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一个专业的高分子材料数据分析与可视化工具，集成了GPC（凝胶渗透色谱）和DSC（差示扫描量热法）分析功能，为科研人员提供高效、直观的数据处理体验。
- 自动读取和处理GPC数据文件
- 生成精美的柱状图和分子量分布曲线
- 创建专业的分子量数据表格
- 批量处理多个样品数据
- 自动识别并解析DSC热流数据
- 智能提取多循环测试数据
- 绘制热流-温度曲线
- 支持峰位自动识别和居中显示
- 多循环数据对比分析
- 数据分段保存和可视化
- 支持自定义颜色、线宽、字体大小等样式
- 批量导出高质量图片（PNG，300 DPI）
- 基于Streamlit的现代化Web界面
- 多语言界面支持（中文/English）
- 灵活的配置管理系统
- 完整的日志记录功能
- 多种打包方式，满足不同部署需求
适用对象：科研人员、实验室用户、无编程经验者
- 从 Releases 下载最新的
PolyAnalyzer_Windows_Portable_vX.X.X.zip - 解压到任意位置（建议路径不含中文和空格）
- 双击
启动应用.bat或Start_App.bat - 浏览器自动打开应用界面，即可开始使用
- ✅ 完全绿色免安装，无需配置Python环境
- ✅ 内置所有依赖，体积约 150-200MB
- ✅ 支持完整的本地文件读写功能
- ✅ 卸载只需删除文件夹
- ✅ 支持离线使用，数据安全有保障
如果您已经在使用旧版本，升级到新版本非常简单：
- 下载新版本的
PolyAnalyzer_Windows_Portable_vX.X.X.zip并解压到同一目录（与旧版本文件夹并排） - 双击新版本文件夹中的
Upgrade.bat - 脚本会自动：
- 检测并识别旧版本文件夹
- 复制您的用户数据（datapath、GPC_output、Mw_output、setting、logs）
- 清理旧版本文件夹
- 升级完成后，即可使用新版本
💡 提示： 升级前会自动备份旧版本到
.backup文件夹，确保数据安全
适用对象：开发者、需要定制功能、跨平台使用
- Python 3.8 或更高版本
- pip 包管理器
# 1. 克隆项目仓库
git clone https://github.com/FrankLaurance/PolyAnalyzer.git
cd PolyAnalyzer
# 2. 创建虚拟环境（强烈推荐）
python -m venv myenv
# 3. 激活虚拟环境
# macOS/Linux:
source myenv/bin/activate
# Windows:
myenv\Scripts\activate
# 4. 安装依赖包
pip install -r requirements.txt# 方式1：使用 Streamlit 直接运行
streamlit run main.py
# 方式2：使用项目提供的运行脚本
python run_main.py程序将自动在浏览器中打开，默认地址为 http://localhost:8501
适用对象：需要单文件分发、简化部署的场景
前置要求：
# 确保已安装项目依赖
pip install -r requirements.txt自动编译（推荐）：
# macOS/Linux
chmod +x build.sh
./build.sh
# Windows
.\build.ps1手动编译：
pip install pyinstaller
pyinstaller PolyAnalyzer.spec生成的 PolyAnalyzer.exe 位于 dist/PolyAnalyzer/ 目录
💡 说明： build脚本会自动安装PyInstaller，但不会安装项目依赖，请确保先执行
pip install -r requirements.txt
- 将生成的 exe 文件分发给用户
- 用户双击即可运行，无需安装
⚠️ 文件体积较大（约 300-500MB），因包含完整运行环境⚠️ 首次启动需要解压缓存，启动时间约 10-30 秒⚠️ 部分杀毒软件可能误报，可添加信任或使用便携版- ℹ️ 详细打包说明请参阅 BUILD_README.md
| 方式 | 体积 | 启动速度 | 用户体验 | 推荐人群 | 跨平台 |
|---|---|---|---|---|---|
| Windows 便携版 | ~150MB | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 实验室用户、科研人员 | Windows |
| 源码运行 | ~10MB | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 开发者、技术用户 | 全平台 |
| PyInstaller exe | ~300-500MB | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 需要单文件分发 | Windows |
应用支持中文（简体）和English双语界面：
