'commit'

Config/BaseConfig.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import os
+from datetime import datetime
+
+class BaseConfig:
+    def __init__(self):
+        # 基础路径配置
+        self.root_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+        self.data_dir = os.path.join(self.root_dir, 'Data')
+        self.excel_path = os.path.join(self.root_dir, 'Doc', '数据库-2015-2024-v2.xlsx')
+        self.json_output_suffix = '.json'
+        self.start_row = 5  # 有效数据起始行
+        
+        # 年份范围配置
+        self.years = [str(year) for year in range(2015, 2025)]
+        
+        # 教育阶段通用配置
+        self.education_stages = {
+            'preschool': '学前教育',
+            'primary': '小学教育',
+            'junior': '初中教育',
+            'senior': '高中教育',
+            'vocational': '中职教育'
+        }
+        
+    def get_output_path(self, filename):
+        """获取JSON输出路径"""
+        return os.path.join(self.data_dir, f'{filename}{self.json_output_suffix}')
+
+    def get_log_path(self):
+        """获取日志文件路径"""
+        log_dir = os.path.join(self.root_dir, 'Log')
+        os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+        return os.path.join(log_dir, f'{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log')
+    
+    # 工作表名称配置
+    SHEET_NAMES = {
+        'population': '人口',          # 修改为实际名称
+        'enrollment_rate': '毛入学率', # 其他工作表名称
+        'school_count': '学校数'
+    }

Tools/T1_RenKou.py

@@ -1,49 +1,63 @@
-import openpyxl  # 添加缺少的导入
+import openpyxl
 import json
 import os
-
+from typing import List, Dict, Any
 from Config.Config import EXCEL_PATH
 from Util.AreaUtil import query_area_info
 
-# 创建数据保存目录
+# ======================= 配置常量 =======================
 DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'Data')
-os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
 JSON_PATH = os.path.join(DATA_DIR, 'RenKou.json')
+SHEET_NAME = '人口'                  # 工作表名称
+REGION_NAME_COLUMN = 'A'            # 区域名称所在列
+START_ROW = 3                       # 数据起始行
+YEAR_RANGE = range(2015, 2025)      # 年份范围
 
-file_name = EXCEL_PATH
+# 数据列配置 (指标: (起始列, 结束列))
-population_data = []
+DATA_COLUMNS = {
-name_conversion_errors = []  # 记录转换失败的名称
+    'total_population': ('B', 'K'),      # 年末总人口
-conversion_records = []  # 新增：定义转换记录变量
+    'urban_population': ('L', 'U'),      # 城镇人口
+    'rural_population': ('V', 'AE'),     # 乡村人口
+    'urbanization_rate': ('AF', 'AO'),   # 城镇化率
+    'birth_population': ('AP', 'AY')     # 出生人口
+}
 
-try:
+# ======================= 工具函数 =======================
-    # 加载工作簿并选择人口Sheet
+def init_directories() -> None:
-    workbook = openpyxl.load_workbook(file_name, read_only=True)
+    """初始化数据目录"""
-    if '人口' not in workbook.sheetnames:
+    os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
-        print("❌ 错误：未找到'人口'Sheet")
-        exit(1)
-    sheet = workbook['人口']
 
-    # 定义数据列范围与英文属性映射
-    data_columns = {
-        'total_population': {'start_col': 'B', 'end_col': 'K', 'year_start': 2015},  # 年末总人口
-        'urban_population': {'start_col': 'L', 'end_col': 'U', 'year_start': 2015},   # 城镇人口
-        'rural_population': {'start_col': 'V', 'end_col': 'AE', 'year_start': 2015},  # 乡村人口
-        'urbanization_rate': {'start_col': 'AF', 'end_col': 'AO', 'year_start': 2015}, # 城镇化率
-        'birth_population': {'start_col': 'AP', 'end_col': 'AY', 'year_start': 2015}   # 出生人口
-    }
 
