一、项目概述
1.1 项目背景
本项目旨在通过调用高德地图API获取蜜雪冰城门店的位置数据,并基于 Flask + Mysql + Echarts 技术栈,实现对全国蜜雪冰城门店数据的可视化展示。通过数据采集、存储、处理和可视化呈现,帮助用户直观了解蜜雪冰城在全国各地的门店分布情况。
1.2 项目目标
本项目的核心目标包括以下三个方面:
- 数据采集: 调用高德地图API,获取蜜雪冰城门店的位置数据,包括门店名称、地址等关键信息
- 数据管理: 构建Flask应用程序,实现数据的存储与管理。使用Mysql存储数据,并提供增删改查等常用功能
- 可视化展示: 基于Echarts图表库,实现全国蜜雪冰城门店数据的可视化展示,将门店分布情况以地图、热力图等形式呈现
1.3 技术实现方案
项目采用以下技术架构:
- 高德地图API调用: 使用Python语言完成,可以使用第三方库(如requests、json等)
- Flask应用程序: 使用Flask框架搭建后端服务,Mysql数据库作为后端存储数据
- 可视化展示: 使用Echarts图表库,呈现数据要求直观、美观
💡 技术学习资源: 如果你想系统学习本项目涉及的技术栈,可以参考 Python后端开发学习路径,其中包含Flask框架、数据库操作等完整教程。
二、系统功能模块详解
2.1 用户认证系统
登录功能实现
系统提供完善的用户登录功能。用户输入用户名和密码进行登录验证,系统执行查询语句,从users表中获取该用户名对应的密码。若存在该用户且密码匹配,则登录成功;否则登录失败,提示密码错误或没有该用户。
登录功能核心代码:
def auth_login():
# 获取用户名和密码
username = request.form.get('username')
password = request.form.get('password')
# 执行查询语句
sql = f"SELECT password FROM users where username = '{username}'"
# 获取所有查询结果
base_data = DB.fetch_data(sql)
# 进行用户名和密码的验证逻辑
if base_data:
# 登录成功
if base_data[0]["password"] == password:
return jsonify(success=True, msg='登录成功', code=200)
else:
return jsonify(success=False, msg='密码错误')
else:
# 登录失败
return jsonify(success=False, msg='密码错误/没有用户')
注册功能实现
用户输入用户名和密码后,系统执行插入语句,将用户名和密码存储到users表中,完成注册并返回成功响应。
注册功能核心代码:
def auth_register():
formusername = request.form.get('username')
formpassword = request.form.get('password')
# 在这里编写你的注册逻辑,可以将用户名和密码存储到数据库中
# 执行插入语句
insert_query = f"INSERT INTO users (username, password) VALUES ('{formusername}', '{formpassword}')"
DB.execute_query(insert_query)
# 假设注册成功,返回成功的响应
return jsonify(success=True, msg='注册成功', code=200)
2.2 数据大屏可视化展示
数据大屏是系统的核心功能之一,展示蜜雪冰城全国门店分布可视化大屏,包括各城市门店数Top20、各地区门店数等信息,如广州市、上海市的门店数量情况等。
大屏展示的主要内容包括:
- 全国门店总数统计(实时更新)
- 各省份门店数量分布热力图
- 重点城市门店数Top20排行榜
- 门店地理位置分布可视化地图
- 各地区门店数量对比柱状图
2.3 数据管理功能
数据列表管理
通过 get_table_list 函数实现数据列表的获取。支持按省份(pname)和城市(cityname)进行筛选查询,可指定页码和每页显示数量(默认20条),返回查询结果、总记录数等信息。
数据列表核心代码:
## 数据表接口
def get_table_list():
"""
获取数据列表
:return:
"""
page = int(request.args.get('page', 1)) # 获取页码,默认为第1页
pname = request.args.get('pname', None)
cityname = request.args.get('cityname', None)
limit = 20 # 每页显示的数量
where_clause = "" # 初始化条件语句
if pname and cityname:
where_clause = f"""WHERE pname='{pname}' and category='{cityname}'"""
elif pname:
where_clause = f"""WHERE pname='{pname}'"""
elif cityname:
where_clause = f"""WHERE cityname='{cityname}'"""
2.4 图表可视化分析
系统提供多种图表展示方式,帮助用户从不同维度分析门店分布情况。
城市分布饼图分析
get_one_city_list 函数查询mixue_datas表中的省份(pname)、城市(cityname)、地区(adname)信息,通过pandas处理数据,分别统计广州市、上海市、深圳市、北京市各地区的门店数量,并以特定格式返回数据,用于生成饼图等展示各城市内部门店分布。
城市分布查询代码片段:
# 获取所有查询结果
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
where_sql = """SELECT count(1) FROM mixue_datas """ + where_clause
cursor.execute(where_sql)
counts = cursor.fetchall()
total_count = counts[0]['count(1)'] # 获取总记录数
offset = (page - 1) * limit # 计算偏移量
# 执行查询语句
sql = f"""SELECT * FROM mixue_datas {where_clause} LIMIT {limit} OFFSET {offset}"""
# 获取所有查询结果
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor.execute(sql)
datas = cursor.fetchall()
