摘要：随着新时代物质生活的改善，人们越发注重自身的生活质量，重视日常生活中的健康数据，而生活的快节奏让人们无暇定期体检且“排队三小时看病一分钟”的现象日趋普遍。

针对上述问题，本课题是在“互联网+”的时代背景下，基于Android前端开发技术、Spring Boot框架的后台服务器以及python爬虫技术，应运而生的。本课题顺应智慧医疗的不断推进，将家庭健康系统这个最贴近居民的日常健康保障的分支进行拓展。

“家庭健康管家助手”根据自动获取计步信息以及每日血压、血糖、体脂、睡眠等数据科学分析用户健康状况，提供用户的健康报表并给出合理建议；提供用户专属的电子健康档案；同时结合python的scrapy爬虫框架爬取的医疗大数据和ElasticSearch给用户提供两种疾病自诊方式：问答式疾病自诊和自我查询式疾病自诊。帮助用户随时随地，高效进行简单的疾病自诊并给出疾病概述、临床表现、病因以及治疗等方法，大大节省人们的时间和医疗负担，让智慧医疗走进寻常百姓家，具有良好的推广前景和市场价值。

关键词：Android; spring boot; Scrapy;ElasticSearch; MySQL

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1  研究背景和意义-1

1.2  国内外发展现状-1

1.3  本文主要工作-2

2.相关理论与技术的介绍-3

2.1  系统技术的介绍-3

2.1.1Android-3

2.1.2 Python-3

2.1.3 Spring Boot +spring data jpa-3

2.1.4 MVP模式-3

2.2  Scrapy框架-4

2.2.1 Scrapy介绍与使用-4

2.2.2 Scrapy中常见的问题-6

3.系统需求分析-9

3.1总体分析-9

3.1.1用户管理共能模块-9

3.1.2 疾病自诊功能模块-10

3.1.3  健康体检管理功能模块-10

3.1.4  健康档案功能模块-11

3.2系统用例模型-11

3.2.1后台管理员的用例模型-11

3.2.2用户的用例模型-13

3.3 系统类图-16

3.3.1参与者相关类-16

3.3.2 系统中其他的相关类-17

3.3.3 各个类之间的关系图-18

3.4 系统交互过程分析-19

3.5 系统状态图分析-26

3.6 系统架构图分析-26

3.6.1系统各节点作用-27

3.6.2系统工作流程-27

4.数据库设计-30

4.1 数据库 E-R图-30

4.2 数据库关系模式-30

4.3 数据表-31

5.系统功能设计-33

5.1登录注册-33

5.1.1流程图-33

5.1.2记住密码与自动登录的实现-33

5.2疾病自诊模块实现-33

5.2.1医疗大数据的爬取-33

5.2.2 医疗数据的存储-35

5.2.3  自我查询实现疾病自诊-36

5.2.4  回答问题测试实现疾病自诊-39

5.3 健康体检模块实现-39

5.3.1自动计步-39

5.3.2 采集生理特征值-40

5.4重要页面展示-42

6.总结与展望-45

7.本课程对社会人文、环境、法律的影响-46

7.1对社会人文的影响-46

7.2对环境的影响-46

7.3对法律的影响-46

参考文献与附录-47

致谢-48