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
昆明统一消息系统
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。