356-基于Python的网易新闻数据分析系统

网易新闻数据爬取分析系统技术文档

1. 文档说明

1.1 项目名称

基于 Python 的网易新闻数据爬取分析系统

1.2 文档目标

本文档用于完整说明本项目当前实现形态下的技术架构、关键设计、核心数据模型、爬虫导入链路、权限体系、可视化分析模块、前后端交互方式、部署运行方式以及后续可扩展方向。

本文档不是模板化说明，而是基于当前仓库中的实际代码整理得到，重点覆盖已经落地的关键设计。

1.3 文档适用对象

项目开发者
毕业设计答辩材料整理人员
后续接手维护该项目的工程人员
需要基于本系统继续扩展爬虫、分析和可视化功能的使用者

2. 项目概述

本项目是一个面向网易新闻数据的综合性新闻管理分析平台，核心目标是完成以下闭环：

从网易新闻站点抓取新闻列表、新闻详情和评论详情
将抓取结果结构化写入 Django 后端数据库
提供新闻检索、管理、详情查看与评论查看能力
对新闻内容、评论互动、发布时间、情感倾向等进行分析
通过前端管理端和可视化大屏展示分析结果

当前项目已经从"基础新闻字段存储"升级为"富字段新闻 + 评论明细 + 运营分析 + 权限管理"的综合平台。

截至 2026-04-19，当前数据库中关键数据规模如下：

指标	数量
新闻总量	2938
网易新闻量	2936
评论总量	13273
用户数量	2
角色数量	2

3. 总体架构设计

3.1 架构组成

项目由三部分组成：

NewsCrawler
- 原始网易新闻爬虫工程
- 提供网易新闻页面抓取与解析能力
DjangoProject1
- 当前后端主工程
- 负责用户认证、权限控制、新闻写库、评论写库、分析接口、管理接口
simple-admin-ts-master
- Vue3 + Vite + TypeScript 前端管理端
- 负责首页总览、新闻检索与管理、新闻详情、图表分析、大屏展示、用户与角色管理

3.2 架构流转

系统主链路如下：

text 复制代码

网易新闻网页 / 评论接口
        ↓
NewsCrawler 解析
        ↓
Django 导入器 netease_importer.py
        ↓
NewsInfo / NewsComment 数据表
        ↓
Django API
        ↓
Vue 管理端 / 可视化大屏

3.3 技术选型

后端

Python 3.8
Django
Django REST 风格接口组织方式
requests
jieba
SnowNLP

前端

Vue 3
Vite
TypeScript
Pinia
Vue Router
Element Plus
ECharts

数据存储

MySQL 风格数据表设计
当前 Django 通过 ORM 管理业务主表

4. 目录结构说明

项目根目录关键结构如下：

text 复制代码

F:\code\356-基于Python的网易新闻数据分析系统
├── DjangoProject1
│   ├── DjangoProject1
│   └── news
├── NewsCrawler
├── simple-admin-ts-master
├── design_356_news.sql
└── news_analysis.sql

4.1 后端目录

DjangoProject1/news 是核心业务目录，关键文件如下：

models.py
- 用户、角色、新闻、评论及统计模型
views.py
- 认证、新闻管理、评论、分析接口
serializers.py
- DTO 校验定义
netease_importer.py
- 网易抓取导入与评论抓取核心逻辑
management/commands/crawl_netease_news.py
- 批量抓取新闻命令
management/commands/backfill_netease_comments.py
- 评论回填命令

4.2 前端目录

simple-admin-ts-master/src/views 为主要页面目录，关键页面如下：

overview.vue
- 首页总览
index.vue
- 新闻检索与管理
detail.vue
- 新闻详情与评论展示
echarts5.vue
- 评论情感舆情分析
bigScreen.vue
- 可视化大屏
system/user/index.vue
- 用户管理
system/role/index.vue
- 角色管理

5. 后端核心设计

5.1 认证与权限设计

5.1.1 认证方式

项目当前采用 Django signing 机制签发轻量认证令牌，而不是引入完整 JWT。

设计原因：

项目规模适中
认证需求集中在前后端分离管理端
令牌中只需要保存用户基础身份信息
依赖更少，便于毕业设计环境部署

5.1.2 认证流程

用户访问登录接口 /login/
后端校验用户名和密码
使用 signing.dumps 生成 token
前端将 token 写入会话存储
后续请求通过 Authorization: Bearer <token> 鉴权

