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开始前准备什么
- 解压lesson.zip到独立目录，先阅读README与运行范围。
- 使用与页面一致的工具版本；模型或账户能力以自己实际权限为准。
- 保留原始输入；教材中的人工参考与模型实际结果分开保存。
- 比较两周数据schema
- 启动并选第一周
- 建立并保存第一张图
- 检查配置确实落盘
- 切换第二周并复用
- 核对更新与旧数据保留
- 归档可复现配置
含README、原创输入、提示词、校验脚本与明确标注的参考材料。
week-1.csv，原创练习数据或任务书。
具体步骤、命令与未执行范围。
PyGWalker0.5.0.1公开to_html生成；只展示本页原创数据，不是模型输出。
1. 比较两周数据schema
week-1.csv与week-2.csv字段完全一致，第二周不是在第一周上追加。先算总量90和110，再尝试配置复用。
bash
python3 analyze.py
python3 verify.py
2. 启动并选第一周
运行app.py，选择week-1.csv作为数据。固定PyGWalker0.5.0.1，不将main的Walker.to_code等未发布API混进练习。
bash
python3 -m pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py3. 建立并保存第一张图
room放类别，sum(visits)放数值。读取本地gw_config.json；先在UI导出配置并下载，再把文件保存为gw_config.json；空JSON不能当作已保存图表。
4. 检查配置确实落盘
将浏览器下载的配置放回练习目录后，查看gw_config.json时间和内容，确认有图表而不是空数组。素材不预先伪造UI保存成功；若下载中没有自己的spec，需要先在UI操作保存。
bash
python3 inspect-spec.py gw_config.json5. 切换第二周并复用
保持相同spec路径，切到week-2.csv。图应显示25、35、50；如果仍20、30、40，检查缓存和数据源选择，不要直接覆盖显示标签。
6. 核对更新与旧数据保留
独立分析确认90→110，增加20。保留原两周CSV与配置，换回第一周应恢复原值；字段名变化时先做schema校验。
bash
python3 verify.py
7. 归档可复现配置
把自己的实际spec、版本、两周数据和两张截图一起保存。下载包提供运行器和空配置起点，不提供虚构的交互保存结果。
怎样确认已经完成
- 自己的实际产物能打开，数字、标签、单位与原始输入一致。
- 执行随包verify.py检查真实文件；参考材料不能冒充自己的模型运行。
- 已用锁定PyGWalker0.5.0.1的公开to_html API生成真实交互HTML，并用Streamlit1.65.0公开components.html嵌入；Python独立统计已运行，未执行AI模型。
常见问题
下载素材后能直接看到AI生成结果吗？
已用锁定PyGWalker0.5.0.1的公开to_html API生成真实交互HTML，并用Streamlit1.65.0公开components.html嵌入；Python独立统计已运行，未执行AI模型。
PyGWalker 图表配置复用要怎样判断完成？
按本页步骤执行自己的工具环境，核对原始输入、实际产物与检查清单；下载成功、程序启动或参考文件存在都不能代替实际结果验收。