数学学习
 
 
 
 
 
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mula.liu 5f72149ceb 数据可恢复:补齐章节目录、找回电子书、加备份与内容快照
库文件 data/*.db 一直不进 git,seed --force 之后章节和题目就跟着没了。
这次把内容找回来,并且让远端始终留有一份可恢复的快照。

* seed/catalog.py:预置 4 本书的正式章节目录(29 章),启动时按 ISBN
  补齐缺失章节,并把未归章的题目挂到对应章下(不覆盖人工改过的归章)
* seed/ebooks.py:按「大小 + SHA-256」认领 data/ebooks 里的孤儿电子书,
  重建教材条目并把文件挪回该书目录(已找回教材 7《柯西-施瓦茨大师课》)
* services/ebooks.py:同内容文件复用,避免种子重复复制电子书
* dbtool.py + scripts/db.sh:backup/restore 本机时间戳备份,
  dump/load 把内容表导成 data/dump/catalog.sql(可提交、可灌回空库)
* seed --force 前自动备份并打印路径;README 增加「数据备份与恢复」
2026-09-18 14:56:10 +08:00
backend 数据可恢复:补齐章节目录、找回电子书、加备份与内容快照 2026-09-18 14:56:10 +08:00
data 数据可恢复:补齐章节目录、找回电子书、加备份与内容快照 2026-09-18 14:56:10 +08:00
frontend v 0.1.0 2026-09-18 13:28:05 +08:00
res v 0.1.0 2026-09-18 13:28:05 +08:00
scripts 数据可恢复:补齐章节目录、找回电子书、加备份与内容快照 2026-09-18 14:56:10 +08:00
.env.example v 0.1.0 2026-09-18 13:28:05 +08:00
.gitignore 数据可恢复:补齐章节目录、找回电子书、加备份与内容快照 2026-09-18 14:56:10 +08:00
README.md 数据可恢复:补齐章节目录、找回电子书、加备份与内容快照 2026-09-18 14:56:10 +08:00
docker-compose.yml v 0.1.0 2026-09-18 13:28:05 +08:00

README.md

数学学习系统(前后端分离版)

把原单文件静态页 math_learning_dashboard_v3.html 重构为可运行的前后端分离系统, 前端采用 Ant Design,包含用户体系与标准 RBAC。 页面结构、题库与学习流程在此基础上重设计:知识点以“初等/高等数学知识图谱” 为全局地基,章节与题目通过关系表挂到图谱节点,不再使用文本标签匹配。 学习状态从浏览器 localStorage 改为 SQLite 持久化;教材目录以 《盖尔范德中学生数学思维丛书》为基础,并支持大模型配置与按章节生成题目。

技术栈

  • 后端:FastAPI + SQLAlchemy + SQLite
  • 前端:React + TypeScript + Vite + Ant Design
  • 公式渲染:KaTeX(支持 $...$ / $$...$$ 与 Markdown 插图)
  • 认证:JWT(HS256)+ PBKDF2 密码散列
  • RBAC:user / role / user_role / permission / role_permission
  • 部署:支持本机直接运行或 docker compose

目录结构

nex_math/
├── backend/          # FastAPI 应用
│   ├── main.py       # 入口(CORS、路由注册)
│   ├── database.py   # SQLite 连接与默认库路径
│   ├── models/       # ORM:教材 / 章节 / 知识点 / 题目 / 记录 / 错题 / 模型配置
│   ├── schemas/      # Pydantic 请求响应模型
│   ├── routers/      # overview / practice / data / analytics / archive / catalog / question-bank / llm
│   ├── services/     # llm_client / question_generator / ai_teacher / question_engine / mastery_engine / recommendation
│   ├── seed/         # 目录与题库种子数据
│   └── dbtool.py     # 数据库备份 / 恢复 / 内容快照(python -m dbtool)
├── frontend/         # Vite + React 前端
│   └── src/
│       ├── pages/    # 学习端 9 个页面 + 管理端页面 + 登录 / 电子书阅读器
│       ├── components/  # SplitView / Pane(分屏工作台)、Paper(答题卡·题块·解析)、
│       │                # PaperReview(整卷回看)、useApi、ui.tsx 等
│       ├── api/      # API 客户端
│       ├── theme.ts  # 设计令牌:标签色 / 状态色 / 掌握度色
│       ├── i18n.ts   # 中英双语文案(新增键必须 zh、en 同时补)
│       └── types/
├── data/             # math.db(本机库,被 gitignore)
│   ├── ebooks/       # 教材电子书(随仓库提交)
│   ├── backups/      # db.sh backup 生成的时间戳备份(gitignore)
│   └── dump/         # catalog.sql:内容快照,提交进仓库=远端存了一份库
└── scripts/          # init.sh(建环境)/ start.sh(起服务)/ db.sh(备份与恢复)

