Projekt ma na celu integrację i analizę danych dotyczących rozwoju przemysłu oraz stanu środowiska w Polsce, pozyskanych z portalu BDL (Bank Danych Lokalnych). Dane te są analizowane w celu wykrycia zależności, generowania raportów i wizualizacji, a także umożliwienia użytkownikom ich przeglądania za pomocą REST API oraz interfejsu webowego.

.
├── app/
│ ├── auth.py
│ ├── crud.py
│ ├── database.py
│ ├── main.py
│ ├── middleware.py
│ ├── models.py
│ ├── rest_api.py
│ ├── schemas.py
│ └── routes/
│ ├── chart_routes.py
│ ├── correlation_routes.py
│ ├── crud_routes.py
│ ├── import_export_routes.py
│ └── report_routes.py
│
├── frontend/
│ ├── app.js
│ ├── index.html
│ ├── login.html
│ ├── login.js
│ ├── login.css
│ └── styles.css
│
├── json_files/
│ ├── Emisja zanieczyszczeń gazowych.json
│ ├── Emisja zanieczyszczeń pyłowych.json
│ ├── Grunty rolne i leśne wyłączone z produkcji rolniczej.json
│ ├── Moc zainstalowana i osiągalna w elektrowniach.json
│ ├── Produkcja budowlano-montażowa.json
│ ├── Produkcja sprzedana przemysłu i budownictwa.json
│ ├── Zużycie energii elektrycznej przez sektor przemysłowy.json
│ └── Ścieki przemysłowe odprowadzone w ciągu roku.json
│
├── import_data.py
├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── run_project.ps1
└── README.md

• auth.py — logika uwierzytelniania użytkowników.
• crud.py — obsługa operacji CRUD na danych przemysłowych i środowiskowych.
• database.py — konfiguracja połączenia z bazą danych (SQLAlchemy).
• main.py — uruchamianie aplikacji FastAPI.
• middleware.py — obsługa CORS i innych middleware’ów.
• models.py — definicje modeli ORM.
• rest_api.py — definicja głównych endpointów API.
• schemas.py — walidacja danych i struktury odpowiedzi API (Pydantic).
• routes/ — osobne moduły dla:
  • chart_routes.py — generowanie wykresów na podstawie danych.
  • correlation_routes.py — obliczanie korelacji pomiędzy wskaźnikami przemysłu i środowiska.
  • crud_routes.py — podstawowe operacje CRUD.
  • import_export_routes.py — importowanie danych z JSON/CSV oraz eksport.
  • report_routes.py — generowanie raportów.

• index.html — strona główna aplikacji (panel użytkownika).
• login.html / login.js / login.css — ekran logowania i obsługa uwierzytelniania.
• app.js — logika aplikacji frontendowej.
• styles.css — ogólne style CSS.

Pliki JSON pobrane z portalu BDL (emisje, produkcja przemysłu, zużycie energii itp.).

✅ Importowanie danych z plików JSON przy użyciu import_data.py lub endpointu API.
✅ REST API do:

• logowania i uwierzytelniania (token JWT),
• generowania wykresów (np. słupkowe, liniowe),
• obliczania współczynników korelacji (np. Pearsona) pomiędzy wskaźnikami przemysłu i środowiska,
• operacji CRUD na danych,
• importowania/eksportowania danych w formatach JSON,YAML,XML,
• generowania raportów analitycznych (JSON, YAML, XML).

✅ Analiza danych:

• agregacja danych według województw, lat lub wskaźników,
• normalizacja wskaźników w celu porównań regionalnych,
• obsługa brakujących danych.

✅ Wizualizacje danych:

• tworzenie wykresów trendów i wykresów porównawczych,
• eksport wykresów do PNG.

✅ Frontend:

• ekran logowania z uwierzytelnianiem JWT,
• dashboard do wyświetlania danych i raportów.

✅ Obsługa uwierzytelniania JWT.

✅ Obsługa Dockera:

• plik Dockerfile do budowania obrazu aplikacji,
• plik docker-compose.yml do uruchamiania w kontenerach.

Klonowanie repozytorium

git clone https://github.com/twoj-login/integration_project.git
cd integration_project
Utworzenie środowiska wirtualnego

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

Instalacja zależności

pip install -r requirements.txt

🚀 Uruchamianie projektu Opcja 1: Uruchamianie za pomocą skryptu PowerShell

.\run_project.ps1

Skrypt uruchamia backend, frontend oraz w razie potrzeby wykonuje dodatkowe kroki (np. import danych lub migracje bazy danych).

Opcja 2: Uruchamianie za pomocą Docker Compose

docker-compose up --build

Uruchamia aplikację w kontenerach, umożliwiając szybkie wdrożenie na dowolnym środowisku.

📂 Import danych Do importu danych z folderu json_files/ służy skrypt:

python import_data.py

Alternatywnie można wykorzystać endpoint /import w API.

🧩 Zależności Python 3.8+

FastAPI

SQLAlchemy

Pandas

Matplotlib

Uvicorn

Wszystkie zależności zostały zdefiniowane w pliku requirements.txt.