随着全球公共卫生事件的频发，特别是新冠疫情对人员流动的常态化管理提出了严峻挑战。为了高效、精准地管理返乡人员信息，实现疫情风险的动态监控与预警，设计并实现一套基于Web的疫情返乡人员管理系统具有重要的现实意义和应用价值。本毕业设计旨在运用Python Flask轻量级Web框架，结合现代前端技术与数据库技术，构建一个功能完备、操作简便、安全可靠的管理系统，为基层疫情防控提供信息化支持。
一、系统总体设计
本系统采用B/S架构，分为表示层、业务逻辑层和数据访问层。表示层使用HTML5、CSS3和JavaScript（可选用Vue.js或React等框架增强交互性）构建用户界面；业务逻辑层基于Python Flask框架开发，处理核心业务逻辑与请求响应；数据访问层采用MySQL或SQLite数据库存储所有系统数据，通过SQLAlchemy ORM进行高效、安全的数据操作。系统设计遵循模块化原则，确保代码的可维护性和可扩展性。
二、系统功能模块设计与实现
系统主要面向管理员、社区工作人员及返乡人员三类用户，核心功能模块包括：
- 用户权限管理模块：实现用户注册、登录、角色分配（超级管理员、普通管理员、申报员）和权限控制。采用Flask-Login和Flask-Principal进行会话管理与权限验证，确保系统安全。
- 返乡人员信息管理模块：此为系统核心。返乡人员可通过前端页面自主申报个人信息（如姓名、身份证号、联系方式、出发地、目的地、预计返乡时间、交通方式、健康码状态、核酸检测结果等）。社区工作人员可对申报信息进行审核、查询、修改和统计。系统支持Excel表格批量导入导出功能，便于数据交换。
- 健康监测与预警模块：工作人员可为返乡人员建立健康档案，记录每日体温、症状等健康信息。系统可设定预警规则（如来自高风险地区、健康码异常、体温超标等），自动触发预警提示，并通过站内信或短信接口（可集成第三方服务如阿里云短信）通知相关管理人员。
- 隔离管控管理模块：对需隔离的返乡人员，记录隔离地点（居家/集中）、隔离起止时间、责任人等信息，并可生成隔离告知书。系统提供隔离倒计时提醒和解除隔离自动审批流程。
- 数据统计与可视化模块：利用ECharts等图表库，动态生成返乡人员来源地分布图、每日新增趋势图、隔离人员状态饼图等可视化报表，为决策提供数据支持。支持按时间、地区、健康状态等多维度筛选统计。
- 政策公告与消息模块：管理员可发布最新疫情防控政策和通知公告，确保信息及时传达。系统集成简易的消息中心，便于用户间沟通。
三、关键技术实现
- 后端开发：使用Python Flask框架搭建RESTful API，处理HTTP请求。结合Flask-WTF进行表单验证，Flask-SQLAlchemy操作数据库，Flask-Migrate管理数据库迁移。关键业务逻辑如预警规则引擎、数据统计函数将封装成独立服务。
- 前端开发：采用响应式设计，确保在PC和移动端均有良好体验。通过Ajax技术与后端API异步交互，实现无刷新数据更新。
- 数据库设计：精心设计用户表、申报记录表、健康监测表、隔离记录表、公告表等，建立适当的索引和外键关联，优化查询性能。
- 部署与安全：考虑使用Gunicorn或uWSGI作为WSGI服务器，Nginx作为反向代理进行生产环境部署。实施SQL注入防护、XSS攻击防范、CSRF令牌验证、用户密码加密存储（如Werkzeug的security模块）等安全措施。
四、毕业设计成果物
本设计的最终成果将包括：
- 完整的系统源代码：结构清晰、注释规范的Python及前端代码。
- 系统设计与开发相关文档：包括需求分析说明书、系统设计说明书、数据库设计说明书、API接口文档、部署手册等。
- 开题报告与毕业论文：详细阐述项目背景、意义、相关技术、系统分析、设计、实现、测试与。
- 可运行的程序演示系统：提供本地或远程可访问的系统实例，展示全部功能。
五、与展望
本系统设计紧扣疫情防控的实际需求，利用Python Flask框架快速开发的优势，实现了对返乡人员信息的全流程数字化管理。它不仅提高了信息登记与核验的效率，降低了人工操作的错误与遗漏，更通过数据可视化与智能预警，提升了疫情防控的主动性与精准性。可考虑集成地理信息系统（GIS）进行行程轨迹可视化，或利用机器学习算法对疫情传播风险进行预测，使系统更加智能化，为公共卫生管理贡献更大的计算机系统服务价值。