界面与导航

  • 左侧菜单栏支持展开 / 收拢两种模式:底部“收拢菜单”按钮或顶栏折叠按钮 一键切换,偏好写入 localStorage 下次进入自动恢复;收拢态只显示图标, 悬停出现文字提示,功能分组以分隔线保留。
  • 窄屏(<768px)自动切换为覆盖式抽屉导航,顶栏汉堡按钮开合,不再挤压内容区。
  • 顶栏统一展示“分区 · 页面说明”、角色标识与头像菜单(设置 / 退出登录), 与侧栏底部用户卡片入口一致。
  • 全站样式与控件收敛到三层:theme.ts(设计令牌)→ ui.tsx(Page / Panel / Toolbar / DataTable / RowActions / MetricGrid / CountTag / EmptyState 等) → 页面,新页面只组合统一控件,不各写一套尺寸与颜色。
  • 题库管理 / 练习记录 / 错题本 / 章节测试采用「清单 + 试卷」分屏工作台 (components/SplitView.tsx + Pane):一栏是可搜索的清单,另一栏按真实试卷版式 排题目;两栏各自独立滚动,清单不会把试卷顶走,整页不再是一条长滚动条。
    • 题库管理:左「教材→章节」树 + 搜索/难度/来源/使用状态筛选,右栏题目预览卷; 侧栏首行显示题库总数,并提示还有多少题没挂到章节(计数来自 /api/question-bank/summary)。
    • 练习记录:左练习清单(得分进度条 + 错题数徽标),右该次练习的完整试卷回看, 顶部答题卡按题号标色(正确 / 错误 / 未答),点题号跳题,可切「全部 / 只看错题」与「展开全部解析」。
    • 错题本:左错题清单(按知识点筛选、搜索题干),右错题精讲,逐题对照 我的作答 / 正确答案 / 解析,底部上一题、下一题翻页。
    • 章节测试:试卷在左,答题卡与本次小结在右,答题中随时点题号跳题、查看已答未答; 交卷后同一套布局直接变成判卷结果。
    • 中缝可拖拽调节清单栏宽度(248–560px),偏好写入 localStorage (nex_math.split.<bank|records|errors|test>.aside);窄屏(<992px)自动改为上下堆叠。
  • 章节测试按章节组卷,前置条件是教材有章节目录、章节下挂了题目。缺任何一步都只给 引导空态,不会变成红色报错,也不会写出 0 题的记录:
    • 教材还没有章节 → 提示请管理员在「教材管理」中添加教材、整理章节目录;
    • 选了还没挂题的章节 → 组出的是空卷,试卷位置显示「请管理员在题库管理里把题目关联到 本章」,答题卡提示本章暂无题目,提交按钮禁用;
    • 章节题量不足 5 题时,组卷条件那行挂黄色徽标提示实际题量。

快速开始(本机)

要求:

  • Python 3.10+。macOS 自带的 python3 往往是 3.9,init.sh 会自动改找 python3.13 / 3.12 / 3.11 / 3.10;最省事的做法是先装 uv(脚本会在 PATH、~/.local/bin、~/.cargo/bin 里找它, 并用它拉一个 CPython 3.12),或 brew install python@3.12。
  • Node.js 20.19+ / 22.12+(Vite 8 的要求;本机 node -v 低于 20 时脚本会给出提示)。
./scripts/init.sh     # 创建虚拟环境、安装依赖、写入种子数据
./scripts/start.sh    # 同时启动后端 :8000 与前端 :5173

打开 http://localhost:5173。

  • init.sh 可重复执行:虚拟环境已存在就复用,已有 data/math.db 就不重写种子数据。
  • 依赖装不上时会自动改用国内镜像重试(pip → 清华源,npm → npmmirror); 也可以显式指定:PIP_INDEX_URL=… NPM_REGISTRY=… ./scripts/init.sh; 只想准备后端环境用 ./scripts/init.sh --no-web。
  • start.sh 启动前会检查 8000 / 5173 是否被占用并直接告诉你是哪个进程, 换端口:BACKEND_PORT=8010 FRONTEND_PORT=5180 ./scripts/start.sh。

默认账号:

账号 密码 角色 说明
admin admin123 管理员 用户、模型、教材课程、题库管理
student student123 普通用户 学习总览、练习、错题、分析等

