本文内容主要参考自《用cursor玩转AI辅助编程》，将详细记录如何借助 Cursor AI 高效开发一个基于 FastAPI 和 Vue.js 的销售数据分析系统。适合希望了解 AI 辅助编程实践的 Python 全栈开发者。文章涵盖了从项目初始化、依赖配置、数据库设计、后端与前端开发、数据处理、API 实现、测试到前后端联调的完整流程。通过真实的对话与操作示例，帮助读者掌握在实际开发场景下如何高效利用 Cursor 进行协作，显著提升开发效率与代码质量。

后端开发

需求分析

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我需要开发一个销售数据分析系统，主要功能包括数据处理、统计分析和API。 
请推荐合适的Python框架和技术栈，并帮助我搭建基础项目结构。 
系统需要处理CSV格式的销售数据，进行数据清洗和分析，最后通过Web API框架提供查询API。 
请帮我细化开发步骤，以便后续和你沟通时，能够一步一步实现。

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感谢你的建议！不过我想做一些调整： 
1. 我希望使用MySQL而不是PostgreSQL，因为我在本地电脑已经安装了MySQL 
2. 暂时不需要Docker，我们先在本地开发运行即可 
3. 其他的技术选型都很好，我们继续使用FastAPI和Pandas 
请帮我调整项目结构和依赖配置来适配这些变更内容。

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1 2	现在的技术选型我很满意。请帮我把实现细节细化一下，并生成COMPOSER 可以理解的提示词，以便后续项目实现

生成结果如下：

我来帮你把项目实现细节拆分成更具体的步骤，并按照实现顺序组织。 
1. 基础框架搭建 
步骤1.1：创建项目结构 
mkdir sales_analysis 
cd sales_analysis 
# 创建所需目录 
mkdir -p app/api/endpoints app/core app/models app/schemas app/services tests data 
步骤1.2：创建虚拟环境和安装依赖 
python -m venv venv 
source venv/bin/activate  # Linux/Mac 
pip install -r requirements.txt 
2. 数据模型设计 
步骤2.1：创建基础数据模型 
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, DateTime, ForeignKey 
from sqlalchemy.orm import relationship 
from app.core.database import Base 
class Product(Base): 
    __tablename__ = "products" 
    id 
= Column(Integer, primary_key=True, index=True) 
    name = Column(String(100), nullable=False) 
    category = Column(String(50)) 
    price = Column(Float, nullable=False) 
class Sale(Base): 
    __tablename__ = "sales" 
 
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) 
    product_id = Column(Integer, ForeignKey("products.id")) 
    quantity = Column(Integer, nullable=False) 
    sale_date = Column(DateTime, nullable=False) 
    total_amount = Column(Float, nullable=False) 
3. 数据处理服务 
步骤3.1：CSV数据处理服务 
import pandas as pd 
from sqlalchemy.orm import Session 
from app.models.sales import Product, Sale 
from datetime import datetime 
 
class DataProcessor: 
    @staticmethod 
    def process_csv(file_path: str, db: Session): 
        df = pd.read_csv(file_path) 
        # 数据清洗和转换逻辑 
        # 将处理后的数据保存到数据库 
4.  API开发 
步骤4.1：创建API路由 
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException 
from sqlalchemy.orm import Session 
from app.core.database import get_db 
from app.services.data_processor import DataProcessor 
 
router = APIRouter() 
 
@router.get("/sales/summary") 
def get_sales_summary(db: Session = Depends(get_db)): 
    # 实现销售汇总统计 
    pass 
 
@router.get("/sales/trend") 
def get_sales_trend(start_date: str, end_date: str, db: Session = Depends(get_db)): 
    # 实现销售趋势分析 
    pass 
5. 数据分析服务 
步骤5.1：创建分析服务 
import pandas as pd 
from sqlalchemy.orm import Session 
from app.models.sales import Sale, Product 
 
class SalesAnalytics: 
    @staticmethod 
    def calculate_summary(db: Session): 
        # 实现销售汇总统计逻辑 
        pass 
 
    @staticmethod 
    def analyze_trends(db: Session, start_date: str, end_date: str): 
        # 实现销售趋势分析逻辑 
        pass 
实现顺序和提示词 
1. 设置项目基础结构 
请帮我创建sales_analysis项目的基础目录结构，包括所有必要的空文件。 
2. 创建数据库配置 
请帮我实现MySQL数据库配置文件，包括database.py和config.py，需要支持环境变量配置。 
3. 实现数据模型 
请帮我实现销售数据分析系统的SQLAlchemy数据模型，包括产品表和销售记录表。 
4. 实现数据处理服务 
请帮我实现CSV数据处理服务，包括数据清洗和导入数据库的功能。 
5. 实现API路由 
请帮我实现销售数据分析系统的FastAPI路由，包括数据导入、查询和分析API。 
6. 实现数据分析服务 
请帮我实现销售数据分析服务，包括销售汇总、趋势分析等功能。 
测试数据示例 
创建示例CSV文件 `data/sample_sales.csv`: 
product_id,product_name,category,price,quantity,sale_date 
1,产品A,电子,99.9,2,2024-01-01 
2,产品B,服装,199.9,1,2024-01-02 
下一步建议 
1. 我们可以从创建项目基础结构开始 
2. 然后实现数据库配置 
3. 接着是数据模型的实现 
你想从哪个部分开始？每个步骤我都可以提供详细的代码实现。

