面向 IT 运维的 Windows 硬件资产自动采集与集中管理工具 从「一台台手动登记」到「点一下自动盘点 + 网页端统一看板」，把单次资产盘点从 5 分钟压缩到 10 秒以内。
日常运维里，给员工电脑建档最头疼三件事：慢、错、散。
- 慢：手动打开「此电脑 / 设备管理器 / 命令提示符」抄配置，一台 5 分钟起步；
- 错：人抄难免手滑，内存第几代、硬盘是固态还是机械经常写错；
- 散：数据记在 Excel、微信、脑子里的都有，中心服务器上看不到全貌。
本项目用一组底层 API 自动抓取硬件指纹，再配合 智能品牌识别算法，把"杂乱的 OEM 字符串"翻译成人能看懂的品牌型号，最后通过采集代理 + 中心服务器把零散数据汇总成一张可导出、可筛选的资产总表。
- 异步深度采集：程序秒开，后台静默扫描 CPU / 内存（含代数与频率）/ 硬盘（类型 + 容量 + 品牌）/ 主板 / 显卡 / 网卡（IP + MAC）。
- 智能品牌引擎：内置 43+ 品牌模糊匹配，能从
TUF GAMING B550M这类 OEM 串里识别出「华硕」。 - 引导式录入：采集完自动弹窗，补上部门、使用人即可入档，不打断思路。
- 可编辑资产表：双击 / 右键即可改、删任意记录，工具栏按钮齐活。
- JSON 持久化 + 一键 Excel 导出：本地先存 JSON 防丢，随时导出标准资产报表。
把上面那套采集能力打成单个 exe，发到每台员工电脑上跑：
- 自动上报：采集完立刻推送到中心服务器 / 共享文件夹 / 本机指定目录（多目标回退）。
- 静默模式：
--no-gui --no-meta不弹窗、不问部门，适合用计划任务定时跑。 - 命令行即配：部门、使用人、服务器地址都能一条命令传进去，批量下发无压力。
server.py：零依赖（纯标准库），python server.py起一个局域网看板，收上报、展示、导出。web_server.py：Flask 版，适合上云，支持搜索筛选、网页端一键导出 Excel / CSV（导出内容跟随当前筛选条件）。- 网页端导出：不管用哪种服务端，仪表盘上都有「⬇ 导出 Excel / CSV」按钮，和桌面端导出的表完全一致。
- 实时 JSON 持久化，断电 / 异常退出不丢数据；
- openpyxl 报表：表头蓝底白字、冻结首行、自动筛选、健康度红底高亮、附带统计工作表。
- Windows 10 / 11
- Python 3.8+
git clone https://github.com/SUIY1/Computer-Asset-Management.git
cd Computer-Asset-Management
pip install -r requirements.txtpython main.py打开后点「深度采集」→ 自动弹窗填部门/使用人 → 点「导出 Excel」交差。
# 在一台"中心服务器"上启动看板（局域网用 server.py，上云用 web_server.py）
python server.py --host 0.0.0.0 --port 8000
# 在每台员工电脑上运行采集代理，把数据上报到上面的地址
agent.exe --server http://192.168.1.10:8000 --dept 财务部 --user 张三浏览器打开 http://中心服务器IP:8000，即可看到所有上报设备的汇总表，随时导出 Excel / CSV。
把 agent.py 用 Nuitka 编译 + UPX 压缩 打成单个、体积小巧的 agent.exe，发到员工机双击即用（目标机无需安装 Python / psutil 等任何环境）。
Nuitka 把 Python 编译成 C 再打包成原生 exe（启动快、更难反编译），UPX 负责把最终 exe 进一步压缩体积——两者配合是本项目的推荐打包方式。
方式一：一键脚本（推荐，Windows 上双击即可）
pip install nuitka psutil
# 把 upx.exe 放到 PATH（下载：https://github.com/upx/upx/releases）
build_agent.bat
# 产物在 dist/agent.exe方式二：命令行
pip install nuitka psutil
python -m nuitka --standalone --onefile --windows-disable-console ^
--enable-plugin=tk-inter --include-module=psutil ^
--assume-yes-for-downloads --output-dir=dist --output-filename=agent.exe ^
--upx-binary=upx agent.py说明：首次构建 Nuitka 会自动下载 C 编译器（MinGW），需联网；
--upx-binary=upx要求本机已装 UPX 且在 PATH，否则跳过压缩。 桌面端点「一键生成部署包」会自动走上述 Nuitka 流程，并把agent.exe+ 配置 + 品牌库打包成agent_deploy/目录直接分发。备选（PyInstaller）：沿用