-    # 遍历数据行（跳过前2行表头）
+def process_value(value: Any) -> int | float | int:
-    for row_num, row in enumerate(sheet.iter_rows(min_row=3, values_only=True), start=3):
+    """处理单元格值，转换为合适的数值类型"""
-        raw_name = row[0] if row[0] else '未知地区'
+    if value is None or str(value).strip() == '':
-        if not raw_name:  # 跳过空行
+        return 0
+    try:
+        if isinstance(value, str):
+            value = value.replace(',', '').strip()
+        return float(value) if '.' in str(value) else int(value)
+    except (ValueError, TypeError):
+        return 0
+
+# ======================= 核心逻辑 =======================
+def extract_area_data(sheet: openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """从工作表提取区域数据"""
+    population_data: List[Dict[str, Any]] = []
+    conversion_records: List[Dict[str, str]] = []
+    name_conversion_errors: List[str] = []
+
+    # 遍历数据行
+    for row_num in range(START_ROW, sheet.max_row + 1):
+        row = sheet[row_num]
+        raw_name = str(row[openpyxl.utils.column_index_from_string(REGION_NAME_COLUMN)-1].value or '未知地区').strip()
+        if not raw_name:
             continue
 
-        # 区域名称转换（核心修改）
+        # 区域名称转换
-        area_info = query_area_info(raw_name.strip())
+        area_info = query_area_info(raw_name)
         if area_info:
             area_name = area_info['full_name']
             area_code = area_info['area_code']
-            # 新增：检查是否发生实际转换
             if raw_name != area_name:
                 conversion_records.append({
                     'row': row_num,
@@ -55,58 +69,77 @@ try:
             area_code = 'unknown'
             name_conversion_errors.append(f"行 {row_num}: '{raw_name}'")
 
+        # 构建区域数据
         area_data = {
             'area_name': area_name,
             'area_code': area_code,
-            'raw_name': raw_name  # 保留原始名称用于调试
+            'raw_name': raw_name
         }
 
         # 提取各指标年度数据
-        for metric, config in data_columns.items():
+        for metric, (start_col, end_col) in DATA_COLUMNS.items():
-            start_col = openpyxl.utils.column_index_from_string(config['start_col']) - 1
+            start_idx = openpyxl.utils.column_index_from_string(start_col) - 1
-            end_col = openpyxl.utils.column_index_from_string(config['end_col']) - 1
+            end_idx = openpyxl.utils.column_index_from_string(end_col) - 1
             year_data = {}
 
-            for col_idx, year in zip(range(start_col, end_col + 1), range(config['year_start'], 2025)):
+            for col_idx, year in zip(range(start_idx, end_idx + 1), YEAR_RANGE):
-                value = row[col_idx]
+                cell_value = row[col_idx].value
-                # 处理空值和非数值
+                year_data[str(year)] = process_value(cell_value)
-                if value is None or str(value).strip() == '':
-                    year_data[str(year)] = 0
-                else:
-                    try:
-                        year_data[str(year)] = float(value) if '.' in str(value) else int(value)
-                    except (ValueError, TypeError):
-                        year_data[str(year)] = 0
 
             area_data[metric] = year_data
 
         population_data.append(area_data)
 
-    workbook.close()
+    # 输出转换统计
+    print_conversion_stats(conversion_records, name_conversion_errors)
+    return population_data
 
-    # 保存为JSON文件
-    with open(JSON_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:
-        json.dump(population_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
-    # 输出转换结果统计
+def print_conversion_stats(conversion_records: List[Dict[str, str]], errors: List[str]) -> None:
-    print(f"✅ 人口数据提取完成，已保存至：{JSON_PATH}")
+    """打印名称转换统计信息"""
-    print(f"📊 共处理 {len(population_data)} 条地区数据")
-    # 输出转换校验结果
     print("\n=== 名称转换记录 ===")
-    if conversion_records:
     for record in conversion_records:
         print(f"🔄 行 {record['row']}: {record['raw_name']} → {record['converted_name']}")
     print(f"📊 共检测到 {len(conversion_records)} 项名称转换")
-    else:
+
-        print("📝 不存在名称转换的情况")
+    if errors:
-    if name_conversion_errors:
+        print(f"⚠️ 发现 {len(errors)} 个区域名称转换失败：")
-        print(f"⚠️ 发现 {len(name_conversion_errors)} 个区域名称转换失败：")
+        for error in errors:
-        for error in name_conversion_errors:
             print(f"  - {error}")
     else:
         print("✅ 所有区域名称均成功转换为全称")
 
