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147 lines
4.9 KiB
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import os
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import platform
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from Text2Sql.Util.Text2SqlUtil import *
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from Text2Sql.Util.PostgreSQLUtil import PostgreSQLUtil
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from Text2Sql.Util.SaveToExcel import save_to_excel
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from pyecharts.charts import Bar
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from pyecharts import options as opts
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from pyecharts.commons.utils import JsCode
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import pandas as pd
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import webbrowser
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def process_data(raw_data):
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"""
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处理原始数据：
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1. 过滤无效行政区
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2. 按上传数量降序排序
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3. 取前10名
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"""
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df = pd.DataFrame(raw_data)
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df = df[df['行政区划名称'].notna() & (df['行政区划名称'] != '')]
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df = df.sort_values('上传课程数量', ascending=False).head(10)
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return df
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def create_top10_chart(data):
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# 准备数据
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schools = data['学校名称'].tolist()
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counts = data['上传课程数量'].tolist()
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districts = data['行政区划名称'].tolist()
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# 生成颜色渐变（从深到浅）
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colors = [f"rgb({75 + i * 15}, {115 - i * 10}, {220 - i * 20})" for i in range(10)]
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# 创建图表
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bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='600px'))
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bar.add_xaxis(schools)
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bar.add_yaxis(
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series_name="上传数量",
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y_axis=counts,
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itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(
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"function(params){"
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f" return {colors}[params.dataIndex];"
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"}"
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)),
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label_opts=opts.LabelOpts(
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position="right",
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formatter=JsCode(
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"function(params){"
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" return params.value + ' (' + params.name.split('').join('\\n') + ')';"
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"}"
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)
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)
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)
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# 全局配置
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bar.set_global_opts(
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title_opts=opts.TitleOpts(
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title="上传资源数量TOP10学校排名",
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subtitle="数据来源：课程资源管理系统"
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),
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tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
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formatter=JsCode(
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"""function(params){
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return params.name + '<br/>'
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+ '所属行政区：' + %s[params.dataIndex] + '<br/>'
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+ '上传数量：<b style="color:#5470C6">' + params.value + '</b>'
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}""" % districts
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)
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),
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xaxis_opts=opts.AxisOpts(
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axislabel_opts=opts.LabelOpts(
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rotate=30,
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formatter=JsCode(
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"function(value){"
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" return value.length > 6 ? value.substring(0,6)+'...' : value;"
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"}"
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)
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)
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),
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yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="上传数量（件）"),
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datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
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visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
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min_=min(counts),
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max_=max(counts),
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orient="horizontal",
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pos_left="center",
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range_color=["#91CC75", "#5470C6"]
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)
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)
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# 反转Y轴使降序排列
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bar.reversal_axis()
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return bar
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if __name__ == "__main__":
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vn = DeepSeekVanna()
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# 开始训练
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print("开始训练...")
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# 打开CreateTable.sql文件内容
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with open("Sql/AreaSchoolLesson.sql", "r", encoding="utf-8") as file:
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ddl = file.read()
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# 训练数据
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vn.train(
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ddl=ddl
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)
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# 自然语言提问
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question = '''
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查询每个区每个校都上传了多少课程数量，需要返回行政区名称，学校名称，上传课程数量等属性.
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字段名：行政区划名称，学校名称，上传课程数量,
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行政区划为NULL 或者是空字符的不参加统计工作，
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先按行政区划排序，再按课程数量由高到低排序'''
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# ，只要行政区划是二道区的
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# question = '''
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# 查询小学语文每个章节下资源的数量,除了章节名称和资源数量外，
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# 还需要返回所属册的名称,
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# 按册进行排序，第二级排序使用章节号,
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# 输出顺序为：册名称，章节名称，资源数量，字段名称也按上面的中文来描述'''
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# 开始查询
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print("开始查询...")
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# 获取完整 SQL
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sql = vn.generate_sql(question)
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print("生成的查询 SQL:\n", sql)
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# 执行SQL查询
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with PostgreSQLUtil() as db:
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sample_data = db.execute_query(sql)
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filename = "d:/导出信息.xlsx"
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save_to_excel(sample_data, filename)
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# 用WINDOWS打开这个xlsx
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if platform.system() == 'Windows':
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os.startfile(filename)
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else:
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# 对于其他系统，使用默认程序打开文件
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os.system(f'open "{filename}"')
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# 生成统计图
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processed_data = process_data(sample_data)
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chart = create_top10_chart(processed_data)
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chart.render("top10_chart.html")
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webbrowser.open("top10_chart.html")
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