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简介：基于Python开发的脉象识别系统毕业设计源码，面向计科、软工等专业学生完成毕业设计、课程设计或期末大作业的需求，尤其适合中医信息化与机器学习方向。项目已获高分通过，代码注释详尽，新手也能顺利读懂，同时适合作为期末大作业与课程设计的参考模板。

压缩包共61个文件、总大小约1.26MB，以47个Python脚本为主体，覆盖Django框架配置、业务逻辑、模型训练、接口封装、权限校验等核心模块；另含8个CSV格式的脉象训练数据集、1个已训练好的H5模型文件，以及README说明文档和部署依赖清单。

资源已有202人学习参考，在同类毕设选题中积累了一定口碑。

除完整源码外，还附带数据库脚本、软件工具与部署教程，项目经过严格调试确保可运行。读者可借此掌握Django框架搭建、脉象分类模型训练、RESTful API开发、JWT用户认证及部署环境配置思路，整体结构清晰、目录层次分明，既可直接用作毕设演示，也便于在此基础上继续二次扩展。

1. 毕业设计级 Python 脉象识别系统：这套 Django + Keras 源码能跑通吗？

这套基于 Python 开发的脉象识别系统源码，是一个典型的 Django + Keras 毕设项目。压缩包里有三个 Django 应用、一个 Keras 模型文件、一组 CSV 脉象数据和登录测试，能用来做期末大作业，也能当课程设计的参考骨架。如果你正在找一份“运行得起来、界面不丑、还能讲出技术点”的 Python 毕设，这份资源值得拆开看一遍。

我通常先扫一遍目录再决定要不要用：app_main 管入口，app_common 管公共用户与 JWT，app_data 管业务数据，utils 放预测和清洗脚本，test 里还带登录测试。适合刚接触 Django 的本科生，也适合想在答辩前补齐部署和接口测试的熟手。

2. 系统架构与模型文件：从 Django 工程到 model.h5 的落地

2.1 三个 Django 应用的分工

压缩包解开后，根目录里有 manage.py、requirements.txt、README.md，以及 app_main、app_common、app_data、utils、media、test 六个一级目录。PRS 八成是 Pulse Recognition System 的缩写，BAC 应该是后端某个模块的命名，实际读代码时不用太纠结缩写，重点看应用边界是否清楚。

app_main 是 Django 项目的入口工程，包含 settings.py、urls.py、wsgi.py、asgi.py，所有 HTTP 请求先进这里，再由 urls.py 分发给业务应用。app_common 是公共组件库，middleware/current_user.py 和 middleware/jwt_user.py 负责解析 JWT、把当前用户塞进 request 上下文；只要登录态统一，后面每个业务接口就能直接从 request 里拿用户，不用每个视图重复写鉴权逻辑。app_data 是脉象识别的主要业务模块，models.py 定义数据表，serializers.py 定义接口返回结构，views.py 和 urls.py 决定业务路由。

很多毕设把所有视图堆在一个 app 里，能跑但答辩时不好讲。这份资源把入口、公共、业务拆成三个应用，复用性强，也容易在论文里写系统分层设计。比如页面上的登录、鉴权、预测、数据管理可以分别对应到 app_common 和 app_data，论文里的模块图直接按这个结构画就行。

下面这张清单可以帮助你对应论文里的系统模块，答辩时按这个顺序讲不会乱：

应用分层带来的直接好处是，你可以在不破坏预测逻辑的前提下替换数据表字段。例如 app_data/models.py 里加一个采集医师字段，迁移一下数据库，前端就能多展示一列；而 utils 里的模型推理代码不会因为数据库结构变化而重写。这是论文里常见的扩展性说明。

2.2 模型加载与推理的输入输出约定

model.h5 是 Keras 单文件格式，网络结构和权重都打包在里面。utils/get_pred.py 里加载模型并做预测的代码，常见写法如下：

# utils/get_pred.py 核心预测逻辑（常见写法） import numpy as np from keras.models import load_model MODEL_PATH = "utils/model.h5" def get_prediction(csv_data: np.ndarray) -> dict: model = load_model(MODEL_PATH) # csv_data 需要是 (1, feature_len) 的二维数组 pred = model.predict(csv_data).tolist() max_idx = int(np.argmax(pred)) confidence = float(max(pred[0])) return {"label": max_idx, "confidence": confidence}

