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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
   • 依赖
   • 安装
3. 使用方法
4. 贡献
5. 许可证
6. 联系作者

关于本项目

这是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， 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
• 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
• 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

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

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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。

• 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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• 项目链接: https://github.com/your_username/repo_name

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