小明：最近我在研究扬州高校的学工管理系统，发现不同学校在系统功能和用户体验上差别挺大的。你觉得这可能跟它们的排名有关吗？

小李：确实有关系。很多高校在信息化建设方面投入不一，导致学工管理系统的技术水平和功能完善程度也存在差异。一些排名靠前的高校往往拥有更先进的系统。

小明：那你能举个例子吗？比如扬州大学或者扬州工业职业技术学院，它们的系统有什么不同吗？

小李：当然可以。以扬州大学为例，他们的学工管理系统集成了学生信息管理、成绩查询、心理辅导、就业服务等多个模块，而且采用了微服务架构，响应速度快，扩展性强。

小明：听起来很先进。那你是怎么知道这些信息的？是不是需要看一些排名数据？

小李：是的。我之前整理过一份扬州高校学工管理系统的排名报告，主要是根据系统功能完整性、用户满意度、技术架构等方面来评估的。

小明：那你能不能给我看看这个排名的具体内容？或者有没有什么代码可以参考？

小李：当然可以。下面是我写的一个简单的Python脚本，用来模拟学工管理系统的排名逻辑。你可以参考一下。

# 学工管理系统排名模拟代码

import pandas as pd

# 模拟数据：学校名称、系统评分、用户满意度、技术架构评分
data = {
    'School': ['扬州大学', '扬州工业职业技术学院', '江苏大学', '扬州职业大学'],
    'SystemScore': [90, 85, 88, 75],
    'UserSatisfaction': [88, 82, 86, 70],
    'TechScore': [92, 86, 89, 73]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算综合得分（假设三个维度权重相等）
df['TotalScore'] = (df['SystemScore'] + df['UserSatisfaction'] + df['TechScore']) / 3

# 排名
df = df.sort_values(by='TotalScore', ascending=False).reset_index(drop=True)
df['Rank'] = df.index + 1

print(df[['Rank', 'School', 'TotalScore']])
    

小明：这段代码看起来不错，能帮助我们快速计算出各个学校的综合得分并进行排名。不过，你有没有考虑过实际系统中可能有更多的指标？比如系统的稳定性、安全性、可维护性等等？

小李：你说得对。实际系统排名会更加复杂，可能需要引入更多维度。比如系统日志分析、故障率、响应时间、安全漏洞数量等。我们可以用类似的方法，将这些指标量化后进行加权计算。

小明：那如果我想把这些数据可视化，应该怎么做呢？

小李：可以用Matplotlib或Seaborn库进行数据可视化。比如绘制柱状图或折线图来显示各校的排名变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制排名柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='Rank', y='TotalScore', data=df, palette='viridis')
plt.title('扬州高校学工管理系统综合排名')
plt.xlabel('排名')
plt.ylabel('综合得分')
plt.show()
    

小明：这个图表看起来很清楚，能直观地看出哪所学校排名最高。不过，如果我要把这些数据存储起来，应该用什么数据库比较好？

小李：如果是处理大量数据，建议使用MySQL或PostgreSQL这样的关系型数据库。如果是实时性要求高、数据量大，也可以考虑使用MongoDB这样的NoSQL数据库。

小明：那我可以把排名结果保存到数据库里，方便以后查询和更新吗？

小李：当然可以。下面是一个简单的Python连接MySQL数据库并插入排名数据的例子。

import mysql.connector

# 连接数据库
conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="yourpassword",
    database="school_ranking"
)

cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS school_rankings (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    school_name VARCHAR(255),
    total_score FLOAT,
    rank INT
)
""")

# 插入数据
for index, row in df.iterrows():
    cursor.execute("""
        INSERT INTO school_rankings (school_name, total_score, rank)
        VALUES (%s, %s, %s)
    """, (row['School'], row['TotalScore'], row['Rank']))

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
    

小明：这样就能把排名数据存进数据库了。那如果我要从数据库中读取这些数据，再生成一个排名报告，应该怎么操作？

小李：可以通过编写一个查询语句，获取所有学校的数据，然后按照排名排序，最后输出成Excel文件或PDF格式。

# 查询数据库中的排名数据
cursor.execute("SELECT * FROM school_rankings ORDER BY rank ASC")
results = cursor.fetchall()

# 将结果写入Excel
import pandas as pd

df_db = pd.DataFrame(results, columns=['ID', 'School Name', 'Total Score', 'Rank'])
df_db.to_excel('school_ranking.xlsx', index=False)
    

小明：太棒了！这样一来，整个流程就完整了。从数据收集、排名计算、可视化到数据存储和报告生成，都实现了。

小李：没错，这就是现代高校学工管理系统开发中常见的技术流程。随着人工智能和大数据的发展，未来的学工管理系统可能会更加智能，甚至可以根据学生的个性化需求自动推荐资源和服务。

小明：听你这么一说，我对学工管理系统的技术实现有了更深的理解。看来，不仅要有好的系统设计，还要有强大的数据分析和处理能力。

小李：是的，技术是支撑一切的基础。希望你在学习的过程中能够不断积累经验，将来也能参与到这类系统的开发中去。

小明：谢谢你的讲解，我会继续努力的！