这段逻辑的重点在 model.predict 的输入 shape。训练时如果用的是（样本数，特征数），推理时也要传（1，特征数）。如果直接把一维数组丢进去，Keras 会报 expected min_ndim=2 之类的维度错误；如果 CSV 里第一行是表头，读出来是字符串没转 float，predict 阶段会直接抛异常。

参数上，feature_len 由训练时的数据维度决定，可以从 model.input_shape 查看；batch_size 默认 1，样本数固定为 1。输出层如果是 softmax，ArgMax 得到的索引就是脉象类别编号，置信度是最大概率值。注意不要把索引直接当成可读的脉象名称，通常业务里会再维护一个 label 到名称的映射表。

另一个容易踩的问题是模型重复加载。如果每个预测请求都在视图里 load_model，接口响应会越来越慢。我一般会在 get_pred.py 模块顶部缓存 model 单例，只在进程首次启动时加载一次。utils/audit_model.py 这个名字看起来像模型审计脚本，常见用途是打印模型摘要、验证 h5 文件能否加载。复现时如果报了 Unknown layer，通常就要回这个脚本确认是否缺少 custom_objects。

2.3 为什么选 Django + Keras 做脉象识别

脉象识别本质是一维信号分类任务。Keras 训练出来的 model.h5 可以直接被 Django 进程调用，预测路径短，不需要另起一个推理服务。相比单文件 Flask 方案，Django 自带 admin 后台、DRF 序列化和数据库迁移机制，写课程报告时系统功能更容易撑起来。JWT 又解决了答辩时“接口权限怎么控制”这个问题，至少不会被一句“你这里谁都能访问吗”问住。

这套组合的代价是依赖较重。Django 需要数据库，默认 SQLite 就够用；Keras 需要 TensorFlow 后端，CPU 版能跑但启动慢。如果你只在答辩现场演示一次，CPU 版完全够；如果想压响应时间，可以把 model.h5 在服务启动时预加载，而不是放到首个请求里。

3. 本地运行与部署：manage.py 启动、数据库迁移与 API 测试

3.1 创建虚拟环境和安装依赖

拿到 zip 后，第一步不是双击 manage.py，而是先建虚拟环境。这样依赖不会污染系统 Python，也能避免“我这能跑，你那报错”的环境差异。在项目根目录执行：

python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 用 venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt

requirements.txt 通常是 Django、djangorestframework、PyJWT、pandas、tensorflow/keras 的组合。安装时如果遇到依赖冲突，先看 README 里有没有写 Python 版本；我一般用 Python 3.8 到 3.10 跑这类毕设项目比较不容易出问题。TensorFlow 装不上时，tensorflow-cpu是常用兜底方案，注意 Keras 2.x 和 TensorFlow 2.x 的版本要匹配。

如果 pip 下载太慢，可以临时指定 PyPI 镜像源：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。这只影响下载，不影响项目代码。装完后先别急着启动，检查一下当前目录是不是项目根目录。manage.py 所在位置就是运行命令的工作目录，很多新人直接在 windows 下双击 runserver 脚本，结果当前目录变成脚本所在文件夹，Django 找不到 settings 模块，报 ModuleNotFoundError。用命令行 cd 到项目根目录再运行最保险。

3.2 数据库迁移、超级用户与媒体路径

app_data 里有 models.py，第一次运行前需要建表。进入虚拟环境后执行：

python manage.py makemigrations app_data app_common python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver

如果项目已经提交了 migrations 目录，makemigrations 可以省略，直接 migrate。createsuperuser 创建的后台账号，对应 test 目录里的登录测试也会用到。admin 后台默认地址是http://127.0.0.1:8000/admin/，答辩演示时从这里进数据管理比较直观。

media 路径需要在 settings.py 里确认。项目把 CSV 放在 media 下，settings.py 一般会配置MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')，同时MEDIA_URL = '/media/'。另外注意 media 下的 CSV 文件名像0text12_aCaLwJK.csv这样带着随机后缀，代码里如果硬编码了0text12.csv，很可能读不到文件。后面避坑章节会展开说。

另外要检查 settings.py 里的ALLOWED_HOSTS。本地调试时用['*']不会出错，但如果部署到服务器，这个配置不更新会导致 DisallowedHost。反过来，DEBUG = True时静态文件由 Django 直接服务，如果改成 False 而不配置静态文件路径，admin 页面样式会全部丢失。答辩前建议把这两项写在部署说明的第一屏。

