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🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于python的电信资费管理系统演示录像-功能介绍

本系统《基于Python的电信资费管理系统》是一个旨在为电信运营商提供高效、自动化资费管理解决方案的综合性平台。系统采用前后端分离的B/S架构，后端核心基于Python语言的Django框架进行开发，确保了业务逻辑处理的灵活性与高效性；前端则采用Vue.js结合ElementUI组件库，构建了美观且用户友好的操作界面。数据存储方面，系统选用稳定可靠的MySQL数据库来管理用户信息、资费套餐、账单记录等核心数据。系统功能全面，涵盖了用户管理模块，支持用户信息的增删改查与状态管理；资费套餐管理模块，允许管理员灵活配置和上线不同类型的套餐，如流量包、语音包等；账单管理模块，系统能够根据用户每月的通话、短信及流量使用情况，自动匹配其资费套餐并精确计算月度账单；此外，还包含了详尽的账单查询与数据统计报表功能，为运营决策提供有力的数据支持，整体形成了一个从用户入网到账单生成的闭环管理流程。

基于python的电信资费管理系统演示录像-选题背景意义

选题背景
如今的电信行业跟以前可大不一样了，早就不是那种一个套餐打天下的时代了。随着移动互联网的飞速发展，用户的需求变得越来越五花八门，有的人是流量大户，天天刷视频看直播，有的人则主要是打电话，流量用得很少。这种需求的多样性，迫使电信公司不得不推出各种各样复杂的资费套餐，什么基础套餐、叠加包、家庭共享套餐等等，名目繁多。这样一来，过去那种靠人工或者简单表格来计算和管理费用的方式，就显得特别吃力，不仅效率低下，还特别容易出错。用户对账单的清晰度和准确性要求越来越高，一旦算错了，很容易引发投诉和信任危机。所以，开发一个能够自动化处理这些复杂规则、精准计算费用、并且能方便管理用户和套餐的信息系统，就成了一个很实际的需求。这套系统就是在这种背景下被提出来的，希望能用技术手段解决传统管理模式的痛点。
选题意义
从实际应用的角度来看，这套系统的意义还是挺实在的。对于模拟的电信运营场景来说，它最大的价值就是提升了工作效率和准确性。系统能把管理员从繁琐的手动计算和录入中解放出来，自动完成每个月成千上万用户的账单生成，大大减少了人力成本，也避免了人为操作带来的差错。对咱们学生来说，这个项目的意义也挺重要的。它不仅仅是一个课程作业，更像是一次完整的全栈开发实战。通过这个项目，我们能真正把课堂上学到的Python、Django、Vue、MySQL这些知识点串联起来，去解决一个具体的业务问题。从数据库设计到后端API接口编写，再到前端页面的实现和联调，整个走下来，对软件开发的整个生命周期会有一个更深刻的理解。虽然这只是一个毕业设计，但它确实模拟了企业级项目的基本开发流程，锻炼了我们分析问题、设计解决方案和动手编码的能力，为以后走上工作岗位打下了一个不错的基础。

