技术选型与框架对比
Python 后端框架选择 Flask 和 Django 的对比分析。Flask 轻量级特性适合快速开发小型系统，Django 全栈框架适合复杂业务场景。数据库选用 MySQL 或 SQLite 的适用场景分析。
系统功能模块设计
- 文物信息管理模块：CRUD 操作、分类标签、多媒体附件上传。
- 报修流程模块：工单创建、状态跟踪、维修记录归档。
- 用户权限模块：角色划分（管理员/维修员/普通用户）、JWT 鉴权。
- 数据统计模块：报表生成、可视化看板（Echarts 集成）。
数据库模型设计
ER 图核心实体：Artifact（文物）、RepairTicket（报修单）、User（用户）。关系模型设计包括一对多（用户 - 报修单）、多对多（文物 - 分类标签）。字段示例：文物表包含 name, era, material, current_status 等字段。
关键技术实现
- Flask 蓝图 (Blueprints) 实现模块化路由。
- RESTful API 设计规范与 Swagger 文档集成。
- 文件存储方案：本地存储与云存储（七牛云/AWS S3）对接。
- 缓存优化：Redis 加速高频访问数据。
前端交互方案
- 基础模板：Jinja2 模板引擎渲染方案。
- AJAX 交互：Fetch API 实现异步数据加载。
- 响应式布局：Bootstrap 5 适配多端设备。
测试与部署
- 单元测试：pytest 框架编写测试用例。
- CI/CD 流程：GitHub Actions 自动化部署脚本。
- 容器化方案：Docker Compose 编排 PostgreSQL+Redis 服务。
扩展功能建议
- 三维文物展示：集成 Three.js 实现模型预览。
- GIS 集成：高德地图 API 展示文物地理位置。
- 微信小程序端：基于 Flask-RESTful 开发跨平台接口。
性能优化策略
- Nginx 反向代理配置。
- Gunicorn 多 worker 进程配置。
- SQLAlchemy 查询优化技巧。
注：实际开发时需根据具体需求调整技术方案，Django 版本可参考使用 DRF（Django REST Framework）替代 Flask 实现 API 部分。