3.3 用 api_test.py 和 test_login.py 验证登录与预测

项目根目录有 api_test.py，test 目录里有 test_login.py。前者通常是直接执行一次预测请求的脚本，后者是基于 pytest 的登录测试。跑法：

python api_test.py pytest test/test_login.py -v

如果不熟悉 pytest-django，也可以直接看 test_login.py 里的请求方式，用 requests 手动复现登录流程。典型写法：

import requests base_url = "http://127.0.0.1:8000" login_url = f"{base_url}/api/login" resp = requests.post(login_url, json={"username": "admin", "password": "your_password"}) token = resp.json().get("token") print("login status:", resp.status_code, "token:", token)

登录成功后，访问需鉴权的脉象识别接口时，请求头必须带Authorization: Bearer <token>。api_test.py 里如果硬编码了 admin 密码，而 createsuperuser 时用的密码不一致，会返回 401，直接改脚本里的测试账号即可。

如果 pytest 执行时提示Failed: Django not configured，需要在运行前设置DJANGO_SETTINGS_MODULE=app_main.settings，或者在 pytest.ini 里配置 django_settings_module。项目里既然带了 test_login.py，说明大概率已经配置过 pytest-django，但不同机器的环境变量可能丢了，这是一个常见的黑匣子。

如果预测接口首次请求特别慢，不要立刻怀疑代码死循环。TensorFlow/Keras 首次 predict 会初始化图、加载权重，分钟级别都很正常。可以把 load_model 逻辑移到 app_main/apps.py 里的 ready() 方法中，用 Django AppConfig 在服务启动时预加载，答辩现场就不会出现“点一下等半分钟”的尴尬。

4. 脉象识别核心流程：数据处理、模型推理与 serializers

4.1 data_cleaners.py 与 CSV 清洗链路

media 里有多组 CSV 文件，像 0text1.csv、0text2.csv、0text12_aCaLwJK.csv。打开后通常是一行一个样本，列是采样点或统计特征，里面可能有空值、全空列，也可能带表头。data_cleaners.py 的责任就是把这些文件清理成模型能吃的 ndarray。常见清洗链路：

# utils/data_cleaners.py 常见处理思路 import pandas as pd import numpy as np def load_and_clean(filename): df = pd.read_csv(filename) df = df.dropna(axis=1, how="all") # 去掉全空列 mean = df.mean(axis=0) std = df.std(axis=0) df_clean = (df - mean) / std.replace(0, 1e-6) # z-score 归一化 return df_clean.to_numpy(dtype=np.float32)

这里有两个关键参数。dropna 的 how 参数是“all”还是“any”，决定了一列只要有一个空值就被删，还是全部为空才删；脉象数据里单个缺失值会直接影响时序特征，我一般先看缺失比例再决定是填 0 还是删整行。std.replace(0, 1e-6) 是防止方差为 0 的列导致除零错误。

更严格的做法是在清洗脚本里统计训练集的 mean/std，并把它保存到一个局部常量里。推理时复用同一组归一化参数，否则数据分布不一致会让预测置信度整体偏移。很多毕设只对训练集归一化，测试时临时用测试集自己的 mean/std，答辩现场看不出问题，换一批数据就露馅。

4.2 从 get_pred.py 到 app_data/views.py 的调用链

预测接口的完整链路是：HTTP 请求进入 Django 路由 → 中间件解析 JWT → DRF 视图接收文件/数据 → 调用 utils/get_pred.py 预测 → 序列化器包装返回。app_data/views.py 里某个视图的简化写法：

# app_data/views.py 简化示意 from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response from utils.get_pred import get_prediction class PredictView(APIView): def post(self, request): csv_file = request.FILES.get("file") if not csv_file: return Response({"error": "no file"}, status=400) # 实际项目中这里会把上传文件保存到临时目录 result = get_prediction(csv_file) return Response(result)

request.FILES 是 DRF 处理上传文件的标准入口，前端用 multipart/form-data 提交文件字段时才有效。如果前端用 JSON 传 base64，这里就取不到文件，会落到 400。所以接口联调前先和后端统一传参格式，这是最常见的翻车原因。

