📊 销售数据分析器
一个现代化的Web应用程序，用于分析和可视化销售数据。支持Excel文件上传、自动从 secsion.com 获取数据，提供丰富的分析功能和美观的界面展示。
✨ 功能特性
🎯 核心功能
- Excel文件上传 - 支持.xlsx和.xls格式文件
- 智能数据解析 - 自动识别销售数据结构
- 多文件管理 - 支持多个Excel文件的切换查看
- 数据筛选 - 按金额范围进行数据筛选
- 搜索功能 - 支持商品名称搜索
🤖 自动化功能
- 自动获取数据 - 从 secsion.com 自动下载销售报表
- 店铺筛选 - 支持指定店铺 ID，仅导出目标店铺数据
- Web UI 触发 - 在页面上选择日期范围一键下载
- 定时自动下载 - 每日凌晨自动获取前一天数据（APScheduler）
- 设置页面 - 在 Web UI 配置 secsion.com 账号密码、店铺 ID、定时任务
- CLI 支持 - 命令行直接运行
python -m automation.secsion --start 2026-04-28
📊 数据展示
- 销售总览 - 显示总销售额、销售天数、商品种类等统计信息
- 每日详情 - 按日期分组展示销售数据
- 双视图模式 - 支持卡片视图和表格视图切换
- 表格排序 - 点击表头实现数据排序（升序/降序/原始顺序）
🎨 用户界面 (New)
- 玻璃拟态设计 - 采用现代流行的 Glassmorphism 风格，视觉精致小巧。
- 移动端深度优化 - 针对手机屏幕调整布局，商品信息单行显示，更紧凑易读。
- 流畅交互 - 添加数字滚动、展开/折叠等微交互动画。
🔧 技术特性
- 智能解析 - 支持“扁平表”和“层级表”两种格式，精准识别交易时间（精确到秒）。
- 高性能 - 基于 Pandas 向量化操作，快速处理大数据量。
- Docker支持 - 提供完整的 Docker 容器化部署方案。
🚀 快速开始
系统要求
- Python 3.8+
- 操作系统 Windows/Linux/macOS
- 浏览器 现代浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge）
安装步骤
1. 克隆项目
git clone https://gitea.94kan.cn/houhuan/SaleShow.git
cd SaleShow
2. 创建虚拟环境（推荐）
# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
python -m venv venv
source venv/bin/activate
3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
4. 运行应用
python app.py
5. 访问应用
打开浏览器，访问：http://localhost:5000
📖 使用指南
上传文件
- 点击"上传Excel文件"按钮
- 选择.xlsx或.xls格式的Excel文件
- 等待文件处理完成
- 查看分析结果
查看数据
- 左侧面板 - 显示已上传的文件列表，点击可切换查看不同文件
- 顶部统计 - 显示销售总览信息
- 每日数据 - 按日期分组展示详细销售记录
数据操作
- 视图切换 - 点击日期卡片右上角的图标可在卡片视图和表格视图间切换
- 表格排序 - 在表格视图中点击列标题可进行排序
- 数据筛选 - 使用底部的筛选按钮按金额范围筛选数据
- 搜索功能 - 在搜索框中输入商品名称进行搜索
文件管理
- 清理文件 - 点击"清理文件"按钮可删除所有上传的Excel文件
- 自动加载 - 页面刷新时自动加载最新上传的文件
自动获取数据
- 配置凭据 - 点击"设置"进入设置页面，填写 secsion.com 账号密码和店铺 ID
- 手动获取 - 点击"自动获取"按钮，选择日期范围，点击"开始下载"
- 定时获取 - 在设置页面启用定时任务，系统每日凌晨自动下载前一天数据
- CLI 模式 - 命令行运行：
# 下载指定日期数据 python -m automation.secsion --start 2026-04-28 --end 2026-04-28 # 指定用户名密码 python -m automation.secsion --start 2026-04-28 --username 18190686888 --password yourpassword
配置优先级: Web UI 设置页 > 环境变量 (.env) > 默认值
🏗️ 部署说明
开发环境部署
按照"快速开始"部分的步骤即可。
生产环境部署
使用Gunicorn（推荐）
pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app
使用 Docker Compose 部署 (推荐)
我们在项目中提供了 docker-compose.yml，这是最简单的部署方式。
-
一键启动
docker-compose up -d -
访问应用 浏览器访问
