本项目源码(github): github仓库
兄弟们,免费的star点一点,文末有博主联系方式,欢迎讨论和参与到项目中~

基于Pyqt和Django的云数据自动化清洗系统

目录
  1. 关于本项目
  2. 开始
  3. 使用方法
  4. 贡献
  5. 许可证
  6. 联系作者
  7. 赞助作者

关于本项目

这是一个一个自带云盘的数据清洗自动化系统,前端部分使用Pyqt5进行开发,后端使用流行的web框架Django,
接口是使用REST framework开发的RESTful API,前后端交互通过requests库来完成。

以下是项目的一些特点:

  • 秒开显示大型excel,体验良好!
  • 读取excel文件进度条显示(目前所有的库都不支持这一功能)!
  • 常用数据清洗操作全界面操作,上手简单!
  • 自带云盘功能,跨设备处理数据无担忧!
  • API使用REST-framework框架进行开发,规范易维护!
  • celery异步邮件验证注册!
  • exe封装,随开随用!
  • 精美QT界面和合理UI设计!
  • 不联网也可使用数据清洗功能!
  • 对你有帮助请狠狠赞助博主!你的赞助对我很重要!

1、启动redis
在这里插入图片描述

2、运行django

python .\manage.py runserver

在这里插入图片描述

3、启动celery
celery -A ctx_django worker --loglevel=info -P eventlet

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4、运行 new_ctx_win.py进入主界面
在这里插入图片描述

5、从磁盘选择文件进行读入,读入完成解锁数据选项
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6、点击数据排序,排序菜单添加到已选操作栏中
在这里插入图片描述

7、在已选操作栏中点击排序菜单
在这里插入图片描述

8、在排序菜单中,选择月份降序排列,然后点击CTX,启动按钮!

月份降序排列后:
在这里插入图片描述

9、点击注册/登陆按钮,开始进行云盘注册
在这里插入图片描述

10、切换到注册界面,进行注册

填入邮箱,收到验证码后,输入验证码
在这里插入图片描述

11、注册后进行登陆,登陆成功会弹出云盘菜单

在这里插入图片描述

12、点击云盘进入云盘界面,可像网盘一样进行文件上传和下载
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

开始

这是一份在本地构建项目的指导的例子。
要获取本地副本并且配置运行,你可以按照下面的示例步骤操作。

依赖

这只是一个列出软件依赖和安装方法的例子。

  • pip
    pip install -r requirements.txt
    

安装

  1. 克隆本仓库
    https://github.com/liqiu123456123/Automated_data_cleaning.git
    
  2. 直接下载本项目源码

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使用方法

运行xx.py开始运行,放操作截图。可以和软著的操作截图共用

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贡献

如果你想参与本项目的开发,请不要客气!
贡献让开源社区成为了一个非常适合学习、启发和创新的地方。你所做出的任何贡献都是受人尊敬的。

如果你有好的建议,请复刻(fork)本仓库并且创建一个拉取请求(pull request)。你也可以简单地创建一个议题(issue),并且添加标签「enhancement」。不要忘记给项目点一个 star!再次感谢!

  1. 复刻(Fork)本项目
  2. 创建你的 Feature 分支
  3. 提交你的变更
  4. 推送到该分支
  5. 创建一个拉取请求(Pull Request)

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许可证

根据 MIT 许可证分发。打开 LICENSE.txt 查看更多内容。

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联系作者

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赞助作者

不用客气,可尽情赞助作者。你的每一笔赞助都是对作者莫大的鼓励。
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