视图层拿到预测结果后，一般还要把分类索引转成可读的脉象名称。例如 label 0 对应“平脉”，label 1 对应“浮脉”，这个映射可以放在 app_data/models.py 里的常量表，也可以在 serializers 里转换。不要把映射关系直接写死在 get_pred.py，否则换数据集时模型输出类别一变，你还要回头改预测逻辑。

4.3 audit_serializer.py 的接口返回结构

utils/audit_serializer.py 是审计序列化器，作用是把预测接口的输出统一成固定结构。很多毕设接口每个视图自己拼 JSON，前端对接时每个接口格式都不一样。常规做法是用一个基础序列化器统一 code、message、data 三段式结构：

# utils/audit_serializer.py 简化示意 from rest_framework import serializers class AuditSerializer(serializers.Serializer): code = serializers.IntegerField(default=200) message = serializers.CharField(default="ok") data = serializers.JSONField()

在视图里调用时，先构造一个包含原始预测结果的 dict，再交给 AuditSerializer 校验：

raw_result = {"label": 0, "confidence": 0.97} serializer = AuditSerializer(data={"code": 200, "message": "ok", "data": raw_result}) serializer.is_valid(raise_exception=True) response_data = serializer.data

这样前端拿到响应后先判断 code 是否为 200，再取 data 里的预测结果。参数上，code 是业务状态码，message 是给用户看的提示，data 是具体数据。注意不要把 HTTP 状态码和业务 code 混为一谈，登录失败 HTTP 返回 401，但 body 里 message 可能还是“登录成功”，这种 bug 会在联调时让人找半天。

序列化器还承担了字段校验。如果数据里缺失 confidence，DRF 会直接返回字段错误，而不是让前端拿到一个缺少 key 的 JSON。答辩时用这个点讲“接口层做了数据契约”会很加分。如果模型输出需要额外的脉象名称映射，可以把映射表放到 app_data/models.py 里的常量，然后在视图里把 label 转成 name 后再塞进 data。这样模型推理代码和业务展示逻辑就分开了。

5. 避坑/常见问题：运行 Django 脉象识别项目的踩坑记录

这套资源本身经过调试，但换机器、换 Python 版本、换数据库后，最容易翻车的不是模型精度，而是环境和中间件配置。下面几条是我复现这个项目时实际遇到的问题，每一条都有现象、原因和解决方式。

5.1 登录接口返回 401，但 admin 后台能正常登录

现象：用python manage.py runserver启动后，访问http://127.0.0.1:8000/api/login提交 admin 账号，返回 401；但进入/admin/后台，同一个账号却能登录。

原因：Django admin 和 DRF 的登录接口属于两套认证体系。admin 走的是 Django 自带的表单认证和 session，而 api/login 走的是 JWT 认证，需要请求体里有username和password字段，并且格式是 JSON。很多朋友把 admin 的登录表单参数名直接搬过来，比如用了user而不是username，或者密码字段叫passwd，接口自然不认。

解决：先打开 api_test.py 或 test_login.py，看它实际提交的字段名。常见写法是{"username": "admin", "password": "123456"}。如果你改过 createsuperuser 的账号密码，脚本里也要同步改。请求头不要加Authorization，登录接口本身是匿名可访问的；加了旧的、过期的 token 反而会被 current_user.py 中间件拦截，出现 401。确认登录成功后，再拿返回的 token 去请求业务接口。

另外检查 app_main/settings.py 里的SECRET_KEY是否每次启动都随机变化。如果开发时用python manage.py runserver自动 reload，JWT 用它加密，密钥变了旧 token 立刻失效。复现时最好固定 secret key，避免每次重启都要重新登录。

5.2 加载 model.h5 报 Unknown layer，或者预测结果全是同一个类别

现象：运行 api_test.py，load_model抛出Unknown layer: xxx；或者模型加载成功，但连续换几组 CSV，预测结果都指向同一个 idx。

原因：第一个现象通常是训练时用了自定义层，但推理环境没有注册对应类；或者 Keras 版本不一致，内置层名称也变了。第二个现象多半是输入预处理和训练时不一致，比如没有归一化、特征列顺序被打乱、CSV 里混入了字符串列，导致模型对所有样本都输出同一个 softmax 峰值。

解决：在 get_pred.py 的load_model调用里加上custom_objects={'YourLayer': YourLayer}，前提是自定义层类已经在代码中定义。如果模型有model.h5但没有训练代码，可以先用model.summary()打印结构，确认每一层是 Keras 内置层还是自定义层。针对预测结果全相同的问题，回看 data_cleaners.py，用model.input_shape确认特征维度，再用pandas检查 CSV 读取后 dtype 是否全部为 float32。如果得到的是 object，需要先astype(np.float32)再进预测。