5.1.3 角色模型

当前系统只支持两级角色：

admin
- 管理员
- 拥有新闻增删改查、用户管理、角色管理、分析模块访问权限
common
- 普通用户
- 拥有新闻查看、检索和分析看板访问权限

该设计是一个刻意收敛的权限模型，目的是让路由权限、按钮权限和角色配置保持一致，避免毕业设计项目中出现过度复杂但无法维护的 RBAC 体系。

5.1.4 内置演示账号

系统启动登录时会自动确保以下内置用户存在：

admin / 123456
string111 / string111

这样可以避免演示环境中因误删账号导致整个系统无法登录。

5.2 API 组织设计

后端接口全部集中在 urls.py 中注册，分为以下几类：

5.2.1 用户与角色接口

/register/
/login/
/current_user/
/system/users/list/
/system/users/create/
/system/users/update/
/system/users/delete/<id>/
/system/roles/list/
/system/roles/update/

5.2.2 新闻管理接口

/news/list/
/news/add/
/news/update/
/news/<news_id>/
/news/<news_id>/comments/
/news/delete/<news_id>/

5.2.3 可视化分析接口

/visualization/news-type/count/
/visualization/news-type/avg-comments/
/visualization/content/title-word-cloud/
/visualization/images/cover-ratio/
/visualization/images/comment-impact/
/visualization/top-news/
/visualization/content-length/
/visualization/hot-news/dashboard/
/visualization/comments/sentiment/
/visualization/publish-time/analysis/
/visualization/overview/dashboard/
/visualization/big-screen/dashboard/

5.3 视图层设计思想

后端接口采用"函数式视图 + 统一辅助函数"的方式组织。

核心思路包括：

_require_authenticated_user
- 统一认证校验
_require_admin_user
- 统一管理员权限校验
_serialize_news
- 统一新闻序列化
_serialize_comment
- 统一评论序列化
_safe_int
- 统一安全整型转换
_parse_datetime_string
- 统一时间解析

这种做法相比完全类视图的优势是：

对于毕业设计和中型后台项目更直接
调试成本低
新接口开发速度快
易于在同一个文件中集中维护分析函数

6. 数据模型设计

6.1 用户表 `users`

模型位置：

models.py

核心字段：

字段	类型	说明
username	CharField	用户名
password	CharField	密码
email	EmailField	邮箱
phone	CharField	手机号
info	TextField	个人简介
face	CharField	头像地址
role_sign	CharField	角色标识
addtime	DateTimeField	注册时间

设计特点：

用户模型保持轻量
与角色不做复杂多对多绑定，而是直接通过 role_sign 关联角色配置
更适合当前两级角色系统

6.2 角色表 `role_profile`

核心字段：

字段	类型	说明
role_name	CharField	角色名称
role_sign	CharField	角色标识
description	TextField	描述
sort	IntegerField	排序
status	BooleanField	启停状态
auth_buttons	TextField	按钮权限 JSON
route_scopes	TextField	路由范围 JSON
create_time	DateTimeField	创建时间
update_time	DateTimeField	更新时间

设计原因：

角色数量少，JSON 文本化按钮权限足够用
不引入复杂权限表，降低维护成本
前后端都可直接消费角色配置

6.3 新闻表 `news_info`

这是系统最核心的数据表。

核心字段如下：

字段	说明
news_title	新闻标题
news_summary	新闻摘要
news_image	主封面图
news_text	正文全文
news_commentCount	评论总数
news_type	新闻类型
news_platform	来源平台
news_url	原文链接
news_external_id	网易文章 ID
news_source	来源
news_source_url	来源链接
news_author	作者/责任编辑
news_location	新闻归属地
news_publish_time	真实发布时间
news_word_count	正文字数
news_image_count	图片数量
news_comment_detail_count	已抓评论数
news_hot_comment_count	热门评论数
news_latest_comment_count	最新评论数
news_content_blocks	结构化正文块
news_images	图片列表
news_keywords	关键词列表
news_raw_payload	原始抓取 payload
crawl_time	抓取时间

