25-6-11 11:18
Alice
大家好，我是Alice。今天我们讨论的主题是高校科研管理系统，特别是如何在系统中高效管理横向项目。最近我在合肥的一所大学参与了一个这样的项目，感觉非常有意思。
Bob
嗨Alice，听起来很有趣。我之前也听说过横向项目，但不太清楚它具体是什么？可以简单介绍一下吗？
Alice
当然！横向项目是指由企业或社会机构出资支持的科研项目，区别于纵向项目（如国家自然科学基金）。这类项目通常更贴近实际需求，比如产品研发、技术咨询等。
Charlie
明白了，那你们是怎么把这些项目整合到科研管理系统里的呢？
Alice
我们首先需要一个清晰的数据模型。比如，每个横向项目都有项目名称、负责人、合作单位、合同金额等信息。然后，我用Python编写了一个简单的脚本，用于从Excel导入这些数据。
def import_project_data(file_path):
import pandas as pd
data = pd.read_excel(file_path)
# 假设数据包含 'name', 'principal_investigator', 'partner', 'amount' 等列
for index, row in data.iterrows():
project = Project(
name=row['name'],
principal_investigator=row['principal_investigator'],
partner=row['partner'],
amount=row['amount']
)
project.save()
print("Data imported successfully.")
]]>
Above is the basic code to read Excel files and save them into our database.
Bob
这很棒！那么你们是如何确保数据库查询效率的呢？毕竟项目数量可能会很多。
Alice
确实是个问题。我们采用了索引优化策略，比如为`principal_investigator`字段添加索引，并定期清理冗余数据。此外，还使用了Django框架自带的缓存机制。
from django.core.cache import cache
def get_project_by_pi(pi_name):
cached_data = cache.get(f"pi_{pi_name}")
if cached_data:
return cached_data
else:
projects = Project.objects.filter(principal_investigator=pi_name)
cache.set(f"pi_{pi_name}", projects, timeout=3600)
return projects
]]>
这里展示了如何利用Django的缓存功能加速查询。
Charlie
听上去这个系统已经很完善了。你们有没有遇到什么挑战？
Alice
最大的挑战是如何平衡不同部门的需求。例如，财务部门希望快速查看所有项目的资金流向，而科研部门则更关注项目进度。最终我们通过权限管理和报表生成解决了这个问题。