将返回结果保存在notepads中

基础配置/环境搭建

agent

请帮我创建sales_analysis项目的基础目录结构，包括所有必要的空文件。 
目录是这样的： 
sales_analysis/ 
├── app/ 
第5章  Cursor项目进阶：销售数据分析（后端Python部分）  |  97 
 
│   ├── __init__.py 
│   ├── main.py           # FastAPI应用入口 
│   ├── api/ 
│   │   ├── __init__.py 
│   │   └── endpoints/ 
│   ├── core/ 
│   │   ├── config.py 
│   │   └── database.py 
│   ├── models/ 
│   ├── schemas/ 
│   └── services/ 
├── tests/ 
├── data/ 
└── requirements.txt 
其中 requirements.txt 内部的依赖是这样的： 
fastapi>=0.104.0 
uvicorn>=0.24.0 
pandas>=2.1.0 
numpy>=1.24.0 
sqlalchemy>=2.0.0 
mysqlclient>=2.2.0 
python-dotenv>=1.0.0 
pydantic>=2.4.0 
pytest>=7.4.0

agent

以下是我的真实的MySQL连接信息，请帮我做对应文件的修改 
localhost:3306 
用户名：root 
密码：root

agent

1	帮我创建虚拟环境和安装依赖

功能实现

agent

1	@notepads 请帮我实现销售数据分析系统的SQLAlchemy数据模型，包括产品表和销售记录表。

agent

1	@Codebase 请帮我在database.py中添加创建表的代码

agent

1 2	我现在想用运行方法的形式启动整个项目，这样后续我做代码调试时会更方便。请你帮我修改必要的代码

agent

1	@notepads 请帮我实现CSV文件的数据处理服务，包括数据清洗和导入数据库的功能。

agent

1	@notepads 请帮我实现销售数据分析系统的FastAPI路由，包括数据导入、查询和分析API。

agent

1	@notepads 请帮我实现销售数据分析服务，包括销售汇总、趋势分析等功能。

测试

chat

1 2	@notepads @Codebase 我现在已经写完代码了，需要测试，请你帮我生成一份测试计划

将生成内容保存到 notepads中

agent

1	@notepads 帮我生成单元测试的部分

chat

1	我需要在cursor中对这个文件做Debug，请告诉我如何配置

在notepads中添加以下内容

1 2	## 异常处理在写代码时，如果你捕获了异常，就需要打印异常堆栈信息和当时请求的参数，方便我后续排查问题。

前端开发

准备

启动后端项目，获取API文档
添加doc 索引, https://vuejs.**g/guide/introduction.html,名字为 Vue.js
复制http://localhost:8000/openapi.json，内容保存到文件api.md
1
2
3
4
5
# 文档
以下是 API 文档的JSON 定义
{
...
}

需求分析

chat

@api.md @Vue.js
我希望你基于api.md中的API内容，开发一个前端项目。 
项目需要用到Vue.js和其他一些配套的前端组件。 
整体页面风格希望可以做得简洁、大方。 
对于一些数据展示的业务模块，希望可以增加图表组件的支持，看上去更加直观。 
我希望你可以清晰罗列每个步骤，方便我后续在“COMPOSER”面板中与Cursor进行沟通

复制输出到新的nodepads 中

chat

1	需要运行前端项目，在电脑上需要安装哪些软件？

后端开发

agent
1
@notepads 现在帮我创建Vue项目

agent

1	帮我生成一份测试CSV文件，数据尽可能多一些，方便我后续在前端用图表展示。

agent

1
2

@notepads @Codebase 在前端单击“点击上传”选项时，希望可以加一个进度条，上传成功后希望可以有一个
提示消息，而且现在上传文件没有请求后端接口，你来修复一下

agent

1 2	@Codebase 我在数据库中查看sale_records表数据时，发现有一些数据的total_amount算得不对，大部分是对的。请你分析可能的原因并给出解决方案。

agent

1	@notepads 帮我实现销售数据管理模块的其他功能

后端更新了接口后，前端需要对应适配
agent

1	@notepads @Codebase 请基于最新的API对现有的代码做出修改与适配

数据分析模块 agent

1	@notepads 帮我生成数据分析模块的代码

agent

1	@Codebase 我希望光标悬浮在品类分析图表上可以显示数字

附录

提示词参考

@note @Codebase 
我需要实现一个文章管理模块，要求如下： 
1. 功能需求： 
   - 
文章的增删改查操作 
   - 
支持分页列表展示 
   - 
包含标题、内容、发布时间等字段 
2. 技术要求： 
   - 
使用SpringBoot框架 
   - 
MyBatis 作为ORM框架 
   - 
遵循RESTful API设计规范 
3. 预期输出： 
   - 
后端API代码 
   - 
数据库表设计 
   - 
前端页面代码（Vue.js） 
4. 质量规范： 
   - 
需要添加适当的注释 
   - 
包含异常处理 
   - 
遵循项目现有的代码风格

使用上下文，

1	@notepads @Codebase @docs @file @git @cursor rules @Folders @Chat @Link @Web @Recent changes @Code

本文由AI生成，内容仅供参考。在实际部署前，请根据具体环境进行测试和验证。