牢骚

时隔一个多月才完成了基本的可视化系统的搭建，中间有着各种各样的原因：Vue3第一次用、Django-Ninja不熟悉等等再加上一些闲杂原因就一直拖到了现在，效率多少有点堪忧。

总之不算怎么说，也算是曲折的完成了原定计划，下面将从后端、前端的技术选择、功能介绍、成品展示等几个章节大致的讲述下。

后端

项目地址

KurongTohsaka/PCCKGVisualization

技术栈

Web 框架自然是选相对擅长且好用的 Django ，但是 Django 本身使用起来又过于繁重，不太适合开发Restful类型的接口，所以一般会搭配着 Django REST Framework (DRF) 使用。但是这一次我打算尝试一个新的 Django 扩展，它是 FastAPI 的 Django 版：Django-Ninja 。

Web 框架订好了以后，就该选数据库了。既然是存储图数据，那肯定是 Neo4j 。而网站数据就使用简单的 Sqlite 吧，主要就是省事。

功能与接口

下面的所有接口的最上级请求路径：pcc_kg_vs

功能主要分为两部分：认证和可视化。

首先是认证，包含以下基本功能：

  • 用户认证：用户登陆、注册、登出
  • API 鉴权：token 验证
  • CSRF 验证：CSRF token 验证

下面是简易的接口标准：

  • 登陆

    • 先检查该用户是否已注册，若注册则从数据库中根据信息查询到用户，然后登陆该用户。若未注册则登陆失败

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      {
  "method": "POST",
  "path": "/login",
  "params": {
    "username": "",
    "password": ""  
  },
  "return": {
    "successful": bool,
    "code": int,
    "token": str,  //登陆令牌
    'info': str
  }
}

  • 登出 HTTPBearer

    • 检查用户信息，然后登出该用户

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      {
  "method": "GET",
  "path": "/logout",
  "params": {},
  "return": {
    "successful": bool,
    "code": int,
  	"info": str
  }
}

  • 申请

    • 根据信息注册用户，注意不要和数据库中用户重叠。申请成功后直接登陆

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      {
  "method": "POST",
  "path": "/register",
  "params": {
    "username": str, 
    "password": str 
  },
  "return": {
    "successful": bool,
    "code": int,
    "token": str,
  	"info": str
  }
}

然后是可视化功能，目前只包含知识图谱可视化。考虑到本次课题只涉及到了知识图谱的可视化，但是又不得不为以后的接口扩展做考虑，所以接口做成了一个通用接口。

下面是接口标准：

  • 可视化 HTTPBearer

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      {
  "method": "POST",
  "path": "common_visual",
  "params": {
    "vs_type": "graph",  //可视化样式
    "data": []  //可视化数据
    ...
  },
  "return": {
        "successful": bool,
        "code": int,
        "chart": {
          "graph": ...  //vs_type对应的值
        },
      	"info": str
      }
}

    • neo4j 的图可视化请求参数：

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      {
	"vs_type": "graph",
  "data": {
    "node_ids" : [],  //要可视化的节点ID
    "relation_ids": []  //要可视化的关系ID
  }
}

前端

项目地址

KurongTohsaka/pcc-kg-vs-frontend

基本功能

包含了三个基本页面：

  • 用户登陆
  • 用户注册
  • 仪表盘 Dashboard

没啥可介绍的，看看页面就能明白有啥用。

成品展示

  • 用户登陆：

  • 用户注册：

  • 仪表盘：

总结

系统还有许多可以优化的地方，在之后的几个月或许会不断的修修补补。

总之，先告一段落了，接下来重新回到算法优化和写作上啊（叹气）。