Отчёт по практике в ИТ сфере

Нужно представить видеоролик, демонстрирующий работу реализованного программного решения - Код для программы на python прилагается

Нужно записать захватом экрана работоспособность этого кода, звук в видео не нужен.

Видеоролик, демонстрирующий работу программы, включает следующие элементы:

• обзор интерфейса: предоставьте детальный обзор интерфейса программы. Покажите различные окна, элементы управления и функциональные возможности. Объясните, как пользователь может взаимодействовать с программой и какие функции доступны;

• демонстрация функциональности: покажите работу основных функций программы. Покажите результаты работы программы и объясните их роль в предметной области;

Разработанная программа выполняет следующие задачи для решения проблемы в предметной области:

• Загрузка исторических данных из CSV-файла.

• Статистический анализ важности исторических событий.

• Выявление наиболее значимых событий в истории.

• Анализ изменения важности событий по столетиям.

• Визуализация результатов анализа с помощью различных типов графиков.

Форма программного продукта: веб-приложение.

Используемые технологии и инструменты:

• Язык программирования: Python

• Веб-фреймворк: Django

• Библиотеки для анализа данных: pandas, numpy

• Библиотеки для визуализации: matplotlib, seaborn

• Фронтенд: HTML, CSS (Tailwind CSS)

• СУБД: SQLite (встроенная в Django)

• Система контроля версий: Git

2. Структура и описание функциональности программного продукта

Структура программного продукта:

stats_analysis/

│

├── main/

│ ├── views.py

│ ├── urls.py

│ └── models.py

│

├── templates/

│ ├── base.html

│ ├── main/

│ │ ├── index.html

│ │ └── results.html

│

├── static/

│ └── css/

│

└── manage.py

Основные модули:

• views.py: содержит логику обработки запросов и анализа данных

• urls.py: определяет маршрутизацию URL

• models.py: описывает структуру данных (не используется в текущей версии)

• Шаблоны (templates/): отвечают за отображение данных пользователю

Основные функции программного продукта:

1. Загрузка и валидация данных:

def analyze_data(request):

if request.method == 'POST' and request.FILES['datafile']:

datafile = request.FILES['datafile']

path = default_storage.save('tmp/data.csv', ContentFile(datafile.read()))

tmp_file = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, path)

df = pd.read_csv(tmp_file)

if 'year' not in df.columns or 'importance' not in df.columns:

return render(request, 'main/index.html', {'error': 'Файл должен содержать столбцы "year" и "importance"'})

# Дальнейший анализ данных

2. Визуализация данных:

def create_visualizations(df):

plt.figure(figsize=(20, 20))

plt.subplot(2, 2, 1)

plt.scatter(df['year'], df['importance'])

plt.title('Важность событий по годам')

plt.xlabel('Год')

plt.ylabel('Важность')

# Другие графики...

buffer = io.BytesIO()

plt.savefig(buffer, format='png')

buffer.seek(0)

image_png = buffer.getvalue()

graphi

c = base64.b64encode(image_png).decode('utf-8')

return graphic