# sql2pandas
**Repository Path**: 90sec/sql2pandas
## Basic Information
- **Project Name**: sql2pandas
- **Description**: SQL2Pandas 是一款具备极客审美、基于神经逻辑映射的 SQL 转 Pandas 自动化代码生成在线工具。它可以帮助数据分析师和开发人员快速将 SQL 查询语句转换为对应的 Pandas 代码。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-11
- **Last Updated**: 2026-01-11
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# SQL2Pandas
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://reactjs.org/)
[](https://vitejs.dev/)
SQL 转 Pandas 自动化代码生成工具 - 极客审美风格
[在线体验](#) | [快速开始](#快速开始) | [功能特性](#功能特性) | [部署指南](#部署指南)
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## 🎯 项目简介
SQL2Pandas 是一款具备极客审美、基于神经逻辑映射的 SQL 转 Pandas 自动化代码生成在线工具。它可以帮助数据分析师和开发人员快速将 SQL 查询语句转换为对应的 Pandas 代码。
### 核心特点
- 🎨 **赛博朋克视觉风格** - 霓虹效果、故障动画、深色主题
- ⚡ **实时转换** - 输入 SQL 即时生成 Pandas 代码
- 🧠 **基于规则的映射引擎** - 精确的 SQL 到 Pandas 语法转换
- 🚀 **纯前端实现** - 无需后端，部署简单
- 💻 **语法高亮** - 支持 SQL 和 Python 语法高亮
- 📝 **示例预设** - 内置多种 SQL 查询示例
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## 🚀 快速开始
### 主页面
### 本地运行
```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/yourusername/sql2pandas.git
cd sql2pandas
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
```
访问 http://localhost:3000
### 生产构建
```bash
# 构建生产版本
npm run build
# 预览构建结果
npm run preview
```
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## ✨ 功能特性
### 支持的 SQL 语法
#### 基础语法
- `SELECT`, `FROM`, `WHERE`, `GROUP BY`, `ORDER BY`, `LIMIT`
- `DISTINCT`, `UNION`, `UNION ALL`
#### 连接操作
- `INNER JOIN`, `LEFT JOIN`, `RIGHT JOIN`, `FULL OUTER JOIN`
#### 聚合函数
- `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MAX`, `MIN`
#### 高级特性
- 子查询 (Subquery)
- 公共表表达式 (CTE / WITH)
- 窗口函数 (Window Functions)
- `CASE WHEN` 表达式
- `IN`, `BETWEEN`, `LIKE` 操作符
### 转换示例
| SQL | Pandas |
|-----|--------|
| `SELECT * FROM users` | `df = pd.read_csv('users.csv')` |
| `SELECT name FROM users WHERE age > 18` | `df = pd.read_csv('users.csv'); result = df[df['age'] > 18][['name']]` |
| `SELECT category, COUNT(*) FROM sales GROUP BY category` | `df = pd.read_csv('sales.csv'); df_grouped = df.groupby(['category']); result = df_grouped.size()` |
### 功能测试
所有核心功能已通过测试：
✅ 基础查询 (SELECT, FROM, WHERE)
✅ 列选择 (SELECT col1, col2)
✅ 聚合函数 (COUNT, SUM, AVG, etc.)
✅ JOIN 操作 (INNER, LEFT, RIGHT)
✅ 排序 (ORDER BY)
✅ 限制 (LIMIT)
✅ 去重 (DISTINCT)
✅ 赛博朋克视觉风格
✅ 实时代码转换
✅ 代码复制功能
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## 🎨 视觉设计
### 赛博朋克风格
- **配色方案**: 深色背景 + 霓虹色点缀 (青色、品红、黄色)
- **字体**: 等宽字体 (Fira Code) + 科技感字体 (Orbitron)
- **动画效果**: 故障效果、扫描线、霓虹发光
- **交互设计**: 霓虹按钮、悬停效果
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## 📁 项目结构
```
sql2pandas/
├── dist/ # 生产构建输出
├── public/ # 静态资源
├── src/
│ ├── components/ # React 组件
│ ├── core/ # SQL 解析和 Pandas 生成
│ ├── hooks/ # 自定义 Hooks
│ ├── styles/ # 赛博朋克样式
│ ├── utils/ # 工具函数
│ └── App.jsx # 主应用
├── test/ # 测试文件
├── package.json
├── vite.config.js
└── README.md
```
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## 🔧 开发指南
### 技术栈
- **前端框架**: React 18 + Vite
- **代码编辑器**: CodeMirror
- **样式方案**: TailwindCSS + 自定义 CSS
- **SQL 解析**: node-sql-parser
- **图标库**: Lucide React
### 脚本命令
```bash
# 开发模式
npm run dev
# 生产构建
npm run build
# 预览构建结果
npm run preview
# 代码检查
npm run lint
```
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## 🌐 部署指南
### Vercel 部署（推荐）
```bash
# 安装 Vercel CLI
npm install -g vercel
# 在项目目录下
cd sql2pandas
vercel
```
### Netlify 部署
```bash
# 构建项目
cd sql2pandas
npm run build
# 使用 Netlify CLI 部署
npm install -g netlify-cli
netlify deploy --prod --dir=dist
```
### GitHub Pages
```bash
# 修改 vite.config.js 添加 base 配置
# base: '/your-repo-name'
cd sql2pandas
npm run build
# 将 dist 目录推送到 gh-pages 分支
git subtree push --prefix dist origin gh-pages
```
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## 🤝 贡献指南
欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：
1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 提交 Pull Request
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## 📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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## 🙏 致谢
- [node-sql-parser](https://github.com/taozhi8833998/node-sql-parser) - SQL 解析器
- [CodeMirror](https://codemirror.net/) - 代码编辑器
- [TailwindCSS](https://tailwindcss.com/) - CSS 框架
- [Lucide](https://lucide.dev/) - 图标库
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## 📌 下一步
1. 访问 http://localhost:3000 查看应用
2. 输入 SQL 查询测试转换功能
3. 点击"加载示例"按钮体验预设查询
4. 复制生成的 Pandas 代码
5. 根据需要部署到生产环境
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Made with ❤️ by [Your Name]
[](https://github.com/yourusername/sql2pandas)
[](https://github.com/yourusername/sql2pandas/fork)