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One-Stop Retail Inventory Solution

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PLA888/ioe

 
 

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📦 IOE 库存管理系统 | Inventory Management System

Django   Python   License   Docker

一站式零售库存解决方案,为您的商店量身定制

中文 | English

🚀 项目概述

IOE是一个基于Django开发的综合性库存管理系统,专为零售商店、小型仓库和商品销售场所设计。系统提供了完整的商品管理、库存跟踪、销售记录、会员管理和数据分析功能,帮助企业高效管理库存和销售流程。

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✨ 主要功能模块

🏷️ 商品管理

  • 商品信息管理:添加、编辑和查看商品详细信息,包括名称、条码、价格等
  • 商品分类管理:创建和管理商品分类,便于组织和查询
  • 商品规格管理:设置商品的颜色、尺码、规格和制造商等属性
  • 商品图片上传:上传和管理商品图片

📊 库存管理

  • 实时库存跟踪:精确掌握每个商品的库存数量
  • 智能库存预警:设置阈值,低库存自动提醒
  • 入库/出库管理:系统自动更新库存数量
  • 库存调整:支持手动调整和批量操作
  • 全面交易记录:详细记录所有库存变动明细

📝 库存盘点

  • 盘点计划创建:周期性或临时库存盘点安排
  • 高效盘点执行:记录实际与系统差异
  • 盘点审核流程:确保盘点数据准确性
  • 详细盘点报告:生成可视化盘点差异报告
  • 自动库存调整:根据盘点结果一键调整

💰 销售管理

  • 销售单创建:直观便捷的销售操作界面
  • 多元支付方式:现金、微信、支付宝、银行卡和账户余额等
  • 灵活销售折扣:支持多种折扣策略
  • 销售记录查询:多维度筛选历史销售数据
  • 无忧退货处理:简化销售退货流程

👥 会员管理

  • 会员信息管理:全面记录会员基础资料
  • 会员等级体系:自定义等级和专属优惠
  • 积分奖励系统:消费自动累积积分
  • 消费历史追踪:会员消费行为分析
  • 账户余额管理:充值与消费一体化
  • 贴心生日提醒:增强会员关怀

📊 数据分析与报表

  • 销售趋势图表:直观展示业务走向
  • 商品表现分析:识别热销与滞销商品
  • 库存健康评估:优化库存投资回报
  • 利润精准计算:多维度利润分析
  • 会员价值评估:深入了解会员贡献
  • 系统使用审计:全面操作日志记录

💡 系统特点

特点 描述
📱 用户友好 简洁直观的界面设计,易于上手和使用
🔄 功能完善 覆盖零售业务全流程,从商品入库到销售、会员管理
📊 数据可视化 丰富的报表和图表,直观展示业务数据
🔒 安全可靠 完善的权限控制和操作日志,保障数据安全
🔌 灵活扩展 模块化设计,易于扩展新功能
👥 社区支持 活跃的用户交流群,分享经验和解决问题

🚀 快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

数据库配置与初始化

# 1. 创建数据库(以MySQL为例)
CREATE DATABASE ioe CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

# 2. 修改项目配置文件中的数据库设置(project/settings.py)

# 3. 执行数据库迁移
python manage.py migrate

创建管理员账户

python manage.py createsuperuser

启动服务

python manage.py runserver

访问系统

在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/ 即可使用系统

Docker部署

对于生产环境,推荐使用Docker部署,详细说明请参阅Docker部署指南

📸 系统截图

























💬 社区交流与支持

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🤝 贡献指南

欢迎为IOE项目做出贡献!您可以通过以下方式参与:

  1. 提交Bug或功能建议:通过GitHub Issues
  2. 提交代码:Fork项目,创建Pull Request
  3. 完善文档:改进使用手册和开发文档
  4. 分享使用经验:在交流群中与其他用户分享

📄 许可证

本项目采用 MIT License

☕ 支持项目

如果您觉得这个项目对您有帮助,可以通过以下方式支持我们继续开发和维护:

   

📞 联系方式

有问题?建议?或定制化需求?

通过以下方式联系我们:

📧 邮箱:zhtyyx@gmail.com
🐞 问题反馈:GitHub Issues
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软件著作权已登记,如有疑问请联系我们。
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About

One-Stop Retail Inventory Solution

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No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • HTML 47.3%
  • Python 46.9%
  • JavaScript 5.7%
  • Dockerfile 0.1%
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