- 启动应用后，在左侧边栏顶部找到 "语言/Language" 下拉菜单
- 选择您偏好的语言
- 界面将自动刷新并切换至所选语言
详细的国际化说明请参阅：I18N_README.md
- 支持的格式：
.txt、.csv等文本文件 - 必需的数据列：
- 分子量数据：Mn（数均分子量）、Mw（重均分子量）、Mz（Z均分子量）
- 分布指数：PDI（多分散性指数）
- 分子量分布曲线数据
- 支持的格式：TA仪器导出的
.txt或.rst文件 - 文件应包含：
- 热流（Heat Flow）数据
- 温度（Temperature）数据
- 时间（Time）数据
- 方法（Method）信息（用于自动识别循环）
应用提供了丰富的配置选项，在Web界面的侧边栏中可进行设置：
基本设置：
- 📁 数据目录路径
- 💾 CSV文件保存选项
- 🖼️ 图片生成与保存选项
样式设置：
- 🎨 柱状图颜色（默认：#002FA7）
- 🎨 分子量曲线颜色（默认：#FF6A07）
- 📏 柱状图宽度
- 📏 曲线线宽
- 📏 坐标轴粗细
字体设置：
- 📝 标题字体大小
- 📝 坐标轴字体大小
图表选项：
- ☑️ 绘制柱状图
- ☑️ 绘制分子量曲线
- ☑️ 生成数据表格
- ☑️ 使用透明背景
基本设置：
- 📁 DSC数据目录路径
- 💾 分段数据保存选项
- 🖼️ 循环对比图保存选项
分析参数：
- 📊 左右边界范围（用于峰位显示范围）
- 🔍 峰检测参数
绘图选项：
- ☑️ 保存分段数据（CSV格式）
- ☑️ 绘制分段图
- ☑️ 绘制循环对比图
- ☑️ 峰位自动居中显示
样式设置：
- 🎨 曲线颜色
- 📏 线宽
- 📏 坐标轴粗细
- 📝 字体大小设置
- 在侧边栏中选择或输入数据目录路径
- 根据需要调整各项参数和样式设置
- 点击 "开始处理" 或 "Run" 按钮
- 程序将自动处理目录中的所有数据文件
- 处理进度会实时显示在界面上
- 完成后会显示处理时间和结果预览
- 切换到 "DSC分析" 标签页
- 选择DSC数据目录
- 配置分析参数（循环数、峰检测参数等）
- 点击 "运行" 按钮开始分析
- 程序会自动：
- 识别多循环数据
- 提取各循环的热流-温度数据
- 保存分段数据为CSV文件
- 生成各循环的独立曲线图
- 生成循环对比叠加图
-
GPC结果：
- 图片：
datapath/样品名称/文件夹 - CSV数据：
GPC_output/文件夹 - 分子量汇总：
Mw_output/文件夹
- 图片：
-
DSC结果：
- 循环数据：
DSC_Cycle/CycleX/文件夹（CSV格式） - 曲线图：
DSC_Pic/样品名称/文件夹（PNG格式） - 循环对比图：各Cycle文件夹下的
result.png
- 循环数据：
- 点击 "打开输出文件夹" 按钮可直接访问结果目录
- 所有生成的图片都会在界面中实时预览
- 支持在浏览器中直接查看和下载图片
程序使用 setting/defaultSetting.ini 作为GPC分析的默认配置文件：
[DEFAULT]
# 基本设置
DataDir = datapath # 数据目录
SaveFile = True # 是否保存CSV文件
SavePicture = True # 是否保存图片
DisplayPicture = False # 是否在界面显示图片
# 图形样式
BarColor = #002FA7 # 柱状图颜色（深蓝色）
MwColor = #FF6A07 # 分子量曲线颜色（橙色）
BarWidth = 1.2 # 柱状图宽度
LineWidth = 1.0 # 曲线线宽
AxisWidth = 1.0 # 坐标轴粗细
# 字体设置
TitleFontSize = 20 # 标题字体大小
AxisFontSize = 14 # 坐标轴字体大小
# 图表选项
DrawBar = True # 绘制柱状图
DrawMw = True # 绘制分子量曲线
DrawTable = True # 生成数据表格
TransparentBack = True # 使用透明背景程序使用 setting/defaultDSCSetting.ini 作为DSC分析的默认配置文件：
[DEFAULT]
# 曲线样式
curve_color = #002FA7 # 曲线颜色
line_width = 1.0 # 线宽
axis_width = 1.0 # 坐标轴粗细
# 字体设置
title_font_size = 20 # 标题字体大小
axis_font_size = 14 # 坐标轴字体大小
# 图形选项
transparent_back = True # 使用透明背景- ✏️ 可直接编辑INI文件修改默认配置
- 💾 在Web界面中修改参数后可保存为新的配置方案
- 📋 支持多配置方案管理，可随时切换
- 🔄 支持删除自定义配置，恢复默认设置
特点：体积小、绿色便携、用户体验最佳
# 在 macOS/Linux 上执行
bash package_windows.sh脚本会自动：
- 下载 Python 嵌入式版本
- 安装所有依赖
- 创建启动脚本
- 打包成 ZIP 文件
生成的文件结构：
PolyAnalyzer_Windows_Portable_v1.0/
