代码实现高性能分布式并行异构智能社区管理统筹系统

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wx5f184b1820e35 2024-08-16 21:33:17 ©著作权

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Python 代码实现高性能分布式并行异构智能社区管理统筹系统

用户管理模块

处理用户注册、登录、权限管理等功能。代码实现应包含用户认证、授权和会话管理等。

from flask import Flask, request, jsonify, session
from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash

app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your_secret_key'

# 假设有一个用户数据库
users_db = {
    'admin': generate_password_hash('admin123')
}

@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    data = request.get_json()
    username = data.get('username')
    password = data.get('password')
    
    if username in users_db and check_password_hash(users_db[username], password):
        session['user'] = username
        return jsonify({'message': 'Login successful!'}), 200
    else:
        return jsonify({'message': 'Invalid credentials'}), 401

@app.route('/logout', methods=['POST'])
def logout():
    session.pop('user', None)
    return jsonify({'message': 'Logged out!'}), 200

@app.route('/register', methods=['POST'])
def register():
    data = request.get_json()
    username = data.get('username')
    password = data.get('password')
    
    if username in users_db:
        return jsonify({'message': 'User already exists!'}), 400
    
    users_db[username] = generate_password_hash(password)
    return jsonify({'message': 'User registered successfully!'}), 201

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

数据收集与监控模块

实时收集社区各类传感器数据，如环境监控、安防系统等。代码实现包括数据采集、传输和存储机制，可能需要考虑消息队列或流处理系统的使用。

import pika
import json

def callback(ch, method, properties, body):
    data = json.loads(body)
    # 假设数据是从传感器来的
    print(f"Received data: {data}")

def start_monitoring():
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
    channel.queue_declare(queue='sensor_data')
    
    channel.basic_consume(queue='sensor_data', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
    print('Waiting for sensor data. To exit press CTRL+C')
    channel.start_consuming()

if __name__ == "__main__":
    start_monitoring()

资源分配与调度模块

动态分配和调度社区内的资源，如能源管理、设备调度等。代码实现应支持资源优化调度算法，可能需要并行计算框架的支持。

from multiprocessing import Pool
import random

def allocate_resource(task_id):
    # 模拟资源分配
    resource = random.choice(['Resource1', 'Resource2', 'Resource3'])
    print(f"Task {task_id} allocated to {resource}")
    return resource

if __name__ == "__main__":
    tasks = [i for i in range(10)]
    
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(allocate_resource, tasks)
    
    print("All tasks processed.")

智能决策模块

基于收集的数据进行分析，提供智能决策支持，如异常检测、预测分析等。代码实现可以采用机器学习模型，或者结合规则引擎进行决策支持。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

# 模拟数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# 新的数据点
new_data = np.array([[2, 3]])
prediction = model.predict(new_data)
print(f"Prediction: {prediction[0]}")

通信与网络模块

负责不同设备之间的通信，包括跨平台和异构设备的互联互通。代码实现应包含协议转换、数据加密和传输优化等。

import socket

def start_server():
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server_socket.bind(('localhost', 12345))
    server_socket.listen(5)
    
    print('Server started, waiting for connections...')
    
    while True:
        client_socket, addr = server_socket.accept()
        print(f"Connection from {addr}")
        client_socket.send(b'Hello from server!')
        client_socket.close()

if __name__ == "__main__":
    start_server()

界面与用户交互模块

为用户提供友好的界面，展示系统状态和数据分析结果。代码实现可以使用Web前端框架，如React或Vue，结合后台API。

// 使用React创建简单的前端界面
import React, { useState } from 'react';

function App() {
  const [message, setMessage] = useState('');

  const fetchData = async () => {
    const response = await fetch('http://localhost:5000/api/data');
    const data = await response.json();
    setMessage(data.message);
  };

  return (
    <div>
      智能社区管理系统
      <button onClick={fetchData}>获取数据</button>
      <p>{message}</p>
    </div>
  );
}

export default App;

系统容错与恢复模块

处理系统异常、数据恢复和故障容错机制。代码实现需要考虑日志记录、自动故障恢复等机制。

import logging

logging.basicConfig(filename='system.log', level=logging.DEBUG)

def process_data(data):
    try:
        # 模拟数据处理
        result = data / 0
        return result
    except ZeroDivisionError as e:
        logging.error(f"Error processing data: {e}")
        # 实现简单的故障恢复机制
        return None

if __name__ == "__main__":
    data = 100
    result = process_data(data)
    
    if result is None:
        print("Failed to process data, check logs for details.")
    else:
        print(f"Processed data: {result}")

C++ 代码实现高性能分布式并行异构智能社区管理统筹系统