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基于Django实现的图书分析大屏系统项目

news 来源：原创 2025/8/23 4:16:25

图书分析大屏展示系统项目大纲与启动教程

一、项目概述

图书分析大屏展示系统是一个基于Django框架开发的Web应用，主要用于图书数据的可视化分析与展示。该系统采用MVT（Model-View-Template）架构模式，结合MySQL数据库，实现了图书数据的采集、清洗、存储、分析和可视化展示等功能。系统界面简洁大气，功能齐全，适合作为毕业设计或课程设计项目。

该系统主要特点包括：

基于Python Django框架开发，采用MVT架构
使用MySQL数据库进行数据存储
前端采用Bootstrap和jQuery等主流框架
集成爬虫功能，可自动采集图书数据
内置数据清洗模块，保证数据质量
可视化展示各类图书分析结果
支持用户注册登录和个性化推荐

二、项目截图

注册

首页

价格区间数量统计

不同类别下出版社发行量Top5

大屏展示

图书推荐

后台管理

三、技术栈

1. 开发环境

编辑器：PyCharm 2023.1 (旗舰版)
操作系统：Windows/Linux/MacOS

2. 前端技术

基础：HTML + CSS + JavaScript
框架：Bootstrap + jQuery
图表库：ECharts

3. 后端技术

框架：Django 4.2.2
爬虫：BeautifulSoup4 + Requests
数据处理：Pandas + NumPy
分析工具：SQLAlchemy + Jieba

4. 数据库

MySQL 8.0.26

5. 开发语言

Python 3.9.16

四、系统架构

1. 总体架构

系统采用经典的三层架构：

表示层（前端）：负责用户界面与交互
业务逻辑层（后端）：处理业务逻辑和数据分析
数据访问层：负责数据的存储和访问

2. MVT模式说明

Model层：定义数据模型，处理数据访问
View层：处理HTTP请求，实现业务逻辑
Template层：负责页面渲染和用户界面

3. 功能模块划分

用户管理模块：负责用户注册、登录等功能
数据采集模块：实现网络爬虫功能，采集图书数据
数据清洗模块：处理和转换原始数据
数据分析模块：对图书数据进行统计和分析
可视化展示模块：以图表形式展示分析结果
图书推荐模块：基于用户喜好推荐图书
后台管理模块：系统配置和数据管理

五、目录结构

Book_Analysis/
├── README.md                 # 项目说明文档
├── .idea/                    # PyCharm项目配置目录
├── test.py                   # 测试脚本
├── djangoPreject/            # Django项目目录
│   ├── djangoPreject/        # 项目配置目录
│   │   ├── __init__.py       # 初始化文件
│   │   ├── settings.py       # 项目设置
│   │   ├── urls.py           # URL配置
│   │   ├── wsgi.py           # WSGI应用配置
│   │   └── asgi.py           # ASGI应用配置
│   ├── system/               # 系统应用
│   ├── user/                 # 用户应用
│   ├── manage.py             # Django管理脚本
│   ├── static/               # 静态文件目录
│   └── templates/            # 模板文件目录
├── booksdb.sql               # 数据库SQL文件
├── clean.py                  # 数据清洗脚本
├── clean_data.csv            # 清洗后的数据
├── data.csv                  # 原始爬取数据
├── reptile.py                # 爬虫脚本
└── requirements.txt          # 项目依赖配置

六、数据流程

数据获取：通过reptile.py爬虫脚本从网站爬取图书数据，保存到data.csv
数据清洗：使用clean.py脚本对原始数据进行清洗，生成clean_data.csv
数据入库：将清洗后的数据导入MySQL数据库
数据分析：在系统中对数据进行统计分析
数据可视化：通过ECharts等工具将分析结果可视化展示

七、功能模块详解

1. 用户管理模块

用户注册：新用户可以注册账号
用户登录：已注册用户可以登录系统
个人信息管理：用户可以更新个人信息
权限控制：区分普通用户和管理员权限

2. 数据采集模块

网络爬虫：自动从图书网站采集数据
定时任务：支持定时更新数据
采集配置：可配置采集规则和参数

3. 数据清洗模块

数据去重：删除重复记录
数据修复：修复错误和缺失值
数据转换：转换数据格式和单位
数据分类：对图书进行分类标记

4. 数据分析模块

基础统计：图书数量、价格统计等
分类分析：不同类别图书的分布和特点
出版社分析：出版社出版情况统计
价格分析：图书价格区间分布

5. 可视化展示模块

数据大屏：综合展示关键数据指标
柱状图表：展示分类和数量关系
饼图：展示占比分布情况
折线图：展示趋势变化
热力图：展示分布密度

6. 图书推荐模块

基于用户行为的推荐
基于内容的推荐
热门图书推荐
相似图书推荐

7. 后台管理模块

用户管理：管理用户信息和权限
数据管理：管理和维护图书数据
系统配置：设置系统参数
日志管理：查看系统运行日志

八、系统截图和界面说明

登录界面：用户登录入口，简洁美观
注册界面：新用户注册页面
首页：系统主页，展示系统概况
价格区间数量统计：以图表形式展示不同价格区间的图书数量
不同类别下出版社发行量Top5：展示各类别中出版社的发行量排名
大屏展示：数据可视化大屏，全面展示分析结果
图书推荐：基于用户行为的个性化推荐
后台管理：系统管理界面，提供数据管理功能

