简介：本文系统讲解了如何利用Python与Shell脚本相结合，构建一个高效、自动化的数据处理系统。文章从项目结构设计、核心功能实现到Web管理界面的搭建，详细介绍了数据采集、清洗、分析、入库和报表展示的全流程。通过Shell脚本实现数据的自动采集与调度，借助Python强大的数据处理和分析能力，结合Flask框架提供可视化管理和分析结果展示，极大提升了数据处理的自动化和易用性。无论是企业还是个人用户，都能通过本文掌握自动化数据处理系统的搭建思路和实用方法。

具体情况请参考下文。

一、数据处理系统

1. 什么是数据处理系统

定义：数据处理系统是一套集成化的工具和流程，主要用于高效地完成从原始数据采集到最终信息输出的全生命周期管理。

2. 数据处理系统的功能作用

说明：该系统通过自动化手段支持数据的收集、清洗、转换、存储、分析及可视化等关键环节，旨在提高数据处理的准确性与效率，同时确保数据的安全性和可靠性。其功能模块如下

二、数据处理系统的目录结构

1. 系统目录结构

说明：本系统采用分层目录结构，职责清晰。详细目录如下

2. 系统核心功能

说明：本系统通过 Shell 与 Python 脚本实现自动化流程，涵盖数据采集、清洗、分析、入库、日志记录及 Web 管理界面，提升数据处理效率与可视化管理水平。详细情况如下

三、数据处理系统的程序设计

1. 程序结构

说明：本程序的文件结构如下

2. 编写程序配置文件config/settings.json

3. 编写脚本文件

(1)数据采集脚本scripts/fetch_data.sh

(2)编写数据清洗文件scripts/clean_data.py

(3)编写数据分析文件scripts/analyze_data.py

(4)编写数据入库文件scripts/load_data.py

4. 编写层叠样式表文件static/style.css

5. 编写网页文件

(1)编写系统登录页面templates/login.html

(2)编写系统管理页面templates/manager.html

(3)编写系统分析页面templates/analysis.html

6. 编写系统主程序app.py

四、自动化数据处理系统操作指引

1. 服务端运行数据处理系统

说明：在服务器端执行指令# python3 app.py运行系统

2. 客户端访问数据处理系统

说明：在客户端（比如Windows系统）使用浏览器访问上述数据处理系统。详细情况如下

(1)通过服务器端的IP地址访问数据处理系统

(2)输入账号和密码登录系统

(3)开始进行数据处理任务

第一步：选择“采集原始数据”任务，然后点击【立即执行】

登录服务器查看采集到的的数据。如下图

第二步：选择“清洗数据”任务，然后点击【立即执行】

登录服务器查看清洗后的的数据。如下图

第三步：选择“分析数据”任务，然后点击【立即执行】

第四步：选择“数据入库”任务，然后点击【立即执行】

登录服务器查看入库后的的数据。如下图