构建高效科研系统的自动化解决方案

研究员A: 最近我们实验室的科研效率不高，数据处理和分析耗费大量时间，有没有什么办法可以优化呢？

研究员B: 我之前也遇到过类似问题。我们可以考虑开发一个科研管理系统来解决这些问题。你有编程基础吗？

研究员A: 基础还可以，Python学得不错。你觉得这个系统应该具备哪些功能呢？

研究员B: 首先需要一个数据管理模块，能够存储实验数据；其次要有数据分析工具，比如统计图表生成；最后还需要任务分配功能，方便团队协作。

研究员A: 听起来很实用！那我们从哪里开始做起呢？

研究员B: 先搭建基本框架吧。我建议使用Flask作为后端，前端可以用HTML+JavaScript简化操作界面。

研究员B: 这是我们的主程序入口文件：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/data', methods=['POST'])
def add_data():
    data = request.json
    # 存储数据到数据库（假设已连接）
    return jsonify({"status": "success", "message": "Data added successfully."})

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

研究员A: 看起来不错！不过我们还需要前端页面让用户输入数据。

研究员B: 对，这是简单的HTML表单代码：

    
    


    

        Experiment Name:
        


        Result:
        


        Submit
    


    

研究员A: 太棒了！现在只需要完善中间的数据处理逻辑即可。

研究员B: 是的，接下来我们会加入更多高级功能，比如自动绘制图表等。

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