九、数据库设计

1. 主要数据表

用户表(user_user)

id：用户ID，主键
username：用户名
password：密码
email：邮箱
is_active：是否激活
create_time：创建时间

图书表(system_book)

id：图书ID，主键
book_name：图书名称
author：作者
publisher：出版社
publish_date：出版日期
price：价格
category：类别
description：描述
cover_url：封面图片URL
rating：评分

分类表(system_category)

id：分类ID，主键
name：分类名称
description：分类描述

用户收藏表(system_userfavorite)

id：收藏ID，主键
user_id：用户ID，外键
book_id：图书ID，外键
create_time：收藏时间

2. 表关系

用户与收藏：一对多关系
图书与收藏：一对多关系
分类与图书：一对多关系

十、详细启动教程

1. 环境准备

1.1 安装Python

确保您已安装Python 3.9或更高版本，可以通过以下命令检查Python版本：

python --version

1.2 安装MySQL

安装MySQL 8.0或更高版本，并确保服务正常运行。记住您设置的用户名和密码。

1.3 创建虚拟环境（可选但推荐）

# 创建虚拟环境
python -m venv venv# Windows激活虚拟环境
venv\Scripts\activate# Linux/Mac激活虚拟环境
source venv/bin/activate

1.5 安装依赖

进入项目目录，安装所需的Python包：

pip install -r requirements.txt

这将安装包括Django、PyMySQL、BeautifulSoup4、Pandas等必要的库。

2. 数据库配置

2.1 创建数据库

登录MySQL，创建名为booksdb的数据库：

CREATE DATABASE booksdb CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

2.2 修改数据库配置

编辑djangoPreject/djangoPreject/settings.py文件，找到DATABASES配置部分，根据您的MySQL设置修改以下内容：

DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME': 'booksDB','USER': '您的MySQL用户名','PASSWORD': '您的MySQL密码','HOST': 'localhost','POST': 3306,'OPTIONS': {'init_command': "SET sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES'",},}
}

3. 数据导入

有两种方式可以导入数据：

3.1 使用预先准备的SQL文件（推荐）

使用MySQL客户端或命令行工具导入booksdb.sql文件：

mysql -u 用户名 -p booksdb < booksdb.sql

或者使用MySQL管理工具（如Navicat、MySQL Workbench等）导入SQL文件。

3.2 自定义数据（可选）

如果想使用自己的数据，可以按照以下步骤操作：

3.2.1 数据库同步

cd djangoPreject
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

如果需要自定义数据，请调用 reptile.py 爬虫文件，其中 max_page 是每个分类最大采集页数。爬虫结果会写入 data.csv 文件（如果采集多次记得备份，因为每次调用爬虫会覆盖）

爬取数据以后，需要调用 clean.py 数据清洗文件，会生成一个 clean_data.csv 文件，代码中调用清洗后的文件存入数据库（需要修改数据库相关的内容）

复制 booksdb.sql 中的文件内容运行。（不需要爬虫和数据清洗可以直接执行）

3.2.2 运行爬虫收集数据

python reptile.py

爬虫会将数据保存到data.csv文件。注意，每次运行爬虫会覆盖之前的data.csv文件，如需保留请提前备份。

3.2.3 清洗数据

python clean.py

此脚本会读取data.csv，处理后生成clean_data.csv文件。

3.2.4 修改数据库连接信息

编辑clean.py文件，找到create_engine配置部分，修改为您的数据库信息：

engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@localhost:3306/booksdb?charset=utf8')

4. 创建管理员账户

cd djangoPreject
python manage.py createsuperuser

按照提示输入用户名、邮箱和密码，创建管理员账户。

5. 启动项目

cd djangoPreject
python manage.py runserver

此时，Django开发服务器会在本地8000端口启动。

6. 访问系统

前台首页：http://127.0.0.1:8000/
后台管理：http://127.0.0.1:8000/admin

在后台管理界面使用刚才创建的管理员账户登录。

总结

图书分析大屏展示系统是一个功能完善、界面美观的Web应用，集成了数据采集、清洗、分析和可视化等多种功能。该系统采用Django+MySQL技术栈，具有良好的扩展性和维护性。通过本教程，您可以轻松部署和运行该系统，并根据需求进行二次开发和功能扩展。

无论是作为毕业设计、课程设计还是练习项目，本系统都能帮助您理解并实践Web开发、数据处理和可视化的相关知识，提升您的技术能力和项目经验。