基于python的电信资费管理系统演示录像-技术选型

开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）

基于python的电信资费管理系统演示录像-图片展示

基于python的电信资费管理系统演示录像-代码展示

frompyspark.sqlimportSparkSessionfromdatetimeimportdatetime# 初始化Spark会话，用于大规模数据处理场景，如批量计算所有用户月度账单spark=SparkSession.builder.appName("TelecomBillingSystem").getOrCreate()defcalculate_monthly_bill(user_id:str,billing_month:str):# 核心业务：计算指定用户在指定月份的账单# 1. 从数据库获取用户信息及其订阅的资费套餐 (此处为模拟数据)user_info={"user_id":user_id,"plan_id":"plan_001","base_fee":39.0}tariff_plan={"plan_id":"plan_001","data_allowance":10*1024,"call_allowance":500,"extra_data_fee":0.03,"extra_call_fee":0.1}# 2. 获取该用户当月的实际使用量 (此处为模拟数据)monthly_usage={"user_id":user_id,"month":billing_month,"data_usage_mb":12500,"call_minutes":650}# 3. 开始计算账单total_bill=user_info["base_fee"]extra_data_cost=0.0extra_call_cost=0.0# 4. 计算超出套餐的流量费用ifmonthly_usage["data_usage_mb"]>tariff_plan["data_allowance"]:over_usage_data=monthly_usage["data_usage_mb"]-tariff_plan["data_allowance"]extra_data_cost=over_usage_data*tariff_plan["extra_data_fee"]total_bill+=extra_data_cost# 5. 计算超出套餐的通话费用ifmonthly_usage["call_minutes"]>tariff_plan["call_allowance"]:over_usage_call=monthly_usage["call_minutes"]-tariff_plan["call_allowance"]extra_call_cost=over_usage_call*tariff_plan["extra_call_fee"]total_bill+=extra_call_cost# 6. 返回详细的账单明细bill_details={"user_id":user_id,"billing_month":billing_month,"base_fee":user_info["base_fee"],"extra_data_cost":round(extra_data_cost,2),"extra_call_cost":round(extra_call_cost,2),"total_bill":round(total_bill,2)}returnbill_detailsdefupdate_tariff_plan(plan_id:str,new_details:dict):# 核心业务：更新资费套餐信息# 1. 模拟从数据库中查找现有套餐 (此处为模拟数据)existing_plans={"plan_001":{"name":"畅聊套餐","price":39.0,"data_gb":10}}ifplan_idnotinexisting_plans:return{"status":"error","message":"套餐不存在"}# 2. 验证新数据的合法性if"price"innew_detailsandnew_details["price"]<0:return{"status":"error","message":"套餐价格不能为负数"}if"data_gb"innew_detailsandnew_details["data_gb"]<0:return{"status":"error","message":"套餐流量不能为负数"}# 3. 更新套餐信息plan_to_update=existing_plans[plan_id]if"name"innew_details:plan_to_update["name"]=new_details["name"]if"price"innew_details:plan_to_update["price"]=new_details["price"]if"data_gb"innew_details:plan_to_update["data_gb"]=new_details["data_gb"]# 4. 模拟将更新后的数据保存回数据库# db.session.commit()# 5. 返回更新成功信息return{"status":"success","message":"套餐更新成功","updated_plan":plan_to_update}defgenerate_user_usage_report(user_id:str,report_month:str):# 核心业务：利用Spark生成用户月度使用报告，适用于海量数据场景# 1. 模拟一个巨大的用户使用日志DataFrame (实际中可能从HDFS或数据库表加载)data=[("user_001","2023-11","data",120),("user_001","2023-11","call",15),("user_002","2023-11","data",5000),("user_001","2023-11","data",200)]columns=["user_id","month","usage_type","amount"]usage_logs_df=spark.createDataFrame(data,columns)usage_logs_df.createOrReplaceTempView("usage_logs")# 2. 使用Spark SQL进行聚合查询，计算指定用户当月总流量和总通话时长report_query=f""" SELECT user_id, month, SUM(CASE WHEN usage_type = 'data' THEN amount ELSE 0 END) as total_data_mb, SUM(CASE WHEN usage_type = 'call' THEN amount ELSE 0 END) as total_call_minutes FROM usage_logs WHERE user_id = '{user_id}' AND month = '{report_month}' GROUP BY user_id, month """report_df=spark.sql(report_query)# 3. 将结果收集并转换为Python字典report_data=report_df.collect()ifnotreport_data:return{"error":"未找到指定用户和月份的使用记录"}# 4. 格式化报告数据row=report_data[0]user_report={"user_id":row["user_id"],"report_month":row["month"],"total_data_consumed_mb":row["total_data_mb"],"total_call_duration_minutes":row["total_call_minutes"],"generated_at":datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}returnuser_report

基于python的电信资费管理系统演示录像-结语

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