关键设计 1：保留结构化正文块

news_content_blocks 不是简单字符串，而是 JSON 列表，用于保留段落、图片等正文结构。

设计价值：

新闻详情页可以按原始内容顺序渲染
便于后续做正文内容分析
比仅存 news_text 更适合富文本展示

关键设计 2：区分真实发布时间与抓取时间

news_publish_time 表示新闻原始发布时间
crawl_time 表示系统抓取时间

这样可以避免早期项目中"把抓取时间误当发布时间"的问题。

关键设计 3：保留原始 payload

news_raw_payload 用于保存原始爬虫解析结果，作用包括：

方便问题排查
便于后续新增字段时回溯原始数据
避免首次入库时信息丢失

6.4 评论表 `news_comment`

该表负责承载评论详情。

核心字段：

字段	说明
news_id	所属新闻
comment_platform	评论平台
comment_external_id	评论外部 ID
comment_doc_id	新闻外部 ID
comment_parent_external_id	父评论 ID
comment_root_external_id	根评论 ID
comment_chain	评论链
comment_level	评论层级
comment_content	评论正文
comment_create_time	评论时间
comment_vote_count	点赞数
comment_against_count	反对数
comment_reply_count	回复数
comment_share_count	分享数
comment_user_id	用户 ID
comment_user_nickname	用户昵称
comment_user_avatar	用户头像
comment_user_location	用户地区
comment_user_title	用户头衔
comment_source	评论来源
comment_is_hot	是否热门
comment_is_latest	是否最新
comment_hot_rank	热门排序
comment_latest_rank	最新排序
comment_raw_payload	原始 payload
crawl_time	抓取时间

关键设计 4：评论去重

评论表通过：

unique_together = ('comment_platform', 'comment_external_id')

来控制去重。

这样可以支持：

同一评论多次回填不会重复插入
评论补抓时可以做更新而不是重复写入

7. 爬虫与数据导入设计

7.1 设计目标

本项目没有直接重写一个新的网易爬虫，而是采用：

保留原始 NewsCrawler 的解析能力
在 Django 中增加 netease_importer.py
由 Django 管理命令统一调用

这样实现了"原始爬虫能力复用 + 后端统一入库"的设计。

7.2 导入器设计

核心文件：

netease_importer.py

该文件负责：

构建 requests session
提取种子页新闻 URL
从网易文章页抽取正文与元信息
标准化 URL 与 doc_id
扩展已有文章相关推荐
抓取评论详情
写入或更新 NewsInfo / NewsComment

7.3 种子页设计

系统内置多个网易频道页作为种子来源：

https://www.163.com/
https://news.163.com/
https://sports.163.com/
https://money.163.com/
https://tech.163.com/
https://war.163.com/
以及其他频道

设计原因：

提高新闻覆盖面
避免只从单频道抓取导致类型偏斜
适合生成更丰富的新闻分析结果

7.4 新闻抓取命令

命令文件：

crawl_netease_news.py

主要参数：

参数	说明
--max-articles	最大抓取新闻数
--depth	相关推荐扩展深度
--sleep	请求间隔
--seed-url	自定义种子页
--article-url	指定文章链接
--existing-seed-limit	使用库内已有文章做二次扩展
--no-update-existing	命中旧数据时跳过更新
--include-comments	同时抓评论
--new-comment-pages	最新评论抓取页数
--hot-comment-pages	热门评论抓取页数
--comment-page-size	评论分页大小
--dry-run	演练模式
--recent-days	只抓最近 N 天新闻

关键设计 5：最近 N 天抓取

新增 --recent-days 后，系统可以只保留最近几天内发布的新闻。

设计目的：

避免数据长期集中在某一天
支撑"最近 7 天"分析需求
更适合运营时效分析和热榜分析

7.5 评论回填命令

命令文件：

backfill_netease_comments.py

作用：

针对已经入库但评论详情不足的新闻补抓评论
同步刷新评论总数和已抓评论数

主要参数：

参数	说明
--news-id	指定新闻 ID
--limit	最多回填多少条新闻
--sleep	每条新闻间隔
--new-comment-pages	最新评论页数
--hot-comment-pages	热门评论页数
--comment-page-size	每页评论数
--all	扫描全部新闻
--dry-run	演练模式
--recent-days	只回填最近 N 天新闻