首次登录后请通过左侧栏底部用户卡片的“个人设置”修改默认密码, 并在生产环境设置 JWT_SECRET(环境变量)。管理员可在“模型配置”维护多通道模型。 管理员是纯管理账号:不创建学习档案,学习总览/知识地图等学习功能不展示, 学习类接口对管理员返回无权限。

快速开始(Docker)

docker compose up --build

前端 http://localhost:5173,后端文档 http://localhost:8000/docs。 数据库会以卷形式挂载在宿主机的 ./data/math.db。

热加载

  • 前端:Vite 开发服务器自带 HMR,保存代码页面即时更新;
  • 后端:./scripts/start.sh 与 docker compose 均以 uvicorn --reload 启动,Python 代码变更自动重载。

功能对照

静态版模块 新系统位置 说明
学习总览 / 学习总览 指标卡 + 掌握度 + 推荐计划
知识地图 知识地图 知识点掌握度;点击卡片查看定义、掌握度、相关知识点,以及讲了它的教材章节与视频课程(可一键进入本章测试)
章节测试 章节测试 选书→选章→按掌握度动态抽取 5 题,可“换一套”;唯一的组卷与练习入口。试卷 + 右侧答题卡分屏,需要教材已有章节目录
错题本 错题本 左清单 + 右错题精讲分屏:逐题对照我的作答、正确答案与解析,可按知识点筛选
练习记录 练习记录 左清单 + 右整卷回看:答题卡跳题、只看错题、展开全部解析
今日任务 今日任务 推荐今日章节 → 做章节测试 → 对章节提交掌握反馈
学习分析 学习分析 正确率、错题、诊断排序
导出 / 导入档案 个人设置 → 学习档案 /api/archive/export、/api/archive/import
教材 / 课程 教材 / 课程 盖尔范德丛书书目(ISBN)+ 在线课程链接
教材详情 点击教材卡片 查看章节目录、每章知识点、题目数量并直接开始本章测试
题库管理 题库管理 左章节树 + 筛选、右题目预览卷的分屏;编辑删除题目,按教材章节调用模型生成
模型配置 模型配置 多通道模型配置、通道命名、默认通道与连通测试
用户管理 用户管理(管理员) 创建用户、启停账号、切换角色、重置密码
个人设置 左侧栏底部用户卡片 → 个人设置(主内容区整页) 修改昵称/密码,导出与导入学习档案
教材课程管理 教材课程管理(管理员) 教材/课程维护;章节可新增/编辑/删除,也可按教材 AI 自动生成目录,章节可直接跳转到对应题库
题库生成 题库管理 先选教材,再选章节与数量,按章节调用大模型生成新题

学习数据(掌握度、练习记录、错题、每日完成)按用户隔离,同一账号的数据互相独立。 练习提交时会保存每题题目快照与作答(错误选项、正确答案、解析),因此题库后续 删题也不影响错题本与练习记录的逐题回看;所有明细均归属当前用户,用户之间不可见。

RBAC 权限

权限码 说明 管理员 普通用户
learning:use 学习总览/练习/错题/分析/档案 ✘ ✔
users:manage 用户管理 ✔ ✘
llm:manage 模型配置 ✔ ✘
catalog:manage 教材/课程管理 ✔ ✘
question-bank:manage 题库管理与生成 ✔ ✘
knowledge:manage 知识图谱管理 ✔ ✘

除登录、健康检查外,所有 /api/* 接口都要求 Authorization: Bearer <token>; 管理接口在后端通过权限依赖二次校验(backend/dependencies.py)。

知识点状态由掌握度自动计算:≥85 已掌握、75–84 基本掌握、60–74 待加强、<60 重点。

教材目录

当前教材基线为《盖尔范德中学生数学思维丛书》(中国科学技术大学出版社):

分册 ISBN
函数和图像(主教材,已上传 PDF 电子书) 978-7-312-05005-3
代数 978-7-312-04893-7
三角函数(已上传 PDF) 978-7-312-04695-7
坐标方法 978-7-312-05006-0
几何 978-7-312-05779-3

有正式目录的书,章节由种子预置:seed/catalog.py 里 OFFICIAL_*_CHAPTERS 是核对过原书的正式目录,按 ISBN 绑到 CATALOG[*].chapters,python -m seed 与后端启动都会幂等地补齐章节,并按 KNOWLEDGE_CHAPTER_MAP / DEFAULT_CHAPTER_KNOWLEDGE 把演示题与知识点挂上去(只补空,不覆盖人工改动)。 目前已落地:函数和图像 8 章、三角函数 10 章、坐标方法 7 章、几何 4 章。