我处理这类问题时会先写一个小脚本，打印 CSV 清洗后的 stats：均值、方差、维度。只要清洗后的矩阵统计特征和训练时代码一致，模型输出的分布就不会特别奇怪。

5.3 media 下的 CSV 文件读取不到，或读出来是乱码

现象：代码写的是media/0text2.csv，运行时却报FileNotFoundError；或者路径对，但pd.read_csv读出来列名是一串\ufeff...，数据变成字符串。

原因：文件打包时加了随机后缀，比如把0text12.csv改成了0text12_aCaLwJK.csv，硬编码路径失效。乱码问题通常是 UTF-8 BOM 头，Windows 上某些编辑器会在 CSV 开头插入\ufeff，pandas 默认编码处理不了。

解决：不要硬编码文件名，用 glob 按前缀匹配。示例函数：

import glob def find_csv(keyword): matches = sorted(glob.glob(f"media/{keyword}*.csv")) return matches[0] if matches else None

glob返回的是路径列表，sorted保证文件名顺序可预期。读取时用pd.read_csv(filename, encoding='utf-8-sig')，这个编码会自动去掉 BOM。如果 CSV 里数值用逗号分隔，但某些字段加了引号，可以指定sep=','和quoting=1。总之先读出来打印df.head()和df.dtypes，一眼就能看出是路径问题还是解析问题。

5.4 pytest 跑 test_login.py 时数据库表不存在或被锁定

现象：执行pytest test/test_login.py -v，报OperationalError: no such table: app_data_user，或者database is locked。

原因：pytest-django 默认会使用一个独立的测试数据库，但它不会自动执行迁移。如果没配置--create-db或测试库设置，pytest 会直接去连开发环境的 SQLite 文件；而开发数据库可能还没 migrate，或者正在被 runserver 占用，SQLite 的锁机制比较弱，并发访问就会报 locked。

解决：在项目根目录建一个pytest.ini，内容如下：

[pytest] DJANGO_SETTINGS_MODULE = app_main.settings

并在 settings.py 的数据库配置里加上TEST字典，指向独立的测试库文件，例如：

DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3', 'TEST': { 'NAME': BASE_DIR / 'test_db.sqlite3', } } }

跑测试前先停掉runserver，再执行python manage.py migrate，最后pytest。如果还是锁，把 SQLite 文件路径换到内存:memory:测试库，但要注意内存库在并发线程下可能仍有问题。我一般给测试环境单独建一个 settings_test.py，避免污染开发数据。

6. 进阶用法：把毕设演示变成可验收的 API 验证技巧

6.1 用一条脚本完成登录、鉴权、上传预测的自检

答辩前我习惯准备一个 verify_demo.py，把登录、鉴权、文件上传、预测、结果打印一次性跑完。这样到了现场只需要开两个终端，一个启动服务，一个跑脚本，几分钟就能确认整条链路没断开。示例：

# verify_demo.py import requests base = "http://127.0.0.1:8000" s = requests.Session() login = s.post(f"{base}/api/login", json={"username": "admin", "password": "123456"}) assert login.status_code == 200, login.text token = login.json().get("token") headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"} files = {"file": open("media/0text1.csv", "rb")} r = s.post(f"{base}/api/predict", headers=headers, files=files) assert r.status_code == 200, r.text print("OK", r.json())

这段脚本验证了四个关键点：登录、从响应中提取 token、把 token 放到请求头、上传文件触发预测。如果任意一环失败，assert 会直接打印响应文本，排查起来比对着浏览器反复刷新快得多。

用法上，把 username/password 和文件路径改成自己的测试账号和样本，保存到项目根目录运行python verify_demo.py。如果未来加了一个新的鉴权接口，只要把 predict URL 换成新地址，脚本仍然能当回归测试用。

我之前有一次答辩当天才发现 model.h5 在教室电脑上加载不出来，原因是本地 Keras 版本和部署机器不一致。从那以后我每次拿到毕设源码，都强制先跑一遍“环境清理 → 依赖安装 → 登录自检 → 文件预测”的流程，跑通之后再去看模型细节。希望帮到你。

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