1、项目介绍
技术栈：
Python语言、Django框架 、MySQL数据库、Vue框架、Scrapy爬虫、Echarts可视化、懂车帝网数据
2、项目界面
（1）车型详情页
3、项目说明
基于Django框架和Vue框架的新能源汽车数据采集分析可视化系统是一个用于收集、分析和展示新能源汽车相关数据的系统。该系统利用Django框架作为后端开发工具，使用Vue框架构建前端界面，旨在为用户提供一个直观、易用的数据分析和可视化平台。
该系统的主要功能包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化。首先，系统通过与新能源汽车相关的传感器和设备进行连接，实时采集各种数据，例如电池状态、充电效率和车辆行驶数据等。然后，系统将采集到的原始数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
接下来，系统利用分析算法和模型对数据进行分析，提取出有价值的信息和洞察，并生成相应的报告和图表。用户可以根据自己的需求选择不同的分析方法和指标，以深入了解新能源汽车的性能和效率。
最后，系统通过可视化方式将分析结果展示给用户。用户可以通过直观的图表、图形和地图来查看数据的趋势、变化和关联性。此外，系统也提供了交互式的功能，用户可以根据自己的兴趣和需求进行数据的筛选、排序和比较。
总之，基于Django框架和Vue框架的新能源汽车数据采集分析可视化系统是一个功能强大、易用的工具，能够帮助用户深入理解和分析新能源汽车相关数据，为相关领域的决策提供支持。
4、部分代码
def to_dict(l, exclude=tuple(), single=False):
# 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数
def transform(v):
if isinstance(v, datetime):
return v.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
return v
def _todict(obj):
j = {
k: transform(v)
for k, v in obj.__dict__.items()
if not k.startswith("_") and k not in exclude
}
return j
if single:
return _todict(l)
return [_todict(i) for i in l]
def all_grouped_brands(request):
"""
返回按拼音分组的所有品牌的JSON响应。
Args:
request (HttpRequest): HTTP请求对象。
Returns:
JsonResponse: 按拼音分组的所有品牌的JSON响应。
"""
# 获取请求数据
data = request.json
# 获取所有品牌并转换为字典
brands = to_dict(Brand.objects.all().order_by("pinyin", "-on_sale_series_count"))
# 按拼音分组品牌
result = [(i[0], list(i[1])) for i in groupby(brands, key=lambda x: x["pinyin"])]
# 返回JSON响应
return JsonResponse(result, safe=False)
def query_car_series(request):
"""根据请求参数查询车系。
Args:
request (HttpRequest): HTTP请求。
Returns:
JsonResponse: 包含车系的JSON响应。
"""
# 获取请求参数
body = request.json
pagesize = body.get("pagesize", 10)
page = body.get("page", 1)
exclude_fields = ["pagesize", "page", "total", "orderby"]
orderby = body.get("orderby")
# 从请求参数构建查询
query = {k: v for k, v in body.items() if k not in exclude_fields and v}
q = Q(**query)
# 获取车系对象并对结果进行分页
objs = CarSeries.objects.filter(q).order_by(orderby)
paginator = Paginator(objs, pagesize)
# 获取指定页面并将结果转换为字典列表
try:
pg = paginator.page(page)
result = list(pg.object_list)
except Exception as e:
result = []
result = to_dict(result)
# 将结果作为JSON响应返回
return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})
def lasted_sales_rank_months(request):
months = list(
CarSale.objects.values_list("month", flat=True)
.order_by("-month")
.distinct()[:24]
)
return JsonResponse(months, safe=False)
def lasted_sales_issue_months(request):
months = list(
CarIssue.objects.values_list("stime", flat=True)
.order_by("-stime")
.distinct()[:24]
)
return JsonResponse(months, safe=False)
def car_rank(request):
body = request.json
id = body.get("id")
return _car_rank(id)
@lru_cache()
def _car_rank(id):
# 获取当前日期及1年前的日期
today = datetime.now().date()
one_year_ago = today - timedelta(days=365)
# 设置查询条件
q = Q(month__gte=one_year_ago.strftime("%Y%m"), month__lte=today.strftime("%Y%m"))
result = (
CarSale.objects.filter(q)
.values("series_id", "series_name")
.annotate(total_sales=Sum("rank_value"))
.filter(total_sales__gt=0)
.order_by("-total_sales")
)
sales_rank = next(
(
i
for i, e in enumerate(
result,
start=1,
)
if e["series_id"] == int(id)
),
-1,
)
# ---------
# 获取当前日期及1年前的日期
q = Q(
