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1、项目介绍

技术栈

Python语言、Django框架、Vue框架、MySQL数据库、ECharts可视化库、地铁运营数据、交通数据分析

功能模块

· 数据可视化分析大屏（各城市地铁线路分布、城市客流量分析、地铁票价分析、高峰时段分析、天气影响分析）
· 数据中心
· 注册登录
· 修改密码
· 后台数据管理
· 用户数据管理

项目介绍

本项目基于Django与Vue搭建前后端分离架构，结合MySQL数据库与ECharts可视化技术，构建地铁运营数据可视化分析系统。系统通过地图、折线图、柱状图、热力图等形式，整合各城市地铁线路分布、客流量、票价、高峰时段及天气影响等核心维度的数据分析大屏。同时提供数据中心模块支持数据查询筛选与导出，设计注册登录与密码修改功能依托Django用户认证系统保障账户安全，开发后台数据管理与用户数据管理模块，实现地铁运营数据与系统用户权限的统一维护管理。

2、项目界面

（1）数据可视化分析大屏------各城市地铁线路分布、城市客流量分析、地铁票价分析、高峰时段分析、天气影响分析
该页面为交通数据分析可视化大屏，整合各城市地铁线路分布、城市客流量分析、地铁票价分析、高峰时段分析、天气影响分析等模块，通过多种图表直观呈现地铁线路、客流、票价、时段及天气对交通的影响，实现多维度交通数据的可视化分析。

（2）数据中心
该页面为交通数据可视化分析系统的数据中心页面，以表格形式完整呈现地铁相关全维度原始数据，支持分页查看，左侧配备数据中心、数据分析、后台管理等功能导航，实现交通数据的统一管理、快速检索与系统功能切换，方便用户查看与维护原始数据。

（3）注册登录
该页面为交通数据可视化分析系统的登录页面，提供账号与密码输入区域，配备登录按钮与立即注册入口，实现用户身份验证、系统权限准入与账号注册功能，保障系统安全访问与用户管理，为后续交通数据可视化分析提供权限基础。

（4）修改密码
该页面为交通数据可视化分析系统的修改密码模块，左侧设有数据中心、数据分析、后台管理等功能导航，右侧提供原密码、新密码及确认新密码的输入框，配备确认修改按钮，实现用户账号密码的安全修改与更新，保障账户安全。

（5）后台数据管理
该页面为交通数据可视化分析系统的后台管理页面，以表格形式完整呈现地铁站点、客流、票价等全维度交通数据，提供增加、删除等操作按钮，支持批量选择与数据筛选，实现交通数据的增删改查、统一维护与后台管理，保障系统数据源的准确性与可维护性。

（6）用户数据管理
该页面为交通数据可视化分析系统的后台用户表管理页面，以表格形式呈现系统用户的账号、密码、角色等信息，提供增加、删除操作按钮，支持批量选择与数据管理，实现用户账号的增删、角色权限的统一管控，保障系统用户管理与权限分配的有序运行。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统采用Python语言作为核心开发语言，后端基于Django框架构建，负责业务逻辑处理、数据库交互及API接口提供。前端采用Vue框架实现响应式用户界面，与后端形成前后端分离架构。数据存储使用MySQL数据库，管理地铁线路、站点、客流量等核心运营数据。可视化层面利用ECharts库生成地图、折线图、柱状图、热力图等交互式图表，直观呈现地铁运营多维度数据。

二、功能模块详细介绍

· 数据可视化分析大屏
该页面为系统核心展示界面，整合了各城市地铁线路分布、城市客流量分析、地铁票价分析、高峰时段分析及天气影响分析五大模块。线路分布通过地图组件展示不同城市地铁网络的覆盖范围与走向；客流量分析采用折线图与柱状图呈现各城市及不同时间段的客流变化趋势；票价分析以饼图或柱状图展示不同票价区间的线路占比；高峰时段分析通过热力图或折线图识别客流集中时间段；天气影响分析则对比雨天、晴天等不同气象条件下的客流量差异，帮助管理者全面掌握地铁运营态势。

· 数据中心
该页面以表格形式完整呈现地铁相关的全维度原始数据，包括线路名称、站点信息、客流量数值、票价标准、运营时段及天气记录等字段。页面支持分页查看功能，左侧配备数据中心、数据分析、后台管理等功能导航菜单。用户可通过筛选条件快速检索目标数据，并支持数据导出操作，满足个性化数据获取与二次分析需求。

· 注册登录
该页面提供账号与密码输入区域，配备登录按钮与立即注册入口。新用户可通过注册功能创建个人账户，已注册用户输入正确凭证后即可登录系统。该模块依托Django用户认证系统实现身份验证与权限准入，为后续数据查看、分析操作提供安全访问基础，保障系统仅对合法用户开放。

· 修改密码
该页面左侧设有数据中心、数据分析、后台管理等功能导航，右侧提供原密码、新密码及确认新密码三个输入框，并配备确认修改按钮。已登录用户可通过该模块更新自己的登录密码，系统会对原密码进行校验并确保新密码与确认密码一致，有效保障用户账户安全。

· 后台数据管理
该页面为管理员专用功能，以表格形式完整呈现地铁站点、客流量、票价等全维度交通数据。页面提供增加、删除等操作按钮，支持批量选择与数据筛选功能。管理员可对地铁线路、站点信息、客流记录等核心数据进行增删改查操作，保障数据库中地铁运营数据的准确性与时效性。

