基于Pyqt和Django的云数据自动化清洗系统

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

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

2、运行django

python .\manage.py runserver

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

4、运行 new_ctx_win.py进入主界面

5、从磁盘选择文件进行读入，读入完成解锁数据选项

6、点击数据排序，排序菜单添加到已选操作栏中

7、在已选操作栏中点击排序菜单

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：

9、点击注册/登陆按钮，开始进行云盘注册

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

11、注册后进行登陆，登陆成功会弹出云盘菜单

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

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。

• pippip 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

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

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。

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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）

许可证

根据 MIT 许可证分发。打开 LICENSE.txt 查看更多内容。

联系作者

• 邮箱：liqiu6789@qq.com
• qq：674658532
• 微信:liqiu6746
• 项目链接: https://github.com/your_username/repo_name

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