stime__gte=one_year_ago.strftime("%Y-%m-%d"),
stime__lte=today.strftime("%Y-%m-%d"),
)
result = (
CarIssue.objects.filter(q)
.values("series_id", "series_name")
.annotate(total_issues=Sum("count"))
.filter(total_issues__gt=0)
.order_by("-total_issues")
)
issue_rank = next(
(
i
for i, e in enumerate(
result,
start=1,
)
if e["series_id"] == int(id)
),
-1,
)
return JsonResponse(dict(sales_rank=sales_rank, issue_rank=issue_rank))
def car_sales_rank(request):
# 获取请求体中的数据
body = request.json
# 获取请求体中的月份
month = body.get("month")
# 定义查询条件
q = Q()
# 根据月份设置查询条件
if month == "1y":
# 获取当前日期及1年前的日期
today = datetime.now().date()
one_year_ago = today - timedelta(days=365)
# 设置查询条件
q &= Q(
month__gte=one_year_ago.strftime("%Y%m"), month__lte=today.strftime("%Y%m")
)
elif month == "6m":
# 近半年，即6个月
today = datetime.now().date()
half_year_ago = today - timedelta(days=365 // 2)
# 设置查询条件
q &= Q(
month__gte=half_year_ago.strftime("%Y%m"), month__lte=today.strftime("%Y%m")
)
else:
q &= Q(month=month)
# 统计各个车系一年内的总销量，并按照销量进行排序和排名
result = (
CarSale.objects.filter(q)
.values("series_id", "series_name")
.annotate(total_sales=Sum("rank_value"))
.order_by("-total_sales")
)
# 对结果进行排名
result_list = list(result)
for i, item in enumerate(result_list):
item["sales_rank"] = i + 1
# 分页处理数据
pagesize = body.get("pagesize", 20)
page_num = body.get("page", 1)
paginator = Paginator(result_list, pagesize) # 创建Paginator对象
page = paginator.get_page(page_num) # 获取指定页码的数据
result = list(page.object_list)
# 获取每个车系的详细信息，并将其添加到结果中
for i in result:
car_series = to_dict([CarSeries.objects.get(series_id=i["series_id"])])[0]
i.update(**car_series)
# 返回分页后的结果
return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})
def car_issue_rank(request):
body = request.json
stime = body.get("stime")
type = body.get("type")
q = Q()
if stime == "1y":
# 获取当前日期及1年前的日期
today = datetime.now().date()
one_year_ago = today - timedelta(days=365)
q &= Q(
stime__gte=one_year_ago.strftime("%Y-%m-%d"),
stime__lte=today.strftime("%Y-%m-%d"),
)
elif stime == "6m":
# 近半年，即6个月
today = datetime.now().date()
half_year_ago = today - timedelta(days=365 // 2)
q &= Q(
stime__gte=half_year_ago.strftime("%Y-%m-%d"),
stime__lte=today.strftime("%Y-%m-%d"),
)
else:
q &= Q(stime=stime)
if type:
q &= Q(type=type)
# 统计各个车系一年内的总问题数，并按照问题数进行排序和排名
result = (
CarIssue.objects.filter(q)
.values("series_id", "series_name")
.annotate(total_issues=Sum("count"))
.order_by("-total_issues")
)
# 对结果进行排名
result_list = list(result)
for i, item in enumerate(result_list):
item["issues_rank"] = i + 1
# 分页处理数据
pagesize = body.get("pagesize", 20)
page_num = body.get("page", 1)
paginator = Paginator(result_list, pagesize) # 创建Paginator对象
page = paginator.get_page(page_num) # 获取指定页码的数据
result = list(page.object_list)
for i in result:
car_series = to_dict([CarSeries.objects.get(series_id=i["series_id"])])[0]
counter = Counter()
for x in CarIssue.objects.filter(q, series_id=i["series_id"]).values_list(
"dxwt", flat=True
):
counter.update(dict([(j["ctiTitle"], j["count"]) for j in x]))
i["issues"] = counter.most_common(10)
i.update(**car_series)
return JsonResponse({"total": paginator.count, "records": result})
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