【Python】实现一个个人理财助手小程序

以下是一个简化的 Python 代码框架，以及如何实现上述功能点的基本思路，可以基于这个框架进一步开发和完善你的小程序。

以下是一个简化的 Python 代码框架，使用了基本的类和函数来模拟上述功能：

import pandas as pd
from cryptography.fernet import Fernet
import matplotlib.pyplot as plt
from typing import List, Dict

# 数据加密类
class DataEncryptor:
    def __init__(self, key):
        self.key = key
    def encrypt(self, data):
        fernet = Fernet(self.key)
        encrypted_data = fernet.encrypt(data.encode())
        return encrypted_data
    def decrypt(self, encrypted_data):
        fernet = Fernet(self.key)
        decrypted_data = fernet.decrypt(encrypted_data)
        return decrypted_data.decode()
        
# 账单记录和分类
class BillTracker:
    def __init__(self):
        self.bills = []
    def add_bill(self, amount, category, date):
        bill = {
            'amount': amount,
            'category': category,
            'date': date
        }
        self.bills.append(bill)
    def get_category_totals(self):
        category_totals = {}
        for bill in self.bills:
            if bill['category'] in category_totals:
                category_totals[bill['category']] += bill['amount']
            else:
                category_totals[bill['category']] = bill['amount']
        return category_totals
        
# 消费分析报告
class ConsumptionAnalyzer:
    def __init__(self, bill_tracker):
        self.bill_tracker = bill_tracker
    def generate_report(self):
        category_totals = self.bill_tracker.get_category_totals()
        categories = list(category_totals.keys())
        values = list(category_totals.values())
        
        # 生成图表
        plt.pie(values, labels=categories, autopct='%1.1f%%')
        plt.axis('equal')
        plt.show()
        
        # 打印报告
        for category, total in category_totals.items():
            print(f"{category}: {total}")
            
# 储蓄目标跟踪
class SavingsTracker:
    def __init__(self, initial_amount):
        self.current_amount = initial_amount
    def add_savings(self, amount):
        self.current_amount += amount
    def get_progress(self, target_amount):
        progress = (self.current_amount / target_amount) * 100
        return progress
        
# 用户自定义设置
class UserSettings:
    def __init__(self):
        self.encryption_key = None
        self.savings_target = None
    def set_encryption_key(self, key):
        self.encryption_key = key
    def set_savings_target(self, target):
        self.savings_target = target
        
# 示例代码逻辑
def main():
    # 用户设置
    user_settings = UserSettings()
    user_settings.set_encryption_key(b'Sixteen byte key')
    user_settings.set_savings_target(10000)
    
    # 账单记录
    bill_tracker = BillTracker()
    bill_tracker.add_bill(500, 'Food', '2023-11-01')
    bill_tracker.add_bill(300, 'Entertainment', '2023-11-01')
   
    # 分析和报告
    analyzer = ConsumptionAnalyzer(bill_tracker)
    analyzer.generate_report()
   
    # 储蓄跟踪
    savings_tracker = SavingsTracker(2000)
    savings_tracker.add_savings(1000)
    progress = savings_tracker.get_progress(user_settings.savings_target)
    print(f"Savings progress: {progress:.1f}%")

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个框架中：

• DataEncryptor 类负责数据的加解密。
• BillTracker 类管理账单的记录和分类。
• ConsumptionAnalyzer 类生成消费分析报告。
• SavingsTracker 类跟踪储蓄目标进度。
• UserSettings 类允许用户自定义设置，如加密密钥和储蓄目标。

这只是一个基础的框架，需要根据实际需求添加更多的功能和安全措施，比如用户身份验证、数据库后端支持、更复杂的报告生成、前端界面等等。此外，要确保加解密密钥的安全存储和传输，可能还需要考虑密钥的备份和恢复机制。对于图表和报告的生成，可以使用 matplotlib 和 pandas 等库来生成静态图表，或者使用更高级的库如 Dash 或 Streamlit 来生成交互式报告。