锦中招生管理系统

Alice

嗨，Bob！最近我在研究我们学校的招生系统，发现它在高峰期运行特别慢，尤其是当大量学生同时访问时。

Bob

是啊，我也注意到了。尤其是在牡丹江这样的城市，随着教育需求的增长，系统压力越来越大了。你有什么想法吗？

Alice

我想先从数据入手，看看能不能找出问题所在。我已经收集了一些历史招生数据，包括申请人数、录取情况等。

Bob

听起来不错。我们可以尝试用Python编写一些脚本来分析这些数据。比如，使用Pandas库来读取CSV文件并进行统计。

Alice

没错！我准备了一个简单的Python脚本，用于加载数据并生成报告。你可以看看这个：

                    import pandas as pd

                    # 加载数据
                    data = pd.read_csv('enrollment_data.csv')

                    # 查看基本信息
                    print(data.info())

                    # 统计每年的申请人数
                    yearly_applicants = data['Year'].value_counts().sort_index()
                    print(yearly_applicants)

                    # 计算平均录取率
                    acceptance_rate = data['Accepted'].mean() * 100
                    print(f"平均录取率为: {acceptance_rate:.2f}%")
                

Bob

哇，这个脚本很实用！我发现过去几年申请人数确实逐年增加，特别是在牡丹江地区。

Alice

对，而且我还注意到某些热门专业竞争非常激烈。我们需要优化系统，让它能够更好地应对这种增长。

Bob

那么，你认为我们应该怎么做呢？

Alice

首先，我们可以考虑升级数据库引擎，比如从SQLite切换到PostgreSQL，这样可以提高查询效率。其次，增加缓存机制也很重要，减少重复计算。

Bob

好主意！另外，我觉得我们还可以引入负载均衡技术，确保系统在高并发情况下依然稳定运行。

Alice

没错，通过这些改进，我们的招生系统应该可以更好地服务于牡丹江的学生们了。