return table_api(msg="查询成功", count=total_count, data=datas)
省份分布地图展示
get_chinaPnames 函数查询mixue_datas表中的省份信息,统计各省份的门店数量,对省份名称进行简化处理,并以指定格式返回数据,用于展示各省份的门店分布情况。
省份分布核心代码:
def get_chinaPnames():
"""
省份分布
:return:
"""
# 执行查询语句
sql = f"SELECT pname FROM mixue_datas"
# 获取所有查询结果
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor.execute(sql)
base_data = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(base_data)
pnames = df["pname"].value_counts()
# 将Series对象转化为字典对象
pnames_dict = pnames.to_dict()
# 遍历字典对象,将每个键值对转换为一个字典
pnames_data = []
for k, v in pnames_dict.items():
pnames_data.append(
💡 数据处理学习: 本项目大量使用了Pandas进行数据处理和分析,如果你想深入学习数据分析技术,可以查看 大数据与人工智能学习路径,其中包含完整的数据处理与分析教程。
树形图层级展示
get_TreeMap 函数查询mixue_datas表中的省份、城市、地区、地址信息,经数据处理后,按省份、城市、地区的层级构建树形数据结构,结合Echarts的TreeMap组件生成"各省及省内蜜雪冰城店数量"树形图,支持点击下钻查看各省省内细分情况,图表设置了特定的样式,如主题、尺寸、标签格式等。
树形图核心代码:
def get_TreeMap():
"""
各省及省内蜜雪冰城店数量
:return:
"""
# 执行查询语句
sql = f"SELECT pname, cityname, adname, address FROM mixue_datas"
# 获取所有查询结果
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
cursor.execute(sql)
base_data = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(base_data)
省份名称简化处理:
{'value': v, 'name': k.replace('省','').replace('市','').replace('自治区','').replace('新疆维吾尔','新疆').replace('广西壮族','广西')})
return success_api(msg=pnames_data)
三、数据分析结果
3.1 整体分布概况
从数据大屏和相关统计可知,蜜雪冰城门店在全国多个省份和城市均有分布,不同地区的门店数量存在明显差异。
3.2 省份分布特征
各省份的门店数量有多有少,经过简化处理后的省份名称对应的门店数量数据,能清晰反映出哪些省份门店分布较多,哪些较少。数据显示,经济发达地区的门店密度明显高于其他地区。
3.3 城市分布特征
重点城市分析:
- 一线城市: 广州市、上海市、深圳市、北京市等大城市的门店在各地区(adname)的分布情况不同,通过对应的饼图数据可了解各城市内部不同区域的门店数量差异
- Top20榜单: 部分城市进入各城市门店数Top20榜单,如广州市、上海市等,显示出这些城市门店数量较多,市场布局较为密集
- 区域差异: 同一城市内,商业区、居民区、学校周边的门店分布密度存在显著差异
3.4 层级分布分析
通过树形图可以清晰看到从省份到城市再到地区的门店数量层级关系,便于了解门店在不同行政层级的分布态势,可点击下钻深入查看更细致的分布情况。这种层级化的展示方式,让数据分析更加直观和高效。
四、项目总结与展望
4.1 项目总结
本项目成功实现了蜜雪冰城门店数据的获取、存储、管理和可视化展示功能。通过各项功能和图表,能够直观地了解蜜雪冰城门店在全国的分布情况,包括省份、城市及城市内部各地区的门店数量分布差异。
主要成果:
- ✅ 完成高德地图API数据采集
- ✅ 建立完善的数据存储和管理系统
- ✅ 实现多维度数据可视化展示
- ✅ 提供用户认证和权限管理功能
- ✅ 支持数据筛选和分页查询
4.2 未来展望
后续可进一步完善和优化系统功能:
- 数据更新机制: 完善数据更新机制,及时获取最新的门店数据,实现自动化定时更新
- 多维度分析: 增加更多的分析维度,如结合门店经纬度分析其与人口密度、消费水平等因素的相关性
- 可视化优化: 优化可视化效果,提供更丰富的交互功能,让用户能更深入地挖掘数据背后的信息
- 移动端适配: 开发移动端应用,方便用户随时随地查看数据
- 智能预测: 引入机器学习算法,预测潜在的门店选址区域
- 性能优化: 对大数据量查询进行优化,提升系统响应速度
💡 全栈开发学习: 如果你想成为全栈开发者,掌握从前端到后端的完整技术栈,可以参考 前端开发学习路径 和 后端架构学习路径,系统学习Web开发全流程。
五、技术架构总结
5.1 技术栈
- 后端框架: Flask (轻量级Python Web框架)
- 数据库: MySQL (关系型数据库)
- 数据可视化: Echarts (强大的图表库)
- 数据处理: Pandas (数据分析利器)
- API调用: 高德地图API (地理位置数据源)
5.2 系统特点
- 模块化设计: 各功能模块独立,便于维护和扩展
- 数据驱动: 基于真实数据进行分析和展示
- 交互友好: 提供直观的可视化界面和便捷的操作方式
- 性能优化: 支持分页查询和条件筛选,提高系统响应速度
- 可扩展性: 架构设计灵活,易于添加新功能模块
5.3 项目亮点
- 完整的数据流: 从数据采集、存储、处理到展示形成完整闭环
- 多维度分析: 支持省份、城市、地区等多层级数据分析
- 可视化丰富: 提供地图、饼图、柱状图、树形图等多种展示方式
- 用户体验: 简洁的界面设计和流畅的交互体验
六、开发建议与最佳实践
6.1 代码规范
- 遵循PEP 8 Python代码规范
- 使用有意义的变量和函数命名
- 添加必要的注释和文档字符串
- 进行代码模块化和函数化
6.2 安全建议
- 对用户输入进行严格的验证和过滤
- 使用参数化查询防止SQL注入
- 对密码进行加密存储(建议使用bcrypt)
- 实现会话管理和权限控制
6.3 性能优化
- 对频繁查询的数据建立索引
- 使用缓存机制减少数据库查询
- 对大数据量进行分页处理
- 优化SQL查询语句
希望能够帮助开发者快速理解和实现类似的数据可视化项目。
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