高分毕业设计 基于Python+Django的人口普查可视化系统源码+部署文档+全部数据资料.zip

from django.http import HttpResponse from django.db.models import Q from django.shortcuts import render, redirect from .models import Table_Six,Notice,Table_Five import json # 主页函数 def index(request): # 查询数据库中所有的卷数，并且按照捐数排序去重 volume = Table_Six.objects.values('volume').order_by('volume_num').distinct() # 将查询的数据集转化为列表 set_volume = json.dumps(list(volume)) get_volume = json.loads(set_volume) # 设置一个空列表，用来存储卷数及卷数下的表名 list_volume = [] # 循环卷数 for v in get_volume: dict_volume = {} # 获取每个卷数下面的表名，并且按照标题大小进行排序，然后去重 table = Table_Six.objects.filter(volume=v['volume']).values('title').order_by('title').distinct() # 构建字典 dict_volume['volume'] = v['volume'] dict_volume['title'] = table # 存入列表 list_volume.append(dict_volume) # locals()代表将当前所有的变量传过去，是一种简写的方法 return render(request, "index.html",locals()) # 图表详情页函数 def details(request,name): # 获取选择的表名 table_name = name # 在数据库查询title字段中符合的表名，获取level1、level2的值，并进行去重 table = Table_Six.objects.filter(title=table_name).values('level_1','level_2').distinct() # 将查询的数据集转化为列表 set_table = json.dumps(list(table)) get_table = json.loads(set_table) # 存储选项 option_list = [] # 循环获取字典中一级菜单与二级菜单数据 for t in get_table: level_1 = t['level_1'] level_2 = t['level_2'] # 如果二级菜单不为空，那么拼接一级+二级菜单 if level_2: all_level = level_1+ '-' + level_2 # 否则选项为一级菜单 else: all_level = level_1 # 存入列表 option_list.append(all_level) # 在数据库中查询当前表的mc列，并且进行去重 mc_num = Table_Six.objects.filter(title=table_name).values('mc').distinct() # 将查询的数据集转化为列表 set_mc = json.dumps(list(mc_num)) get_mc = json.loads(set_mc) # 存储每个mc列的列名+当前列的数据 mc_list_six = [] # 循环的去查询表格中每个mcl列的数值，并且构成字典 for m in get_mc: data_six = '第六次人口普查数据' mc_dict = {} m1 = Table_Six.objects.filter(Q(title=table_name) & Q(mc=m['mc'])).values('total') mc_dict['x_axit'] = m['mc'] mc_dict['y_axit'] = m1 mc_list_six.append(mc_dict) # 存储每个mc列的列名+当前列的数据 mc_list_five = [] # 循环的去查询第五次普查数据表中表格中每个mcl列的数值，并且构成字典 for m in get_mc: data_five = '第五次人口普查数据' mc_dict_five = {} m1 = Table_Five.objects.filter(Q(title=table_name) & Q(mc=m['mc'])).values('total') mc_dict_five['x_axit'] = m['mc'] mc_dict_five['y_axit'] = m1 mc_list_five.append(mc_dict_five) # 查询当前表格的一级菜单+二级菜单，并且进行去重 menus_six = Table_Six.objects.filter(title=table_name).values_list('level_1','level_2').distinct() # 将查询的数据集转化为列表 set_menus = json.dumps(list(menus_six)) get_menus = json.loads(set_menus) # 存储表格菜单 menus_list = [] #循环处理一级➕二级菜单 for menu in get_menus: m_l = [] # 处理每个字段中的空格 for m in menu: # 将每个字段中的空格处理 if m: c = m.replace(' ','') m_l.append(c) #用横杠链接一级+二级菜单 menus_list.append('-'.join(m_l)) return render(request,'details.html',locals()) # 图表可视化函数 def visualization(request): if request.method == 'POST': table = request.POST.get('table_name') #当前表名 option = request.POST.get('option') #数据选项 vis = request.POST.get('visualization') #可视化选项 # 判断选项是否有两集菜单 if '-' in option: options = option.split('-') level_1 = options[0] level_2 = options[1] # 如果有二级菜单，那么分隔以后查询符合条件的表名+一级菜单+二级菜单 date_six = Table_Six.objects.filter(Q(title=table) & Q(level_1=level_1) & Q(level_2=level_2)) date_five = Table_Five.objects.filter(Q(title=table) & Q(level_1=level_1) & Q(level_2=level_2)) else: # 否则直接查询符合条件的表名+一级菜单 date_six = Table_Six.objects.filter(Q(title=table) & Q(level_1=option)) date_five = Table_Five.objects.filter(Q(title=table) & Q(level_1=option)) # 获取值与mc字段，用来生成图表中的x轴+y轴 x_axis_dict = date_six.values('mc') six_total_dict = date_six.values('total') five_total_dict = date_five.values('total') # 将mc字段转为字典 set_x_axis = json.dumps(list(x_axis_dict)) get_x_axis = json.loads(set_x_axis) six_set_total = json.dumps(list(six_total_dict)) six_get_total = json.loads(six_set_total) five_set_total = json.dumps(list(five_total_dict)) five_get_total = json.loads(five_set_total) mc_list = [] #mc列表 y_list_six = [] #第六次数据列表 y_list_five = [] #第五次数据列表 # 图表的x列，循环获取mc及第五次、第六次的字典的值，分别存入上面三个列表 for item in get_x_axis: mc_list.append(item['mc']) for item in six_get_total: y_list_six.append(item['total']) for item in five_get_total: y_list_five.append(item['total']) # 折线图数据列表 lie_five_data = [] lie_six_data = [] # 象形图数据列表 pic_five_data = [] pic_six_data = [] # 饼图数据列表 pie_six_data = [] pie_five_data = [] if vis == 'bar': bar = 1 elif vis == 'lie': lie = 1 # 循环获取mc列表与第六次数据列表，组成键值对列表。供给折线图的第六次数据用 for six_data,mc in zip(y_list_six,mc_list): lie_six_list = [] lie_six_list.append(mc) lie_six_list.append(six_data) lie_six_data.append(lie_six_list) # 判断第五次数据是否存在，然后获取mc列表与第五次数据列表，组成键值对列表。供给折线图的第五次数据用 if y_list_five: for five_data, mc in zip(y_list_five,mc_list): lie_five_list = [] lie_five_list.append(mc) lie_five_list.append(five_data) lie_five_data.append(lie_five_list) elif vis == 'pic': # 将mc列表反转，以适应x列的排序 mc_list = list(reversed(mc_list)) pic = 1 # 将第六次的数据转换成浮点数，并且进行排序 y_list_six = list(map(float, y_list_six)) y_list_six = sorted(y_list_six, reverse=False) for six_data in y_list_six: six_dict = {} six_dict['value'] = six_data pic_six_data.append(six_dict) if y_list_five: # 将第五次的数据转换成浮点数，并且进行排序 y_list_five = list(map(float, y_list_five)) y_list_five = sorted(y_list_five, reverse=False) for five_data in y_list_five: five_dict = {} five_di