http://localhost:5000 -
修改端口 (可选)
# Linux/Mac APP_PORT=8080 docker-compose up -d # Windows PowerShell $env:APP_PORT="8080"; docker-compose up -d
环境变量配置
复制 .env.example 为 .env 并填写：
cp .env.example .env
主要配置项：
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
SECSION_USERNAME |
secsion.com 用户名 | - |
SECSION_PASSWORD |
secsion.com 密码 | - |
SECSION_SHOP_ID |
店铺 ID（留空导出所有） | 空 |
SCHEDULER_ENABLED |
是否启用定时任务 | true |
SCHEDULER_HOUR |
定时任务执行小时 | 1 |
SCHEDULER_MINUTE |
定时任务执行分钟 | 0 |
FLASK_DEBUG |
Flask 调试模式 | False |
PORT |
服务端口 | 5000 |
📁 项目结构
SaleShow/
├── app.py # Flask应用主文件
├── config.py # 配置管理模块
├── automation/ # 自动化模块
│ ├── __init__.py
│ ├── secsion.py # secsion.com 登录+导出逻辑
│ ├── uploader.py # 本地文件导入
│ └── scheduler.py # APScheduler 定时任务
├── requirements.txt # Python依赖包列表
├── Dockerfile # Docker构建文件
├── docker-compose.yml # Docker Compose配置
├── .env.example # 环境变量配置示例
├── static/ # 静态资源目录
│ ├── css/
│ │ └── style.css # 样式文件
│ └── js/
│ └── main.js # 交互逻辑
├── templates/
│ ├── index.html # 前端HTML模板
│ └── settings.html # 设置页面
├── uploads/ # 上传文件存储目录（持久化挂载）
├── data/ # 配置数据目录（持久化挂载）
├── downloads/ # 自动下载临时目录
└── README.md # 项目说明文档
🛠️ 技术栈
后端
- Flask 2.3.3 - Web框架
- pandas 2.3.3 - 数据处理
- openpyxl 3.1.5 - Excel文件处理
- xlrd 2.0.1 - 旧版Excel文件支持
- Playwright - 浏览器自动化（secsion.com 数据获取）
- APScheduler - 定时任务调度
- python-dotenv - 环境变量管理
前端
- HTML5 - 页面结构
- CSS3 - 样式设计
- JavaScript (ES6+) - 交互功能
- Font Awesome 6.4.0 - 图标库
开发工具
- Git - 版本控制
- pip - 包管理
- Docker - 容器化部署
📡 API 接口
| 路由 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/ |
GET | 首页（数据分析页面） |
/settings |
GET | 设置页面 |
/files |
GET | 获取已上传文件列表 |
/load/<filename> |
GET | 加载指定文件数据 |
/upload |
POST | 上传 Excel 文件 |
/delete/<filename> |
POST | 删除指定文件 |
/cleanup |
POST | 清理所有上传文件 |
/api/settings |
GET/POST | 获取/保存配置 |
/api/auto-download |
POST | 触发自动下载 |
/api/auto-download/status |
GET | 查询下载任务状态 |
/api/scheduler/status |
GET | 查询定时任务状态 |
🔒 安全说明
- 文件上传仅支持.xlsx和.xls格式
- 文件大小限制为16MB
- 使用安全的文件名处理
- 定期清理上传的文件以释放磁盘空间
🤝 贡献指南
- Fork 本项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
📞 联系方式
如有问题或建议，请通过以下方式联系：
- 项目地址：https://gitea.94kan.cn/houhuan/SaleShow
- 提交 Issue：项目仓库的Issues页面
最后更新时间： 2026年4月29日
享受数据分析的乐趣！📊✨