关键设计 6：评论差额优先

回填命令默认优先处理：

news_comment_detail_count < news_commentCount
或 news_comment_detail_count = 0

即优先回填评论缺口大的新闻，提升系统整体分析价值。

7.6 实际抓取链路

抓取链路可以概括为：

text 复制代码

种子页 → 提取文章 URL → 文章详情解析 → 新闻入库
                              ↓
                         doc_id 提取
                              ↓
                       网易评论接口抓取
                              ↓
                      评论去重写入 news_comment
                              ↓
         回写 news_commentCount / news_comment_detail_count 等统计字段

8. 新闻详情与评论展示设计

8.1 新闻详情页设计

前端文件：

detail.vue

页面展示内容包括：

标题
封面图
摘要
发布时间
来源
作者
地区
评论总数
图片墙
关键词
结构化正文内容
评论列表与互动指标

8.2 结构化正文渲染

详情页优先使用 news_content_blocks 渲染正文。

优势：

可按段落顺序展示
可混排图片与文字
比单纯渲染整段文本更贴近真实新闻页

若结构化内容不可用，则回退到 news_text。

8.3 评论展示策略

详情页评论采用分页展示，当前一页显示 8 条。

页面会同时区分：

原站评论总数
当前数据库已抓评论数
当前页展示条数

这样可以避免用户误以为"页面没展示全"而实际是"数据库只抓到了部分评论"。

9. 前端管理端设计

9.1 前端路由设计

前端路由集中定义在：

route.ts

主要页面包括：

路由	页面	角色
`/home`	首页总览	admin/common
`/news/manage`	新闻检索与管理	admin/common
`/news/detail`	新闻详情	admin/common
`/echart1`	新闻类型数量分布	admin/common
`/echart2`	新闻类型平均评论数	admin/common
`/echart3`	新闻标题词云	admin/common
`/echart4`	爆款新闻热榜	admin/common
`/echart5`	评论情感舆情	admin/common
`/echart6`	发文时段规律	admin/common
`/big-screen`	可视化大屏	admin/common
`/system/user`	用户管理	admin
`/system/role`	角色管理	admin

9.2 首页总览设计

首页文件：

overview.vue

设计目标：

首页只展示全局概况，不承担重操作
把管理、分析和大屏入口统一汇总
提供热榜焦点、数据覆盖率和运营建议

页面模块包括：

顶部主视觉区
当前身份显示
热榜焦点
指标卡
快捷入口
分析覆盖状态
热榜预览
运营建议

关键设计 7：首页轻量接口

首页不再直接并发调多个重型分析接口，而是走：

/visualization/overview/dashboard/

聚合轻量数据，避免首页被情感分析等重计算接口拖慢。

9.3 新闻检索与管理设计

页面支持：

标题搜索
关键词搜索
时间区间筛选
类型筛选
按发布时间 / 评论数 / 热度排序

管理员额外支持：

新增新闻
编辑新闻
删除新闻

普通用户仅保留查看和分析入口。

9.4 用户与角色管理设计

用户管理

管理员可以：

查看用户列表
创建用户
修改用户基础信息和角色
删除非内置用户

角色管理

当前只维护两种核心角色：

admin
common

角色管理支持：

编辑显示名称
编辑状态
编辑按钮权限
编辑描述

不支持新增第三类角色，这是与前端路由体系保持一致的设计取舍。

10. 可视化分析设计

10.1 分析模块概览

当前系统已实现以下分析模块：

新闻类型数量分布
各类型新闻平均评论数
新闻标题词云
爆款新闻热榜与热度走势
读者评论情感舆情分析
新闻发布时段规律分析
可视化大屏聚合展示

10.2 爆款热榜设计

接口：

/visualization/hot-news/dashboard/

该模块没有使用真实阅读数，因为网易公开页面没有稳定可用的阅读字段。

当前热度公式为：

text 复制代码

评论总数
+ 评论详情数量 * 2.4
+ 热门评论数量 * 3.0
+ 最新评论数量 * 1.8
+ 配图数量 * 0.6
+ 时效加权

关键设计 8：热度替代公式

由于真实阅读量不可稳定获取，系统使用可解释的互动热度公式替代"虚假的阅读数"。

这比直接伪造阅读数更可靠，也更适合论文和答辩中说明设计合理性。

10.3 评论情感舆情分析设计

接口：

/visualization/comments/sentiment/

页面：

echarts5.vue

该模块展示：

正向 / 中性 / 负向分布
情感趋势
舆情热点新闻
高互动评论样本
分页浏览

关键设计 9：仪表盘极速版情感分析

当前后端在仪表盘场景下采用：

情感词典规则（仪表盘极速版）

原因是对一万多条评论逐条运行更重的模型分析会导致首屏超时。

当前设计分为两层：

仪表盘场景
- 采用规则版
- 响应更快
- 保障页面稳定
高精度分析能力
- 后端保留 SnowNLP + 词典校正 的混合分析逻辑
- 适合后续扩展为离线批处理或更高精度分析模式