-except FileNotFoundError:
+# ======================= 主函数 =======================
-    print(f"🔴 错误：Excel文件 '{file_name}' 不存在")
+def main() -> None:
-except Exception as e:
+    """人口数据提取主函数"""
+    init_directories()
+    try:
+        # 加载工作簿
+        workbook = openpyxl.load_workbook(EXCEL_PATH, read_only=True, data_only=True)
+        if SHEET_NAME not in workbook.sheetnames:
+            print(f"❌ 错误：未找到'{SHEET_NAME}'工作表")
+            return
+
+        # 提取并处理数据
+        sheet = workbook[SHEET_NAME]
+        population_data = extract_area_data(sheet)
+
+        # 保存结果
+        with open(JSON_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(population_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+        print(f"✅ 人口数据提取完成，已保存至：{JSON_PATH}")
+        print(f"📊 共处理 {len(population_data)} 条地区数据")
+
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"🔴 错误：Excel文件 '{EXCEL_PATH}' 不存在")
+    except Exception as e:
         print(f"🔴 处理数据时发生错误：{str(e)}")
+    finally:
+        try:
+            workbook.close()
+        except:
+            pass
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

Tools/T2_MaoRuXueLv.py

@@ -1,156 +1,123 @@
-import openpyxl  # 添加缺少的导入
+import openpyxl
 import json
 import os
+from typing import List, Dict, Any, Tuple
 
 from Config.Config import EXCEL_PATH
 from Util.AreaUtil import query_area_info
 
-# 创建数据保存目录
+# ======================= 配置常量 =======================
+"""数据提取配置"""
+# 数据保存目录
 DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'Data')
-os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
+# JSON输出路径
-JSON_PATH = os.path.join(DATA_DIR, 'MaoRuXueLv.json')  # 修改为毛入学率的JSON路径
+JSON_PATH = os.path.join(DATA_DIR, 'MaoRuXueLv.json')
+# 工作表名称
+SHEET_NAME = '毛入学率'
+# 数据起始行
+START_ROW = 5
+# 区域名称所在列
+REGION_NAME_COLUMN = 'B'
+# 年份范围
+YEAR_RANGE = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
 
-file_name = EXCEL_PATH
+# 数据列映射配置
-enrollment_data = []
+DATA_COLUMNS = {
-name_conversion_errors = []  # 记录转换失败的名称
+    # 学前教育 - 交替列映射
-conversion_records = []  # 定义转换记录变量
-
-try:
-    # 加载工作簿并选择毛入学率Sheet
-    workbook = openpyxl.load_workbook(file_name, read_only=True)
-    if '毛入学率' not in workbook.sheetnames:
-        print("❌ 错误：未找到'毛入学率'Sheet")
-        exit(1)
-    sheet = workbook['毛入学率']
-
-    # 定义数据列范围与英文属性映射
-    # 学前教育（交替列逻辑）
-    data_columns = {
-        # 学前教育 - 交替列映射（2015-2024）
     'preschool_enrollment': {
         'columns': ['D', 'F', 'H', 'J', 'L', 'N', 'P', 'R', 'T', 'V'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     'preschool_enrollment_rate': {
         'columns': ['E', 'G', 'I', 'K', 'M', 'O', 'Q', 'S', 'U', 'W'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     
-        # 小学教育（X-AQ列，交替列逻辑）
+    # 小学教育
     'primary_enrollment': {
         'columns': ['X', 'Z', 'AB', 'AD', 'AF', 'AH', 'AJ', 'AL', 'AN', 'AP'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     'primary_enrollment_rate': {
         'columns': ['Y', 'AA', 'AC', 'AE', 'AG', 'AI', 'AK', 'AM', 'AO', 'AQ'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     
-        # 初中教育（AR-BK列，交替列逻辑）
+    # 初中教育
     'junior_high_enrollment': {
         'columns': ['AR', 'AT', 'AV', 'AX', 'AZ', 'BB', 'BD', 'BF', 'BH', 'BJ'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     'junior_high_enrollment_rate': {
         'columns': ['AS', 'AU', 'AW', 'AY', 'BA', 'BC', 'BE', 'BG', 'BI', 'BK'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     
-        # 普通高中教育（BL-CE列，交替列逻辑）
+    # 普通高中教育
     'senior_high_enrollment': {
         'columns': ['BL', 'BN', 'BP', 'BR', 'BT', 'BV', 'BX', 'BZ', 'CB', 'CD'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     'senior_high_enrollment_rate': {
         'columns': ['BM', 'BO', 'BQ', 'BS', 'BU', 'BW', 'BY', 'CA', 'CC', 'CE'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     
-        # 中职教育（CF-CY列，交替列逻辑）
+    # 中职教育
     'vocational_enrollment': {
         'columns': ['CF', 'CH', 'CJ', 'CL', 'CN', 'CP', 'CR', 'CT', 'CV', 'CX'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
     },
     'vocational_enrollment_rate': {
         'columns': ['CG', 'CI', 'CK', 'CM', 'CO', 'CQ', 'CS', 'CU', 'CW', 'CY'],
-            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+        'years': YEAR_RANGE
-        }
     }
+}
 
