基于Python的药店药品信息管理系统（源码+L文+说明文档）
二、需求分析
2.1 功能需求
因为该系统是药店药品管理系统，因此该系统的功能具有一定的局限性。
药品信息：药品编号，药品名称，药品数量，药品单价，主治功能，存放位置。
账号信息：个人账号，密码。
订单信息：订单号，出售药品号，出售药品数量，总价。
管理员登录该系统后，可以对药品信息进行增删改查，增加出售记录。
2.2 非功能需求
系统性能标准：
响应速度：系统需迅速响应用户指令，尤其在检索药品详情和执行销售交易等关键任务时，确保用户获得即时反馈。
处理能力：系统应能承载高并发请求量，维持操作的流畅性和系统的持续可用性。
系统可用性标准：
稳定性：系统应具备高稳定性，确保长时间运行无故障。
恢复力：系统应具备错误容忍和快速恢复功能，一旦发生故障，能迅速恢复正常运作，同时保障数据的一致性。
系统安全性标准：
数据保护：系统必须确保敏感信息如药品数据和客户信息的安全，通过数据加密和访问限制等手段进行保护。
访问权限：系统应实施严格的权限控制，确保只有授权用户才能执行关键操作。
备份与恢复：系统应定期备份数据，并在数据丢失或损坏时能迅速恢复。
系统可维护性标准：
扩展性：系统应有灵活的架构，便于根据业务发展进行功能扩展和定制。
维护性：系统应易于理解与维护，具备清晰的代码结构和完备的文档支持。
系统易用性标准：
用户界面：系统应提供清晰、用户友好的界面，简化操作流程，提高使用便捷性。
辅助文档：系统应配备详尽的用户手册和操作指导，同时提供在线帮助功能。
系统性能增强标准：
多任务处理：系统应能同时处理多个用户请求，保障操作的稳定性和效率。
资源优化：系统应高效利用硬件资源，避免资源浪费，消除性能瓶颈。
2.3 功能框图
该系统的功能框图如图2.3所示
图 2.3
三、数据库设计
3.1 管理员账号表
字段名称 | 数据类型 | 约束 | 备注 |
Id | int | primary key | 管理员编号 |
username | varchar（20） | not null | 管理员账号 |
Password | varchar（20） | not null | 管理员密码 |
3.2 药品信息表
字段名称 | 数据类型 | 约束 | 备注 |
Durg_id | int | primary key | 药品编号 |
Durg_name | varchar（20） | not null | 药品名称 |
quantity | varchar（20） | not null | 药品数量 |
Price | Double | not null | 药品单价 |
Manufacturer | varchar（50） | not null | 主治功能 |
Location | varchar（30） | not null | 存放位置 |
3.3 订单表
字段名称 | 数据类型 | 约束 | 备注 |
order_id | int | primary key | 订单编号 |
Durg_id | int | not null | 药品编号 |
quantity | varchar（20） | not null | 药品数量 |
Price | Double | not null | 药品单价 |
Total_price | Double | Not null | 药品总价 |
四、系统设计
4.1 算法流程图
4.1 登录模块分析
这里有有两个函数def create_login_window()，def login(username, password, window)。第一个函数是设计登陆界面，填写登录信息，第二个函数是检查登录信息是否正确，然后给出相应弹窗执行对应的操作。
4.2 药品信息模块分析
4.3 订单模块分析
def open_purchase_management():创建订单管理窗口def add_order():添加订单的文本框
def submit_order：将订单信息插入到数据库def display_order():：展示订单信息
五、界面展示
5.1 登录界面
5.2 管理员主界面
5.3 药品信息管理界面
1、药品信息管理主界面
2、添加，更新，删除药品界面
3、展示和查询药品界面
5.4 订单管理界面
1、订单管理主界面
2、订单增加界面
3、订单展示界面
六、系统开发总结
6.1 数据类型分析
在该文档四部分数据库设计有详细表达
6.2 算法亮点
智能库存管理算法是药店管理系统中的一项关键技术。它通过应用先进的算法对历史销售数据进行深入分析，并结合需求预测，能够精确计算出各种药品的库存需求。这种智能预测帮助药店避免过量库存导致的资金占用，同时也防止了库存不足影响顾客的购买体验。最终，智能库存管理算法实现了库存成本的最小化，同时确保了药店能够随时满足顾客的需求。
销售数据分析算法为药店提供了实时监控销售数据的能力，并能够深入分析这些数据。它通过算法识别出哪些药品是畅销产品，分析销售趋势，以及了解顾客的购买习惯。这些信息对于药店来说至关重要，因为它们可以基于这些数据制定更加精准和有效的销售策略，从而提高销售效率和顾客满意度。
智能推荐算法则进一步提升了顾客的购物体验。当顾客在药店购买药品时，系统会根据顾客的购买历史和个人健康信息，提供个性化的药品推荐。这种智能推荐不仅帮助顾客更快地找到所需的药品，而且通过提供更加贴合个人需求的产品选择，增强了顾客的满意度和忠诚度。智能推荐算法的运用，使得药店的服务更加个性化和高效。。
6.3 算法难点
药品库存管理是一项复杂任务，需考虑药品的多种规格、保质期、存储要求等变量，有效整合这些信息是一大挑战。智能算法必须适应库存的不断变化，理解不同药品的特性，并制定合理的补货计划。
精确的需求预测对于避免库存积压或短缺至关重要。然而，这一过程受到季节性波动、市场动向、竞争对手行为等多种变量的影响，这些因素均增加了预测的复杂性。
药品管理还必须严格遵守安全和合规性标准，包括确保合法销售和防止假冒药品流通。因此，算法需要内嵌安全与合规性检查，以保障药品销售活动遵循相关法律法规。
算法的效能和准确性高度依赖于数据的质量，包括销售、库存和供应商信息。数据的不准确、缺失或不一致性可能影响算法的表现。因此，必须开发算法来识别和纠正数据问题，从而提升算法的稳健性和可信度。
6.4 算法技巧
在实施算法之前，对数据进行彻底的预处理是必不可少的步骤。这包括但不限于数据清洗（如填补缺失值、纠正异常值）、数据标准化或归一化处理，以及特征选择和提取，这些步骤都是为了确保数据的准确性和适用性。
利用机器学习和数据挖掘技术对海量销售和顾客行为数据进行深入分析，揭示数据中隐藏的模式和趋势。这些技术在需求预测、销售趋势分析和药品推荐等方面发挥着重要作用，助力药店更有效地管理库存并提高销售业绩。
实时监控系统的设计允许算法持续跟踪药品库存和销售情况等关键指标，并将这些信息即时反馈给药店管理人员。这种即时反馈机制使管理人员能够迅速作出反应，比如调整库存或销售策略，以适应市场的快速变化。
个性化推荐算法的开发，根据顾客的购买历史、健康状况和个人偏好，提供定制化的购物建议。这种个性化的服务不仅能够提升顾客的满意度和忠诚度，还能有效增加销售额。
其他说明
1、资料部分来源于合法的互联网渠道收集和整理，部分自己学习积累成果，供大家学习参考与交流。
2、小编整理万套源码项目，在公众号后台回复
3、小编制作不易，一键四连再走吧，您的支持永远是我们更新的动力！
获取源码、文档及部署服务：
点击下方卡片公众号内回复【基于Python的学校教材管理系统源码】