agent.spec（已启用upx=True）也是可行的，但本项目主推 Nuitka + UPX。
├── main.py # 桌面端启动入口
├── gui.py # 界面布局与交互逻辑
├── collector.py # 硬件采集底层模块（WMI / psutil）
├── data_handler.py # Excel 导出与 JSON 读写
├── brand_database.py # 品牌匹配算法与数据库（43+ 品牌）
├── agent.py # 采集代理（可打包为 agent.exe，部署到员工机）
├── server.py # 中心服务器（纯标准库，零依赖）
├── web_server.py # 中心服务器（Flask 版，适合上云）
├── agent.spec # PyInstaller 打包配置（备选方案）
├── build_agent.bat # 一键用 Nuitka + UPX 打包 agent.exe（Windows）
├── requirements.txt # 依赖列表
├── 网站版部署说明.md # 网页/云部署详细步骤
├── images/ # 界面截图
└── 数据存储/ # 自动生成：品牌库 + 资产记录 + 上报数据
| 模块 | 技术 |
|---|---|
| 语言 | Python 3.8+ |
| 桌面 GUI | Tkinter（自定义样式美化） |
| 硬件采集 | WMI、pywin32、psutil |
| 中心服务端 | 标准库 http.server（server.py）/ Flask（web_server.py） |
| 数据处理 | openpyxl、JSON |
| 打包 | Nuitka 编译 + UPX 压缩（单文件 agent.exe，build_agent.bat 一键构建；PyInstaller agent.spec 备选） |
- ✅ 新增 独立采集代理
agent.py：可打包为单文件 exe，部署到员工机自动上报； - ✅ 新增 中心服务器：
server.py（零依赖）/web_server.py（Flask），收上报 + 看板； - ✅ 新增 网页端一键导出 Excel / CSV：导出内容跟随搜索筛选，与桌面端报表一致；
- ✅ 优化 导出报表：表头样式、冻结首行、自动筛选、健康度高亮、统计页；
- ✅ 智能品牌库扩充至 43+ 品牌，支持 GUI 增删。
本项目由 SUI缘儿科技 维护，面向基层 IT 运维工程师，目标是做一个真正好用、能放心交给同事去跑的开源工具。
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© 2026 SUI缘儿科技
A Python-based Windows hardware asset collection & centralized management tool. It auto-captures CPU, memory (DDR gen + freq), disks (type + size + brand), mainboard, GPU, IP/MAC, then identifies brands via a fuzzy-match engine.
Highlights
- Desktop tool (
main.py): deep scan + editable asset table + one-click Excel export. - Collection agent (
agent.py→agent.exe): deploy to each PC, auto-report to a central server / SMB share / local dir; silent mode (--no-gui --no-meta) for scheduled tasks. - Central server:
server.py(stdlib-only, zero deps) orweb_server.py(Flask for cloud), both with dashboard + web Excel/CSV export that follows the current filter. - Brand library: 43+ brands, GUI-managed.
- Data safety: JSON persistence + styled openpyxl export (frozen header, auto-filter, health highlight, summary sheet).
Quick start
pip install -r requirements.txt
python main.py # desktop tool
python server.py --port 8000 # central server (LAN)
agent.exe --server http://IP:8000 # report from a client PC