基于Djiango实现中药材数据分析与可视化系统

中药材数据分析与可视化系统

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一、项目概述

中药材数据分析与可视化系统是一个基于Django框架开发的专业Web应用，致力于对各类中药材数据进行全面、系统的采集、分析和可视化展示。本系统结合现代计算机技术与传统中医药知识，利用网络爬虫技术从专业药材网站获取丰富的数据资源，通过科学的数据清洗和处理手段，以直观的图表形式呈现药材的价格走势、产地分布、使用频率等多维度信息，为中药材研究、市场交易和临床使用提供全方位的数据支持和决策参考。

1.1 系统背景与意义

中药材作为中国传统医药的重要物质基础，拥有数千年的应用历史和丰富的理论体系。在现代医药体系中，中药材仍然扮演着不可替代的角色，其市场动态、价格波动、产地分布和功效研究等信息对于医药行业从业者、研究人员、教育工作者和消费者都具有极高的参考价值。

然而，目前中药材相关数据存在以下问题：

数据分散：中药材信息散布在各个网站、书籍和机构，难以系统获取
更新滞后：传统资料更新周期长，难以反映市场最新动态
形式单一：多以文字和表格为主，缺乏直观的可视化呈现
关联性弱：各类数据之间关联度低，难以进行多维度综合分析
获取困难：专业数据往往需要付费或特定渠道才能获取

本系统正是为解决这些问题而设计，通过现代信息技术手段将分散的中药材数据聚合为系统化的知识库，并以可视化的方式呈现，提升数据的可用性和分析价值。系统的建立对于中医药行业具有以下重要意义：

促进信息透明：提高中药材市场信息的透明度，减少信息不对称
辅助科学研究：为中药材研究提供数据支持，促进研究的科学性
指导市场交易：帮助从业者了解市场动态，指导采购和销售决策
服务临床实践：为医师提供药材选择参考，优化临床用药方案
传承中医文化：以现代技术手段传承和弘扬中医药文化

1.2 系统目标与愿景

1.2.1 核心目标

建立完整的中药材数据采集流程：实现对主要中药材门户网站数据的自动化、定期采集，确保数据的时效性和准确性
构建多维度数据分析框架：对中药材的价格、产地、功效、药方配伍等多个维度进行深入分析，挖掘数据价值
开发直观的可视化展示界面：利用现代数据可视化技术，以图表、地图等形式直观展示分析结果
提供用户友好的交互体验：设计简洁明了的用户界面，降低使用门槛，提升用户体验
构建系统化的中药材知识库：逐步积累并系统化整理中药材相关知识，形成有价值的数据资产

二、系统架构

2.1 技术栈

前端技术

基础技术：HTML5、CSS3、JavaScript
框架与库：Bootstrap、jQuery、Echarts(数据可视化)
响应式设计：适配不同尺寸的屏幕设备

后端技术

开发框架：Django 4.2.2
编程语言：Python 3.9.16
数据库：MySQL 8.0.26
开发模式：MVT(Model-View-Template)架构
数据分析：Python数据分析库(Pandas, NumPy)
网络爬虫：Requests, BeautifulSoup

2.2 系统模块

数据采集模块

实现对中药材网站数据的自动爬取
支持多种药材信息的采集，包括价格、产地、药方等
数据存储至CSV文件和MySQL数据库

数据分析模块

对采集的原始数据进行清洗和处理
使用统计学方法分析药材数据特征
提取有价值的数据结果用于可视化展示

用户管理模块

用户注册与登录功能
用户信息管理
权限控制与安全保障

数据展示模块

首页概览：系统功能导航和数据总览
药材Top20：展示使用频率最高的20种药材
药材价格：不同产地药材价格对比
产地占比：药材产地分布情况
历史价格：药材价格的历史走势
新闻资讯：药材相关市场动态和新闻

后台管理模块

系统数据管理
用户管理
内容更新与维护

2.3 数据库设计

系统采用MySQL数据库，主要包含以下数据表：

药方信息表(prescript)：存储药材的处方信息
产地价格表(originprice)：记录不同产地药材的价格
历史价格表(historyprice)：记录药材价格的历史变化
供应产地表(originstatistics)：统计药材的主要产地及供应情况
市场资讯表(info)：存储药材相关的市场动态和新闻

