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| 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。
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