、PM2.5、PM10等超标提醒。

5. 用户管理

功能描述：提供用户登录、注册功能，确保系统访问权限管理，保障数据安全。

功能内容：用户登录、注册、密码管理。

6. 公告管理

功能描述：管理员可以通过系统后台发布和管理公告信息，便于发布最新消息或系统维护通知。

功能内容：公告的发布、修改、删除。

7. 版本管理

功能描述：支持系统版本的管理与展示，用户可查看当前系统版本信息。

功能内容：版本号展示，系统更新日志管理。

8. 数据管理

功能描述：系统记录并管理所有的空气质量监测数据，支持历史数据查询、删除等操作。

功能内容：历史数据查询、数据删除等。

9. 预警记录

功能描述：记录所有触发的预警信息，便于用户查看空气质量历史预警情况，并据此分析趋势。

功能内容：预警时间、预警指标、预警数值等记录与查询。

三、开发环境

开发环境	版本/工具
PYTHON	3.10. 9
开发工具	PyCharm
操作系统	Windows 10
内存要求	8GB 以上
浏览器	Firefox (推荐)、Google Chrome (推荐)、Edge
数据库	MySQL 8.0 (推荐)
数据库工具	Navicat Premium 15 (推荐)
项目框架	FLASK

四、项目技术

Python： 作为开发语言，用于编写后端逻辑和数据处理。

Flask： Python的Web框架，用于搭建后端数据接口和处理HTTP请求。

PyMySQL： 用于Python与MySQL数据库的交互，实现数据的存储和读取。

Echarts： JavaScript的数据可视化库，将数据转化为图表形式展示给用户。

LAYUI： 轻量级前端UI框架，用于构建用户友好的交互界面。

JavaScript： 用于实现前端交互和处理用户输入。

HTML和CSS： 用于构建前端界面和样式设计。

pandas和numpy： Python的数据处理和分析。

AJAX： 用于实现前后端数据交互，异步请求后端数据接口。

MySQL： 数据库管理系统，用于持久化数据。

五、运行截图

可视化页面

登录页面

注册页面

后台首页

用户管理

公告管理

版本管理

空气数据管理模块页面

预警设置

预警记录

六、数据库设计

表名：alert_records

字段名	数据类型	长度	允许为空	默认值	描述
id	int	None	NO	None	主键
data_id	int	None	YES	None	预警数据ID
content	varchar	255	YES	None	预警内容
parameter	varchar	50	YES	None	预警类型
parameter_name	varchar	255	YES	None	预警名称
warn_time	datetime	None	YES	None	预警时间
status	int	None	YES	None	0未处理，1已处理

表名：alert_rules

字段名	数据类型	长度	允许为空	默认值	描述
id	int	None	NO	None	主键
parameter	varchar	50	YES	None	预警编码
parameter_name	varchar	50	YES	None	预警类型
min	float	None	YES	None	预警低值
max	float	None	YES	None	预警高值

表名：environment_data

字段名	数据类型	长度	允许为空	默认值	描述
id	int	None	NO	None	主键，自增ID
device_id	varchar	50	NO	None	设备编号
co2	int	None	NO	None	CO2浓度值 (PPM)
ch2o	int	None	NO	None	甲醛浓度值 (µg)
tvoc	int	None	NO	None	TVOC浓度值 (µg)
pm25	int	None	NO	None	PM2.5浓度值 (µg)
pm10	int	None	NO	None	PM10浓度值 (µg)
temp	float	None	NO	None	温度 (℃)
hum	float	None	NO	None	湿度 (%RH)
created_time	datetime	None	YES	None	创建时间

表名：notice

字段名	数据类型	长度	允许为空	默认值	描述
id	int	None	NO	None	主键
title	varchar	255	YES	None	公告标题
content	longtext	4294967295	YES	None	公告内容
user_name	varchar	255	YES	None	发布人
create_time	datetime	None	YES	None	发布时间

表名：sys_version

字段名	数据类型	长度	允许为空	默认值	描述
id	int	None	NO	None	主键
sys_name	varchar	255	YES	None	名称
sys_version	varchar	255	YES	None	版本

表名：user

字段名	数据类型	长度	允许为空	默认值	描述
id	int	None	NO	None
name	varchar	255	YES	None	用户名称（供应商名称）
account	varchar	255	YES	None	用户账号
password	varchar	255	YES	None	用户密码
company	varchar	255	YES	None	企业名称
mail	varchar	255	YES	None	邮箱
type	int	None	YES	None	0管理员，1普通用户
status	int	None	YES	None	0禁用1启用

七、功能实现

数据采集核心代码

def main():
    port = 'COM12'  # 确保这里是正确的端口号
    baudrate = 9600  # 波特率
    timeout = 1  # 读取超时时间（秒）
    try:
        # 打开串口
        ser = serial.Serial(port, baudrate, timeout=timeout)
    except serial.SerialException as e:
        print(f"无法打开端口 {port}: {e}")
        return
    except PermissionError as e:
        print(f"没有权限访问端口 {port}: {e}")
        return

创建数据库连接核心代码

def connect(self):
    self.conn = pymysql.connect(
      host=DB_CONFIG["host"],
      port=DB_CONFIG["port"],
      user=DB_CONFIG["user"],
      passwd=DB_CONFIG["passwd"],
      db=DB_CONFIG["db"],
      charset=DB_CONFIG["charset"],
      cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    self.cursor = self.conn.cursor()

分页环境监测数据数据核心代码

# 分页环境监测数据数据
def select_environment_data_list(page, limit, where):
    page, limit, where = get_page_start(int(page), int(limit), where)
    params_sql = get_search_params(where)
    data_sql = "SELECT * FROM `environment_data` WHERE 1=1 " + params_sql + " ORDER BY id DESC LIMIT %s,%s"
    count_sql = "SELECT COUNT(id) AS i FROM `environment_data` WHERE 1=1 " + params_sql
    sqlManager = SQLManager()
    data = sqlManager.get_list(data_sql, (page, limit))  # 获取分页数据
    count = sqlManager.get_one(count_sql)['i']  # 获取数据总数
    model = get_class_list(data, environment_data)
    page_result = PageData(count, model)
    return page_result

八、源码获取

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作者：是云小糊糊