没有正式目录的书不由种子编造(代数、普林斯顿微积分读本、柯西-施瓦茨大师课)。 管理员在「教材 / 课程」打开某本教材的章节面板后,有三种方式:

  1. 「添加章节」手动逐条录入名称与内容提示;
  2. 「AI 整理章节」:把书的目录原文(版权页/目录页文字,或在别处查到的正式目录)粘进 「目录参考数据」,任务在后台解析目录并为每章挂上知识图谱节点;模型只做整理, 不新增、不补造素材里没有的章节;
  3. 纯接口方式 POST /api/textbooks/{id}/chapters/generate:先按 ISBN 查 Open Library / Google Books 的正式目录,再让模型按正式目录还原,查不到且模型没把握时直接拒绝写入。

确认无误的正式目录也可以回填到 backend/seed/catalog.py 的 OFFICIAL_*_CHAPTERS / CATALOG[*].chapters,再执行 cd backend && .venv/bin/python -m seed(幂等:只补缺,不覆盖界面上的修改,也不清空学习记录), 这样换机器或库丢了都能一并重建。

种子题库的 18 道演示题会按知识点自动挂到《函数和图像》的章节下(当前:引言 3 题、 第6章 幂函数 15 题),所以「章节测试」开箱就能组卷;管理员手工改过的章节归属不会被覆盖。

模型配置与题目生成

  1. 打开“模型配置”→“新增通道”,选择 OpenAI / DeepSeek / 阿里千问(百炼)/ OpenAI 兼容;通道名称建议按“服务商 · 模型”填写(例如“阿里千问 · qwen-plus”), 系统会随服务商选择自动带出默认 Base URL 与模型名。
  2. 填写 API Key 并点击该通道的“测试”;Key 仅保存在本地 data/math.db, 回显只显示末四位。可新增多个通道并用“设为默认”指定生成题目时使用的通道。
  3. 打开“题库管理”,选择教材、章节、数量、难度、该章节知识点(可多选)与 生成使用的模型通道(默认取“默认通道”), 点击“开始生成”。返回结果会做 JSON 结构校验(4 个选项、唯一答案、非空题干)后 入库并挂到所选教材章节下,可在该章“章节测试”中直接使用;题库页支持筛选与删除。

大模型调用统一走 OpenAI Chat Completions 协议(services/llm_client.py), 不需要额外 SDK;生成的题若带新知识点,首次作答会自动建立该知识点并参与掌握度计算。 生成提示词要求模型把数学公式写成 LaTeX($...$ 或 $$...$$)、插图写成 ![图注](图片地址);题库、练习、错题本与练习记录中的题目内容均由前端 KaTeX 渲染公式并展示图片。

教材章节目录的整理与题库跳转

在「教材 / 课程」中打开某本教材的章节面板后:

  1. 「添加章节」逐个录入名称与内容提示;
  2. 面板右上角的「AI 整理章节」:选模型通道,把该书目录原文粘进「目录参考数据」, 点「开始整理」。任务在后台执行并显示进度,模型只整理素材里真实出现的目录条目 (不新增、不凭印象补造),同时为每章从知识图谱挑选知识点;与已有章节同名的条目自动跳过, 入库后仍可编辑或删除;
  3. 每个章节行都有「题库」入口,点击后跳转到题库管理并自动筛选该书与章节, 可以在那里直接按章节生成新题,或把已有的未挂章节题目编辑到该章下。

题库管理每道题会标注“使用状态”(已使用次数 / 未使用)。使用过的题目和被 章节挂载的题目不允许删除,只能编辑;题目编辑会保留历史答题快照。

AI 出题配图机制(自动生成,不使用图库/上传)

生成新题弹窗中有一个“需要配图(AI 根据题目自动生成图像)”开关:

  • 不勾选:题目正常生成,不携带图像;
  • 勾选后:提示词要求模型为这道题生成与题目语义一致的原创 SVG(函数图/几何示意图, 含坐标轴与关键标注),模型把它放在 JSON 的 image_svg 字段;
  • 后端把每张 SVG 独立保存为 /api/question-images/generated_*.svg 并自动写入题干, 因此每道题都有自己独立的图,互不共享。

知识点与章节、多知识点

  • 每个章节可维护多个“本章知识点”(教材课程管理 → 章节 → 编辑);
  • 生成新题先选教材和章节后,知识点下拉自动展示该章节的知识点,可多选;
  • 题目支持多个知识点:列表、练习记录、错题、掌握度与推荐都会按全部知识点统计;
  • 练习提交时如果出现未见过的新知识点,会自动为用户建立并参与掌握度计算。