-    # 遍历数据行（跳过前4行表头）
+# ======================= 工具函数 =======================
-    for row_num, row in enumerate(sheet.iter_rows(min_row=5, values_only=True), start=5):
+def init_directories() -> None:
-        # 区域名称从B列获取（索引1），原代码是从A列（索引0）获取
+    """初始化数据目录
-        raw_name = row[1] if (len(row) > 1 and row[1] is not None) else '未知地区'
+    创建数据保存目录，如果目录已存在则不执行操作
-        if not raw_name:  # 跳过空行
+    """
-            continue
+    os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
 
-        # 区域名称转换（核心修改）
-        # 确保raw_name为字符串类型再调用strip()
-        str_raw_name = str(raw_name).strip() if raw_name is not None else '未知地区'
-        area_info = query_area_info(str_raw_name)
-        if area_info:
-            area_name = area_info['full_name']
-            area_code = area_info['area_code']
-            # 检查是否发生实际转换
-            if raw_name != area_name:
-                conversion_records.append({
-                    'row': row_num,
-                    'raw_name': raw_name,
-                    'converted_name': area_name
-                })
-        else:
-            area_name = raw_name
-            area_code = 'unknown'
-            name_conversion_errors.append(f"行 {row_num}: '{raw_name}'")
 
-        area_data = {
+def process_value(value: Any) -> int | float | int:
-            'area_name': area_name,
+    """处理单元格值，转换为合适的数值类型
-            'area_code': area_code,
-            'raw_name': raw_name  # 保留原始名称用于调试
-        }
     
-        # 提取各指标年度数据
+    Args:
-        for metric, config in data_columns.items():
+        value: 原始单元格值
-            year_data = {}
+    
-            # 仅保留显式列名映射处理逻辑（完全移除旧格式代码）
+    Returns:
-            if 'columns' in config and 'years' in config:
+        int | float | int: 转换后的数值，无法转换时返回0
-                # 遍历预设的列名和年份对应关系
+    """
-                for col_name, year in zip(config['columns'], config['years']):
-                    col_idx = openpyxl.utils.column_index_from_string(col_name) - 1
-                    if col_idx < len(row):
-                        value = row[col_idx]
-                        # 处理空值和非数值（增强版）
     if value is None:
-                            year_data[str(year)] = 0
+        return 0
-                        else:
+    
     # 统一转换为字符串处理
     str_value = str(value).strip()
     if str_value == '' or str_value == '####':
-                                year_data[str(year)] = 0
+        return 0
-                            else:
+    
     try:
         if '%' in str_value:
             # 移除百分号并转换为小数
-                                        year_data[str(year)] = float(str_value.replace('%', ''))
+            return float(str_value.replace('%', ''))
+        elif '.' in str_value:
+            return float(str_value)
         else:
-                                        year_data[str(year)] = float(str_value) if '.' in str_value else int(str_value)
+            return int(str_value)
     except (ValueError, TypeError):
-                                    year_data[str(year)] = 0
+        return 0
-            # 删除旧格式的start_col/end_col处理分支
-            area_data[metric] = year_data
 
-        enrollment_data.append(area_data)
 
-    workbook.close()
+def print_conversion_stats(conversion_records: List[Dict[str, str]], errors: List[str]) -> None:
+    """打印名称转换统计信息
     
-    # 保存为JSON文件
+    Args:
-    with open(JSON_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        conversion_records: 转换记录列表
-        json.dump(enrollment_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+        errors: 错误信息列表
-
+    """
-    # 输出转换结果统计
-    print(f"✅ 毛入学率数据提取完成，已保存至：{JSON_PATH}")
-    print(f"📊 共处理 {len(enrollment_data)} 条地区数据")
-    # 输出转换校验结果
     print("\n=== 名称转换记录 ===")
     if conversion_records:
         for record in conversion_records:
@@ -158,15 +125,119 @@ try:
         print(f"📊 共检测到 {len(conversion_records)} 项名称转换")
     else:
         print("📝 不存在名称转换的情况")
-    if name_conversion_errors:
+    
-        print(f"⚠️ 发现 {len(name_conversion_errors)} 个区域名称转换失败：")
+    if errors:
-        for error in name_conversion_errors:
+        print(f"⚠️ 发现 {len(errors)} 个区域名称转换失败：")
+        for error in errors:
             print(f"  - {error}")
     else:
         print("✅ 所有区域名称均成功转换为全称")
 