当前情感算法说明

系统已实现的情感分析要素包括：

jieba 分词
正负向词典
否定词修正
程度副词修正
中性提示词修正
反讽提示词修正
SnowNLP 混合能力

但在舆情大盘接口中，为保证速度和稳定性，当前返回的是更轻量的规则版结果。

10.4 发文时段规律分析设计

接口：

/visualization/publish-time/analysis/

时段划分：

深夜：0-6
早上：6-10
中午：10-14
下午：14-18
晚上：18-24

输出内容：

各时段新闻数量
各时段平均评论数
各时段平均热度
小时级数据分布
发布时间覆盖率

该模块的前提是 news_publish_time 必须尽量完整，因此发布时间字段的抓取质量会直接影响时段分析效果。

10.5 可视化大屏设计

页面：

bigScreen.vue

接口：

/visualization/big-screen/dashboard/

大屏采用聚合接口单次返回：

类型分布
平均评论数
词云
热榜
舆情
发文规律

关键设计 10：大屏聚合接口

大屏最开始如果逐个调用多个分析接口，会出现：

请求数量多
任一接口失败会拖垮整屏
页面加载不稳定

因此改为单聚合接口，提升了稳定性与前端实现一致性。

11. 首页与大屏 UI 设计思路

11.1 首页设计原则

不把首页做成"杂乱的功能堆叠页"
首页负责总览与导航，不承载全部分析图表
强化当前身份、热榜焦点和覆盖率信息
让用户进入系统后快速知道下一步去哪里

11.2 大屏设计原则

大屏不是简单嵌套普通页面
每个图表有独立卡片区域
通过固定网格控制视觉秩序
提供时间显示、标题和返回系统按钮
限制图表高度，避免溢出与裁切

12. 关键性能与稳定性设计

12.1 首页接口轻量化

首页通过独立总览接口避免调用重型分析接口。

12.2 舆情接口缓存

舆情分析模块已加入缓存策略，翻页时不重复全量计算。

12.3 分析接口降级保护

情感分析接口已加入异常降级逻辑，即使个别评论文本异常，也不会导致整页返回 500。

12.4 评论去重与增量回填

评论表通过外部 ID 去重，支持多次回填。

12.5 真实发布时间优先

分析模块优先基于真实发布时间，而不是抓取时间，保证时段分析可信度。

13. 项目运行说明

13.1 后端启动

powershell 复制代码

cd F:\code\356-基于Python的网易新闻数据分析系统\DjangoProject1
D:/software/anaconda3/envs/python38/python.exe manage.py runserver 127.0.0.1:8000

13.2 前端启动

powershell 复制代码

cd F:\code\356-基于Python的网易新闻数据分析系统\simple-admin-ts-master
npm run dev

13.3 数据抓取

抓最近 7 天网易新闻并同步评论：

powershell 复制代码

cd F:\code\356-基于Python的网易新闻数据分析系统\DjangoProject1
D:/software/anaconda3/envs/python38/python.exe manage.py crawl_netease_news --recent-days 7 --max-articles 180 --depth 1 --sleep 0.05 --existing-seed-limit 180 --include-comments --new-comment-pages 3 --hot-comment-pages 2 --comment-page-size 20

13.4 评论回填

powershell 复制代码

cd F:\code\356-基于Python的网易新闻数据分析系统\DjangoProject1
D:/software/anaconda3/envs/python38/python.exe manage.py backfill_netease_comments --recent-days 7 --limit 300 --sleep 0.05 --new-comment-pages 5 --hot-comment-pages 3 --comment-page-size 20