├── 启动应用.bat # 用户双击启动
├── python/ # 内嵌 Python 环境
├── main.py # 应用代码
├── datapath/ # 数据目录
└── 使用说明.txt # 用户文档
优势：
- ✅ 体积约 150-200MB（比 PyInstaller 小 50%）
- ✅ 完全绿色便携，无需安装
- ✅ 支持读写本地文件
- ✅ 用户体验好，双击即用
特点：单文件 exe，但体积较大
自动打包脚本：
# macOS/Linux
chmod +x build.sh
./build.sh
# Windows
.\build.ps1手动打包：
pip install pyinstaller
pyinstaller PolyAnalyzer.spec生成的 exe 文件位于 dist/PolyAnalyzer 目录。
注意事项：
- 文件较大（300-500MB）
- 可能需要 UPX 压缩
- 详细说明见 BUILD_README.md
| 场景 | 推荐方式 | 原因 |
|---|---|---|
| 分发给普通用户 | Windows 便携版 | 体积小、用户体验好 |
| 需要单文件 | PyInstaller | 便于分发和管理 |
| 开发测试 | 源码运行 | 灵活方便 |
- streamlit >= 1.20.0 - Web界面框架
- numpy >= 1.20.0 - 数值计算
- pandas >= 1.3.0 - 数据处理
- matplotlib >= 3.5.0 - 图形绘制
- plottable >= 0.1.0 - 表格绘制
- scipy >= 1.7.0 - 科学计算（DSC峰检测）
- chardet >= 4.0.0 - 文件编码检测
完整依赖列表请查看 requirements.txt
- Python版本： 3.8 或更高
- 操作系统： Windows / macOS / Linux
- 内存： 至少 2GB RAM
- 磁盘空间： 至少 500MB（包含数据文件）
- 操作系统： Windows 7 或更高
- 内存： 至少 2GB RAM
- 磁盘空间： 至少 500MB（包含程序和数据）
PolyAnalyzer/
├── main.py # 主程序文件（包含GPC/DSC/Mw分析器）
├── ui.py # Streamlit Web界面
├── i18n.py # 国际化模块（多语言支持）
├── run_main.py # 运行启动脚本
├── cnames.py # 颜色名称映射
├── requirements.txt # Python依赖包列表
├── PolyAnalyzer.spec # PyInstaller打包配置文件
├── package_windows.sh # Windows便携版打包脚本
├── build.sh / build.ps1 # PyInstaller打包脚本
├── BUILD_README.md # 打包详细说明文档
├── I18N_README.md # 国际化说明文档
├── OPTIMIZATION_REPORT.md # 优化报告
├── README.md / README_EN.md # 项目说明文档
├── setting/ # 配置文件目录
│ ├── defaultSetting.ini # GPC默认配置
│ ├── defaultDSCSetting.ini # DSC默认配置
│ └── language.json # 语言偏好（自动生成）
├── datapath/ # GPC数据文件目录（输入）
├── GPC_output/ # GPC分析结果输出
├── Mw_output/ # 分子量汇总输出
├── DSC_Cycle/ # DSC循环数据输出
├── DSC_Pic/ # DSC图形输出
└── logs/ # 日志文件目录
- 确认已安装所有依赖包：
pip install -r requirements.txt - 检查Python版本是否为3.8或更高
- 确认数据文件路径设置正确
- 检查数据文件格式是否支持
- 确认有数据输出目录的写入权限
- 检查磁盘空间是否充足
- 推荐使用 Windows 便携版（体积更小）
- PyInstaller 打包可安装 UPX 进行压缩
- 参考 BUILD_README.md 中的优化步骤
- 检查杀毒软件是否拦截
- 尝试右键"以管理员身份运行"
- 查看 logs/ 目录中的日志文件
- 使用 Windows 便携版（推荐，约150MB）
- 或使用 PyInstaller 打包（约300-500MB）
- 两种方式都无需用户安装Python
本项目采用 CC BY-NC 4.0 许可证（禁止商业使用）。
您可以自由地：
- 共享 — 复制和重新分发本作品
- 修改 — 重混、转换和基于本作品进行创作
但需遵守以下条款：
- 署名 — 必须给出适当的署名
- 非商业性使用 — 不得将本作品用于商业目的
FrankLaurance
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