在高校科研管理中，科研成果的统计与排行对于评估学术水平至关重要。本文旨在开发一个高校科研管理系统，结合Python与MySQL数据库，提供科研成果的排行分析功能。

二次排课软件源码

首先，我们搭建了基础的科研管理系统架构，使用Python的Flask框架作为后端服务，并利用MySQL存储科研数据。系统主要包括用户模块、科研成果录入模块以及排行分析模块。

以下为系统核心功能的代码示例：

# 数据库配置
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://username:password@localhost/db_name'
db = SQLAlchemy(app)

class Research(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    author = db.Column(db.String(100))
    title = db.Column(db.String(200))
    year = db.Column(db.Integer)
    citation = db.Column(db.Integer)

@app.route('/add_research', methods=['POST'])
def add_research():
    data = request.get_json()
    new_research = Research(author=data['author'], title=data['title'], year=data['year'], citation=data['citation'])
    db.session.add(new_research)
    db.session.commit()
    return jsonify({"message": "Research added successfully"}), 201

@app.route('/rank_by_citation', methods=['GET'])
def rank_by_citation():
    ranked_results = Research.query.order_by(Research.citation.desc()).all()
    result_list = [{"author": r.author, "title": r.title, "citation": r.citation} for r in ranked_results]
    return jsonify(result_list), 200

在上述代码中，`/add_research`接口用于新增科研成果，而`/rank_by_citation`接口则根据引用次数对科研成果进行排序并返回结果。

此外，为了增强用户体验，前端采用HTML+JavaScript实现动态展示功能。通过Ajax调用后端接口，实时更新排名信息，同时支持按年份筛选特定时间段内的科研成果。

总结来说，该高校科研管理系统不仅实现了科研成果的高效录入与管理，还通过排行功能帮助决策者快速了解各研究团队的表现，具有较高的实用价值和技术深度。