Architecture / 06

关于项目

一套可复现的「数据 → 存储 → 服务 → 展示」链路

资源清单

对应课设要求第 2 条 · 工具类与参考类

工具类资源（JS 插件 / 软件）

ECharts 5.6本地化 JS 图表插件，覆盖 12 种图表类型
Cloudflared隧道工具，内网穿透 + 自动 HTTPS
Flask / Jinja2路由服务与模板引擎
Pillow / pandas缩略图处理与数据清洗
Chrome DevTools调试、CDP 自动化验收

参考的主题相近资源

阿里天池基础数据来源平台（携程北京景点数据集）
携程旅行数据集原始数据方，页面信息架构参考
ECharts 官方示例地图、散点、桑基等图表选型参考
数据透视表多维聚合与分组分析思路参照
美团 / 大众点评商圈分级与标签体系参考
BI 软件（FineBI / Tableau）大屏布局与 KPI 卡片设计参考

数据分析版面与跳转逻辑

对应课设要求第 3 条 · 6 个分析版面

→

数据总览枢纽页 · KPI + 4 图

景点分析9 模块 · 含地图 标签口碑6 模块 · 实时动态 商圈分布地图 + 2 图 + 明细表 实时大屏三栏 · 模块撑满 算法模型K-Means + 回归 关于项目本页

跳转逻辑：未登录访问任何分析页自动跳转登录页；登录后进入数据总览，通过六张跳转卡片或顶部导航进入各分析版面；各版面之间可通过顶部导航互相直达，形成闭环。

四层架构

自下而上单向依赖

展示层 · Presentation

Jinja2 模板 + ECharts 5.6（本地化部署，无外链依赖）· 7 个主题页面 + 登录页 · 响应式栅格

首页实时大屏景点分析商圈分布标签口碑算法模型关于登录

服务层 · Service

Flask 3.1 路由与 7 组业务 JSON 接口（另含 1 个健康检查）· Session 鉴权 · 登录行为审计

/api/health/api/overview/api/spots/api/districts/api/tags/api/predict/api/realtime

存储层 · Storage

SQLite · 第三范式 8 张表 + 3 个视图

attractionregiontagattraction_tagapp_userlogin_logspot_algomodel_report

数据层 · Data

阿里天池 · 携程景点数据集 20,635 行 · 按 ID 去重后 150 个景点 · 评论总量 748,025 条

spot_clean.csvinit_db.pytrain_model.py

数据流水线

每一步都可脚本复现

01原始 CSV20,635 行

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02按 ID 去重150 个景点

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03类型清洗数值 / 标签

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04入库建模8 表 + 3 视图

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05算法训练K-Means + XGBoost

→

06接口与图表7 个主题页 + 登录

坑一 · 去重

DATA-01

原始表 20,635 行，实际只有 150 个景点，每景点被重复约 138 次。若直接入库，评论总量会从 74.8 万虚高到 1.03 亿。因此先去重再聚合成硬性前置条件。

坑二 · 标签解析

DATA-02

标签列是 JSON 数组字符串（["遛娃宝藏地","赏花胜地"]），必须用 json.loads 解析；用 ast.literal_eval 在含双引号结构时会解析失败。

坑三 · 密码存储

SEC-01

登录不比对明文，改用 werkzeug.security.generate_password_hash（scrypt）落库、check_password_hash 校验，并把每次登录写入审计表。

技术栈

全部可离线运行

Python 3.12运行时

Flask 3.1Web 框架

SQLite 3关系型存储

pandas 2.2数据清洗

scikit-learnK-Means / 标准化

XGBoost 3.4热度回归

ECharts 5.6可视化

Jinja2模板渲染

域名与网络空间

对应课设要求第 5 条

域名

jingview.website
阿里云注册 · 已实名认证
有效期 2026-11-06 至 2027-11-06

演示期网络空间

本机运行 + Cloudflare Tunnel
无需公网 IP，HTTPS 自动签发
域名经 CNAME 接入隧道

正式上线方案

云服务器 + gunicorn + nginx
香港地域免备案，A 记录解析
详见 docs/部署与域名指南.md

目录结构

启动只需一条命令

beijing-tourism-site/
├── app.py                    # Flask 入口：页面路由 + 业务 JSON 接口
├── run.sh                    # 一键：建库 → 训练 → 启动
├── requirements.txt          # 依赖清单（锁定版本）
├── README.md                 # 项目说明与数据口径
├── data/spot_clean.csv       # 原始数据 20,635 行
├── db/tourism.db             # SQLite（脚本生成，可重建）
├── scripts/
│   ├── init_db.py            # 建表 + 去重入库 + 自检
│   ├── train_model.py        # K-Means + XGBoost，指标落库
│   ├── build_spot_meta.py    # 景点资源类型 / 朝代标注
│   └── build_thumbnails.py   # 实景图下载与压缩
├── templates/                # 10 个模板（base + 9 页面）
├── static/
│   ├── css/site.css          # 全站设计系统 + 响应式
│   ├── vendor/echarts.min.js # ECharts 5.6 本地化，无外链
│   ├── geo/                  # 北京边界与景点 / 商圈坐标
│   ├── data/                 # 景点标注与缩略图清单
│   └── img/                  # 8 张实景图 + thumb/ 150 张缩略图
└── docs/
    ├── 部署与域名指南.md
    ├── 求职展示要点.md
    └── preview/              # 各页面验收截图