- 开发语言：Python
- 框架：django
- Python版本：python3.7.7
- 数据库：mysql 5.7
- 数据库工具：Navicat11
- 开发软件：PyCharm
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摘要
随着我国经济的高速发展与人们生活水平的日益提高，人们对生活质量的追求也多种多样。尤其在人们生活节奏不断加快的当下，人们更趋向于足不出户解决生活上的问题，智能停车系统展现了其蓬勃生命力和广阔的前景。与此同时，为解决车主需求，智能停车管理发展愈发多元化与网络化，与电子信息技术相结合。智能停车系统应运而生。
该系统利用Python语言、MySQL数据库，Django框架，结合目前流行的 B/S架构，将智能停车系统的各个方面都集中到数据库中，以便于车主的需要。该系统在确保系统稳定的前提下，能够实现多功能模块的设计和应用。该系统由管理员功能模块和车主功能模块组成。不同角色的准入制度是有严格区别的。各功能模块的设计也便于以后的系统升级和维护。该系统采用了软件组件化、精化体系结构、分离逻辑和数据等方法。
研究背景
近年来，随着计算机技术的飞速发展以及其在全球范围内的普及，计算机技术的在人们生活中应用的占比越来越大，尤其是信息资源管理方面，广泛应用于各个行业，已经产生了不可估量的社会效益。计算机技术在信息资源管理方面的应用大大提高了工作效率，简化了工作程序，改善了服务质量。而这些特点正好对智能停车系统的难题对症下药。智能停车系统一经问世，就展现了其巨大的发展前景与优势。电子信息技术与智能停车系统的结合，使得车主足不出户就可以在系统上操作，符合人们现代生活方式发展；这种结合也对智能停车系统模式的变革也起到了决定性的作用，可以实现智能停车系统信息一次录入，永久使用的便捷，关键词输入即可将车主需求进行匹配，达到客户需求最快最优实现的理想。然后这种模式更加节省成本，无论是纸质文字的录入和保存，还有人工的费用都为智能停车系统的资本积累以及变革提供了保障。因此可以看出，智能停车系统网络化，不仅大大提高了本行业的工作效率，简化工作方式，更是一场智能停车系统的深刻变革。
关键技术
Python是解释型的脚本语言，在运行过程中，把程序转换为字节码和机器语言，说明性语言的程序在运行之前不必进行编译，而是一个专用的解释器，当被执行时，它都会被翻译，与之对应的还有编译性语言。
同时，这也是一种用于电脑编程的跨平台语言，这是一门将编译、交互和面向对象相结合的脚本语言（script language）。
Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用（模型M、视图V和模板t）的框架模式。该框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈·莱因哈特命名。该架构的主要组件如下：
1.用于创建模型的对象关系映射。
2.最终目标是为用户设计一个完美的管理界面。
3.是目前最流行的URL设计解决方案。
4.模板语言对设计师来说是最友好的。
5.缓存系统。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。
系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。
系统实现
当游客打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，游客能够看到智能停车系统的导航条显示首页、车位信息、公告信息、个人中心等。管理员登录进入智能停车系统可以查看主页、车主、车辆信息、车位类型、车位信息、车辆入场、车辆出场、系统管理、个人中心等功能进行详细操作。
系统测试
每个系统在经过开发者的设计与研究之后，在真正投入使用之前都需要对该系统进行专业的测试。对系统进行简单的测试可以判断它是否满足说明书中所描述的功能，并且可以找出系统设计中存在的问题以此来优化系统。系统测试的方法很多，对本系统主要采取黑盒测试对系统的功能以及性能进行测试。
结论
基于Python智能停车系统在经过系统的开发后，已经成功完成搭建。在搭建过程中，最开始的工作是从查阅相关资料开始的，通过在互联网的智能停车系统资料查询和阅读，对整个智能停车系统有了整体的概念了解，然后对本智能停车系统进行分析设计，本次智能停车系统的诉求是实现车主的基本需求，所以在设计时，整个系统功能模块十分简洁，系统为管理员和车主二大结构模块。在系统具体实现过程中，先把系统数据库搭建，然后进行功能模块的代码编译，最后将所有模块进行整合，形成完整的智能停车系统。最后对系统进行了测试，测试结果符合预期。