三、系统功能

3.1 数据采集功能

系统通过reptile.py爬虫程序实现对中药材数据的自动采集，主要采集内容包括：

各种药材的药方配置与使用方法
不同产地药材的价格信息
药材历史价格变动数据
药材供应产地分布情况
药材市场资讯与新闻动态

爬虫程序具有以下特点：

支持自定义药材关键词搜索
自动识别药材ID并采集相关数据
数据分类整理并保存至CSV文件
支持数据自动入库

3.2 数据可视化功能

系统利用Echarts图表库实现数据的可视化展示，主要图表类型包括：

柱状图：展示药材价格对比和使用频率Top20
饼图：显示药材产地分布占比
折线图：展示药材历史价格走势
表格：展示药材市场资讯和详细数据

每个图表都具有交互功能，用户可以通过鼠标悬停、点击等操作获取更详细的数据信息。

3.3 用户功能

用户注册：新用户可通过注册页面创建账号
用户登录：已注册用户通过账号密码登录系统
数据浏览：用户可浏览系统中各类药材数据和图表
个人信息管理：用户可修改个人信息和账户设置

3.4 管理员功能

用户管理：查看、编辑和删除用户信息
数据管理：管理系统中的药材数据
内容审核：审核用户提交的信息
系统配置：调整系统参数和设置

四、系统启动教程

4.1 环境准备

基本环境要求

Python 3.9或更高版本
MySQL 8.0或更高版本
操作系统：Windows/Linux/MacOS

依赖软件

Python开发环境(推荐PyCharm 2023.1)
MySQL数据库及管理工具(如Navicat)
Git(可选，用于代码克隆)

4.2 系统安装

步骤一：配置Python环境

使用PyCharm打开项目文件夹

创建并激活虚拟环境(可选但推荐)

python -m venv venv
# Windows激活
venv\Scripts\activate
# Linux/MacOS激活
source venv/bin/activate

安装项目依赖(可根据项目需要安装以下包)

pip install django==4.2.2
pip install mysqlclient
pip install pandas
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install jieba
pip install sqlalchemy
pip install numpy

步骤三：配置数据库

打开MySQL数据库管理工具(如Navicat)

创建名为"materialsdb"的新数据库(注意大小写)

CREATE DATABASE materialsdb CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

选择以下两种方式之一导入数据：

方式1：直接导入现有数据(推荐)

在数据库管理工具中选择"materialsdb"数据库
导入项目根目录中的"materialsDB.sql"文件
等待导入完成

方式2：自定义数据采集

修改reptile.py文件中的数据库连接信息(用户名、密码等)

执行数据库迁移命令

cd djangoProject
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

运行爬虫采集数据
```
python reptile.py
```

步骤四：修改数据库连接设置

打开djangoProject/djangoProject/settings.py文件
找到DATABASES配置部分

根据你的MySQL配置修改以下内容：

DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME': 'materialsdb','USER': '你的MySQL用户名','PASSWORD': '你的MySQL密码','HOST': '127.0.0.1','PORT': '3306',}
}

4.3 系统启动

步骤一：创建管理员账号

在命令行中进入项目目录

cd Herbs_Analysis-main/Herbs_Analysis-main/djangoProject

创建超级管理员账号
```
python manage.py createsuperuser
```
按提示输入用户名、邮箱和密码

步骤二：启动Web服务器

在项目根目录执行
```
python manage.py runserver
```

看到以下输出表示启动成功：

Starting development server at http://127.0.0.1:8000/
Quit the server with CTRL-BREAK.

步骤三：访问系统

打开Web浏览器
访问前台页面：http://127.0.0.1:8000/
访问管理后台：http://127.0.0.1:8000/admin (使用之前创建的超级管理员账号登录)

4.4 常见问题解决

数据库连接错误

检查MySQL服务是否启动
确认数据库用户名和密码是否正确
确认数据库名称是否为"materialsdb"

依赖包安装失败

尝试使用国内镜像源：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
逐个安装依赖包并解决错误

页面样式加载不正确

检查static文件夹是否包含所有静态资源
确认settings.py中STATIC_URL配置是否正确
清除浏览器缓存后重试

爬虫数据采集失败

检查网络连接是否正常
确认目标网站是否可访问
检查reptile.py中的URL是否有效

五、项目展望

本系统作为中药材数据分析与可视化的基础平台，未来可在以下方向继续扩展和完善：

数据源扩展：增加更多中药材相关网站的数据采集
分析维度拓展：加入药材功效分析、药材组合分析等更深入的数据挖掘
智能推荐系统：基于用户行为和药材特性实现个性化推荐
移动端适配：开发移动应用或进一步优化移动端体验
API接口开放：提供数据接口，便于第三方应用调用
社区功能：增加用户交流和评论功能，促进知识共享

中药材数据分析与可视化系统不仅是一个技术平台，更是连接传统中医药知识与现代数据科学的桥梁。通过数据的力量，我们可以更好地理解和传承中医药文化，为中医药事业的发展贡献力量。