-except FileNotFoundError:
+# ======================= 核心逻辑 =======================
-    print(f"🔴 错误：Excel文件 '{file_name}' 不存在")
+def extract_enrollment_data(sheet: openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet) -> Tuple[List[Dict[str, Any]], List[Dict[str, str]], List[str]]:
-except Exception as e:
+    """从工作表提取毛入学率数据
+    
+    Args:
+        sheet: 毛入学率工作表对象
+    
+    Returns:
+        Tuple包含:
+        - enrollment_data: 提取的毛入学率数据列表
+        - conversion_records: 名称转换记录
+        - name_conversion_errors: 名称转换错误列表
+    """
+    enrollment_data: List[Dict[str, Any]] = []
+    conversion_records: List[Dict[str, str]] = []
+    name_conversion_errors: List[str] = []
+    
+    # 计算区域名称列索引
+    region_col_idx = openpyxl.utils.column_index_from_string(REGION_NAME_COLUMN) - 1
+    
+    # 遍历数据行
+    for row_num, row in enumerate(sheet.iter_rows(min_row=START_ROW, values_only=True), start=START_ROW):
+        # 获取区域名称
+        raw_name = row[region_col_idx] if (len(row) > region_col_idx and row[region_col_idx] is not None) else '未知地区'
+        if not raw_name:
+            continue
+        
+        # 区域名称转换
+        str_raw_name = str(raw_name).strip() if raw_name is not None else '未知地区'
+        area_info = query_area_info(str_raw_name)
+        
+        if area_info:
+            area_name = area_info['full_name']
+            area_code = area_info['area_code']
+            
+            # 记录名称转换
+            if str_raw_name != area_name:
+                conversion_records.append({
+                    'row': row_num,
+                    'raw_name': str_raw_name,
+                    'converted_name': area_name
+                })
+        else:
+            area_name = str_raw_name
+            area_code = 'unknown'
+            name_conversion_errors.append(f"行 {row_num}: '{str_raw_name}'")
+        
+        # 创建区域数据对象
+        area_data = {
+            'area_name': area_name,
+            'area_code': area_code,
+            'raw_name': str_raw_name  # 保留原始名称用于调试
+        }
+        
+        # 提取各指标年度数据
+        for metric, config in DATA_COLUMNS.items():
+            year_data = {}
+            if 'columns' in config and 'years' in config:
+                for col_name, year in zip(config['columns'], config['years']):
+                    col_idx = openpyxl.utils.column_index_from_string(col_name) - 1
+                    if col_idx < len(row):
+                        value = row[col_idx]
+                        year_data[str(year)] = process_value(value)
+            area_data[metric] = year_data
+        
+        enrollment_data.append(area_data)
+    
+    return enrollment_data, conversion_records, name_conversion_errors
+
+# ======================= 主函数 =======================
+def main() -> None:
+    """主函数：执行毛入学率数据提取流程"""
+    try:
+        # 初始化目录
+        init_directories()
+        
+        # 加载工作簿并选择工作表
+        workbook = openpyxl.load_workbook(EXCEL_PATH, read_only=True)
+        
+        if SHEET_NAME not in workbook.sheetnames:
+            print(f"❌ 错误：未找到'{SHEET_NAME}'Sheet")
+            return
+        
+        sheet = workbook[SHEET_NAME]
+        
+        # 提取数据
+        enrollment_data, conversion_records, name_conversion_errors = extract_enrollment_data(sheet)
+        
+        # 关闭工作簿释放资源
+        workbook.close()
+        
+        # 保存为JSON文件
+        with open(JSON_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(enrollment_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+        
+        # 输出结果统计
+        print(f"✅ 毛入学率数据提取完成，已保存至：{JSON_PATH}")
+        print(f"📊 共处理 {len(enrollment_data)} 条地区数据")
+        print_conversion_stats(conversion_records, name_conversion_errors)
+        
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"🔴 错误：Excel文件 '{EXCEL_PATH}' 不存在")
+    except Exception as e:
         print(f"🔴 处理数据时发生错误：{str(e)}")
 
+if __name__ == '__main__':
+    main()
+