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AI/Text2Sql/TestDrawEcharts.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+import os
+from pyecharts import options as opts
+from pyecharts.charts import Bar
+
+def generate_bar_chart_from_result(result, x_column: str, y_column: str, output_file: str = "bar_chart.html"):
+    """
+    根据结果集生成柱状图并保存为 HTML 文件。
+
+    参数:
+        result: 结果集，通常是一个列表（字典格式）。
+        x_column (str): 作为 X 轴的列名。
+        y_column (str): 作为 Y 轴的列名。
+        output_file (str): 输出 HTML 文件名（默认 "bar_chart.html"）。
+    """
+    try:
+        # 如果结果集为空，直接返回
+        if not result:
+            raise ValueError("结果集为空，无法生成图表！")
+
+        # 检查列名是否存在
+        if x_column not in result[0]:
+            raise ValueError(f"X 轴列名 '{x_column}' 不存在！")
+        if y_column not in result[0]:
+            raise ValueError(f"Y 轴列名 '{y_column}' 不存在！")
+
+        # 提取 X 轴和 Y 轴数据
+        x_axis_data = [f"{row['学段']} - {row['科目']}" for row in result]  # 组合学段和科目作为 X 轴
+        y_axis_data = [row[y_column] for row in result]
+
+        print("X 轴数据:", x_axis_data)
+        print("Y 轴数据:", y_axis_data)
+
+        # 创建柱状图
+        bar = Bar()
+        bar.add_xaxis(x_axis_data)
+        bar.add_yaxis("课程数量", y_axis_data)
+
+        # 设置全局配置
+        bar.set_global_opts(
+            title_opts=opts.TitleOpts(title="学段-科目课程数量柱状图"),
+            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="学段-科目", axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)),  # X 轴标签旋转 45 度
+            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="课程数量"),
+            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True)
+        )
+
+        # 保存为 HTML 文件
+        bar.render(output_file)
+        print(f"柱状图已保存为 {output_file}")
+
+        # 检查文件是否存在
+        if os.path.exists(output_file):
+            print("文件生成成功！")
+        else:
+            print("文件生成失败！")
+    except Exception as e:
+        print(f"生成柱状图时发生错误: {e}")
+
+
+# 示例数据
+result = [
+    {"学段": "小学", "科目": "语文", "课程数量": 120},
+    {"学段": "小学", "科目": "数学", "课程数量": 100},
+    {"学段": "初中", "科目": "语文", "课程数量": 150},
+    {"学段": "初中", "科目": "数学", "课程数量": 130},
+]
+
+# 生成柱状图
+generate_bar_chart_from_result(
+    result,
+    x_column="学段",
+    y_column="课程数量",
+    output_file="d:/lesson_bar_chart.html"
+)

AI/Text2Sql/Util/EchartsUtil.py

@@ -0,0 +1,79 @@
+import os
+from pyecharts import options as opts
+from pyecharts.charts import Bar
+from pyecharts.commons.utils import JsCode
+
+
+def generate_bar_chart_from_result(result, x_columns: list, y_columns: list, output_file: str = "bar_chart.html"):
+    """
+    根据结果集生成柱状图并保存为 HTML 文件。
+
+    参数:
+        result: 结果集，通常是一个列表（字典格式）。
+        x_columns (list): 作为 X 轴的列名列表。
+        y_columns (list): 作为 Y 轴的列名列表。
+        output_file (str): 输出 HTML 文件名（默认 "bar_chart.html"）。
+    """
+    try:
+        # 如果结果集为空，直接返回
+        if not result:
+            raise ValueError("结果集为空，无法生成图表！")
+
+        # 检查列名是否存在
+        for col in x_columns + y_columns:
+            if col not in result[0]:
+                raise ValueError(f"列名 '{col}' 不存在！")
+
+        # 提取 X 轴数据（动态组合多列）
+        x_axis_data = [" - ".join(str(row[col]) for col in x_columns) for row in result]
+        # 提取 Y 轴数据
+        y_axis_data = [row[y_columns[0]] for row in result]  # 目前只支持一个 Y 轴列
+
+
+
+        # 为每个柱状图设置不同颜色
+        colors = [
+            "#5470C6", "#91CC75", "#EE6666", "#73C0DE", "#3BA272", "#FC8452", "#9A60B4", "#EA7CCC"
+        ]  # 自定义颜色列表
+        # 创建柱状图并配置布局
+        bar = Bar()
+        bar.add_xaxis(x_axis_data)
+        bar.add_yaxis(
+            series_name=y_columns,
+            y_axis=y_axis_data,
+            bar_width="30%",  # 控制柱宽
+            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
+                color=JsCode(f'''
+                    function(params) {{
+                        var colorList = {colors};
+                        return colorList[params.dataIndex % colorList.length];
+                    }}
+                ''')
+            )
+        )
+        bar.set_global_opts(
+            xaxis_opts=opts.AxisOpts(
+                name=" - ".join(x_columns),
+                axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45),
+                boundary_gap=True,  # 开启分类间隙
+                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False)
+            ),
+            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name=y_columns),
+            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True)
+        )
+
+        # 确保目标目录存在
+        if not os.path.exists(os.path.dirname(output_file)):
+            os.makedirs(os.path.dirname(output_file))
+
+        # 保存为 HTML 文件
+        bar.render(output_file)
+        print(f"柱状图已保存为 {output_file}")
+
+        # 检查文件是否存在
+        if os.path.exists(output_file):
+            print("文件生成成功！")
+        else:
+            print("文件生成失败！")
+    except Exception as e:
+        print(f"生成柱状图时发生错误: {e}")

AI/Text2Sql/YunXiao.py

@@ -1,12 +1,9 @@
-import os
-
-from pyecharts import options as opts
-from pyecharts.charts import Bar
-
 from Text2Sql.Util.PostgreSQLUtil import PostgreSQLUtil
 from Text2Sql.Util.SaveToExcel import save_to_excel
 from Text2Sql.Util.Text2SqlUtil import *
 
+from Util.EchartsUtil import *
+
 '''
 经验：
 1、尽量使用宽表，少用关联，越少越好
@@ -66,6 +63,14 @@ if __name__ == "__main__":
     with PostgreSQLUtil() as db:
         _data = db.execute_query(sql)
 
+        # 生成柱状图
+        generate_bar_chart_from_result(
+            _data,
+            x_columns=["学段", "科目"],  # 动态指定 X 轴列
+            y_columns=["课程数量"],  # 动态指定 Y 轴列
+            output_file="d:/lesson_bar_chart.html"
+        )
+
         filename = "d:/导出信息.xlsx"
         save_to_excel(_data, filename)
         os.startfile(filename)