主要 API

所有接口前缀 /api,交互文档见 http://localhost:8000/docs。

方法 路径 说明
GET /overview 学习总览指标与推荐计划
GET /knowledge 知识点掌握度
GET /knowledge/detail/{id} 知识点详情:定义、相关知识点、关联章节与视频资源
POST/DELETE /knowledge/nodes/{id}/resources、/knowledge/resources/{id} 知识点关联视频/课程(管理员)
GET /practice/chapter/{id} 章节测试组卷(不含答案)
POST /practice/submit 提交答案并判分、更新掌握度与错题
GET/POST /daily、/daily/complete 今日完成状态
GET /errors、/records、/records/{id}、/analytics 错题(含逐题详情)、记录、记录详情、分析
GET/POST /archive/export、/archive/import 学习档案导出 / 恢复
GET /textbooks 教材/课程目录(含章节,登录可用)
POST/PUT/DELETE /textbooks 与 /textbooks/{id} 教材/课程增删改(管理员)
POST/PUT/DELETE /textbooks/.../chapters 章节管理(管理员)
POST /textbooks/{id}/chapters/generate 按教材 AI 生成章节(管理员)
GET /question-bank/summary 题库侧栏计数:总数 / 未挂章节 / AI 生成 / 已使用(管理员)
GET/POST/PUT/DELETE /question-bank/questions、…/generate 题库管理:列表/生成/编辑/删除(管理员),已使用题禁止删除
GET /llm/settings 模型通道列表与服务商预设(管理员)
POST/PUT/DELETE /llm/channels 与 /llm/channels/{id} 模型通道增删改(管理员)
PUT /llm/channels/{id}/default 设置默认通道(管理员)
POST /llm/channels/{id}/test、/llm/test 通道连通测试(管理员)
PUT /auth/profile 修改自己的用户昵称
POST /auth/login、/auth/change-password 登录、修改自己的密码
GET /auth/me 当前用户与角色
GET/POST/PUT /users、/users/{id}、/users/roles 用户管理(管理员)

配置

复制 .env.example 并按需修改(本机直接运行时使用环境变量):

  • DATABASE_URL:留空默认使用 <项目根>/data/math.db
  • CORS_ORIGINS:允许访问的前端地址
  • OPENAI_API_KEY:可选。数据库还没有任何模型通道时,启动会自动创建 “OpenAI · gpt-4o-mini”默认通道并使用该 Key; ai_teacher.py 的逐题讲解仍为本地规则实现
  • JWT_SECRET:JWT 签名密钥,生产环境必须设置

重置演示数据

cd backend
.venv/bin/python -m seed --force

会清空全部用户的学习数据与题库(含 AI 生成题)并重新写入种子数据; 用户、角色、教材目录与模型配置保留。演示账号的学习历史(练习记录、错题本) 现在包含逐题明细,可直接展开查看每题作答。

--force 执行前会自动把当前库备份到 data/backups/(打印路径),误操作可用 ./scripts/db.sh restore 回退。

数据备份与恢复

data/*.db 在 .gitignore 里,仓库只有代码和电子书,数据库文件从来没有进过远端: 库一旦被重置,章节、题目这些内容就跟着没了。为此有两层保险:

./scripts/db.sh path                 # 数据库文件位置
./scripts/db.sh backup 升级前         # 时间戳备份(用 SQLite backup API,服务在写也安全)
./scripts/db.sh list                 # 本机备份列表(默认保留最近 20 份)
./scripts/db.sh restore [文件|latest] # 回滚;覆盖前先把当前库再备份一份
./scripts/db.sh dump                 # 导出 data/dump/catalog.sql(内容快照,建议随改动提交)
./scripts/db.sh load                 # 把 data/dump/catalog.sql 灌回当前库
  • dump 只导内容:教材、章节、知识点与关联、课程、题库。 这份文本提交进 git,远端仓库里就始终有一份可恢复的数据库快照。
  • 账号、密码散列、答题记录、错题本属于个人数据,不进 dump、不进 git; 需要整机迁移时用 ./scripts/db.sh dump --full(写到 data/backups/math.full.sql) 或直接用 backup 的二进制备份。
  • 新机器上的恢复顺序:./scripts/init.sh(建库 + 种子)→ ./scripts/db.sh load → 重启后端。
  • 电子书与库分离:data/ebooks/ 随仓库提交,库只存文件名。 若库丢了,seed/ebooks.py 会按「大小 + SHA-256」认领磁盘上的已知电子书 (KNOWN_EBOOKS),重建教材条目并把文件挪回该书目录,不必重新上传。