13.5 后端检查

powershell 复制代码

D:/software/anaconda3/envs/python38/python.exe manage.py check

13.6 前端构建

powershell 复制代码

cd F:\code\356-基于Python的网易新闻数据分析系统\simple-admin-ts-master
npm run build

14. 当前已解决的关键问题

项目演进过程中，已经针对以下问题做过修正：

Python 3.8 下 str | None 注解报错
首页总览因重分析接口超时导致加载失败
评论情感分析接口首屏过慢和 500 风险
管理端登录状态失效导致的 401 问题
普通用户账号和管理员账号演示登录问题
新闻详情页滚动、长图显示和评论分页问题
大屏多接口并发导致的稳定性问题
系统管理菜单图标与激活态显示问题

这些修正确保了当前系统已经具备可演示、可抓取、可管理、可分析的整体能力。

15. 当前局限与后续优化建议

15.1 已知局限

网易公开页面缺少稳定真实阅读数字段
评论接口不一定能拿到原站全部评论内容
情感分析极速版更偏实用，精度仍有提升空间
用户与角色系统当前是两级模型，不适合复杂组织权限
部分早期历史新闻缺真实发布时间

15.2 后续优化方向

增加离线高精度情感分析任务
新增定时抓取任务调度
增加新闻内容主题分类模型
增加关键词检索高亮和全文索引
引入更细粒度角色权限体系
将大屏扩展为自动轮播与全屏播控模式
对评论做主题聚类与热点事件演化分析

16. 项目总结

本项目已经从单纯的新闻信息展示系统，升级为一个围绕网易新闻数据构建的完整数据平台，具备以下完整链路能力：

网易新闻抓取
新闻详情解析
评论详情回填
富字段结构化入库
管理员与普通用户分级权限
新闻检索与管理
新闻详情与评论展示
热榜、词云、舆情、时段规律分析
首页总览与可视化大屏展示

从工程视角看，本项目的关键价值不只在于"能抓到新闻"，更在于完成了：

从爬虫到数据库的稳定导入链路
从数据库到分析接口的结构化输出
从分析接口到管理前端和大屏的可视化表达

356-基于Python的网易新闻数据分析系统

网易新闻数据爬取分析系统技术文档

1. 文档说明

1.1 项目名称

1.2 文档目标

1.3 文档适用对象

2. 项目概述

3. 总体架构设计

3.1 架构组成

3.2 架构流转

3.3 技术选型

后端

前端

数据存储

4. 目录结构说明

4.1 后端目录

4.2 前端目录

5. 后端核心设计

5.1 认证与权限设计

5.1.1 认证方式

5.1.2 认证流程

5.1.3 角色模型

5.1.4 内置演示账号

5.2 API 组织设计

5.2.1 用户与角色接口

5.2.2 新闻管理接口

5.2.3 可视化分析接口

5.3 视图层设计思想

6. 数据模型设计

6.1 用户表 users

6.2 角色表 role_profile

6.3 新闻表 news_info

关键设计 1：保留结构化正文块

关键设计 2：区分真实发布时间与抓取时间

关键设计 3：保留原始 payload

6.4 评论表 news_comment

关键设计 4：评论去重

7. 爬虫与数据导入设计

7.1 设计目标

7.2 导入器设计

7.3 种子页设计

7.4 新闻抓取命令

关键设计 5：最近 N 天抓取

7.5 评论回填命令

关键设计 6：评论差额优先

7.6 实际抓取链路

8. 新闻详情与评论展示设计

8.1 新闻详情页设计

8.2 结构化正文渲染

8.3 评论展示策略

9. 前端管理端设计

9.1 前端路由设计

9.2 首页总览设计

关键设计 7：首页轻量接口

9.3 新闻检索与管理设计

9.4 用户与角色管理设计

用户管理

角色管理

10. 可视化分析设计

10.1 分析模块概览

10.2 爆款热榜设计

关键设计 8：热度替代公式

10.3 评论情感舆情分析设计

关键设计 9：仪表盘极速版情感分析

当前情感算法说明

10.4 发文时段规律分析设计

10.5 可视化大屏设计

关键设计 10：大屏聚合接口

11. 首页与大屏 UI 设计思路

11.1 首页设计原则

11.2 大屏设计原则

12. 关键性能与稳定性设计

12.1 首页接口轻量化

12.2 舆情接口缓存

12.3 分析接口降级保护

12.4 评论去重与增量回填

12.5 真实发布时间优先

13. 项目运行说明

13.1 后端启动

13.2 前端启动

6.1 用户表 `users`

6.2 角色表 `role_profile`

6.3 新闻表 `news_info`

6.4 评论表 `news_comment`