· 用户数据管理
该页面以表格形式呈现系统所有用户的账号、密码（加密存储）、角色权限等信息。提供增加、删除操作按钮，支持批量选择与数据管理。管理员可通过该模块对用户账号进行增删操作，统一管控不同用户的角色与权限分配，确保系统用户管理与权限分配的有序运行。

三、项目总结

本项目基于Django与Vue搭建前后端分离架构，结合MySQL数据库与ECharts可视化技术，构建了一套功能完善的地铁运营数据可视化分析系统。系统覆盖了从数据可视化大屏（含线路分布、客流量、票价、高峰时段、天气影响五大分析维度）、数据中心数据查询导出、用户注册登录与密码修改，到后台数据管理与用户权限管理等完整功能链条。通过多维度图表直观呈现地铁运营态势，为交通管理部门、数据分析人员及研究者提供了高效的数据监控与决策支持工具，实现了地铁运营数据的集中管理、可视化分析与安全管控一体化。

4、核心代码

class UserCRUD(CRUDBase):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            table_name='user',
            fields=['id', 'username', 'password' 'role'],
            required_fields = ['username', 'password']
        )
    def list(self, request) -> JsonResponse:
        if request.method != 'POST':
            return JsonResponse({'code': '5004', 'msg': '请求方法错误', 'data': None})
        try:
            data = json.loads(request.body)
            username = data.get('username')
            if username:
                sql = f'''SELECT * FROM `{self.table_name}` 
                          WHERE username LIKE CONCAT('%%', %s, '%%')'''
                result = getPublicData.querys(sql, [username], 'select')
            else:
                sql = f'SELECT * FROM `{self.table_name}`'
                result = getPublicData.querys(sql, [], 'select')

            data_list = []
            for item in result:
                node = {}
                for index, field in enumerate(self.fields):
                    node[field] = item[index]
                data_list.append(node)

            return JsonResponse({'code': '200', 'data': {'list': data_list}})

        except Exception as e:
            return JsonResponse({'code': '5004', 'msg': str(e), 'data': None})

user_crud = UserCRUD()

def userlist(request):
    return user_crud.list(request)

def useradd(request):
    return user_crud.add(request)

def userdelete(request):
    return user_crud.delete(request)

def userupdate(request):
    return user_crud.update(request)




def login(request):
    if request.method == 'GET':
        return render(request, 'Login.html')
    else:
        data = json.loads(request.body)
        username = data['username']
        password = data['password']

        # 查询用户表
        users = getPublicData.querys(
            "select * from `user` where username=%s and password=%s",
            [username, password],
            'select'
        )
        if users:
            # 登录成功，返回用户信息
            return JsonResponse({'code': '200', 'data': {
                'role': 'USER',  # 默认角色为 USER
                'id': users[0][0],   # 假设 id 是第 1 列
                'password': users[0][2],  # 假设 password 是第 3 列
                'username': users[0][1],  # 假设 username 是第 2 列
            }})
        else:
            # 登录失败，返回错误信息
            return JsonResponse({'code': '5004', 'msg': '用户不存在', 'data': None})




def registry(request):
    if request.method == 'POST':
        data = json.loads(request.body)
        print(data)
        username = data['username']
        password = data['password']
        role = "USER"

        try:
            # 插入用户数据到数据库
            with connection.cursor() as cursor:
                cursor.execute(
                    '''INSERT INTO user (username, password, role) VALUES (%s, %s, %s)''',
                    [username, password, role]
                )
                print("插入成功")
            return JsonResponse({'code': '200', 'msg': '注册成功', 'data': None})
        except Exception as e:
            print(f"插入失败: {e}")  # 打印异常信息
            return JsonResponse({'code': '5001', 'msg': '注册失败', 'data': None})


def logOut(request):
    request.session.clear()
    return redirect('login')

class MetroCRUD(CRUDBase):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            table_name='metro_lines',
            # id

            fields=['id', 'city', 'city_tier', 'line_number', 'station_name', 'weather', 'day_type', 'time_period', 'daily_passengers', 'morning_peak_passengers', 'evening_peak_passengers', 'start_time', 'end_time', 'base_fare']

        )

metro_crud = MetroCRUD()

def metro_list(request):
    return metro_crud.list(request)

def metro_add(request):
    return metro_crud.add(request)

def metro_delete(request):
    return metro_crud.delete(request)

def metro_update(request):
    return metro_crud.update(request)

@require_http_methods(["GET"])
def metro_analysis(request):
    """
    获取地铁数据分析结果
    返回5个分析结果：
    1. 各城市地铁线路分布
    2. 城市客流量分析
    3. 地铁票价分析
    4. 高峰时段分析
    5. 天气影响分析
    """
    try:
        # 创建数据分析实例
        analyzer = MetroDataAnalysis()
        # 获取所有分析结果
        analysis_results = analyzer.get_all_analysis()
        
        return JsonResponse({
            'code': 200,
            'msg': '获取数据分析结果成功',
            'data': analysis_results
        })
    except Exception as e:
        return JsonResponse({
            'code': 500,
            'msg': f'获取数据分析结果失败：{str(e)}',
            'data': None
        })

5、源码获取方式