号码跟随选号器 - 技术文档

📐 系统架构

整体架构

┌─────────────────────────────────────┐
│         GUI 界面层 (Tkinter)          │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┐ │
│  │ 数据更新 │ 参数设置 │ 结果显示 │ │
│  └──────────┴──────────┴──────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘
               ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│        业务逻辑层 (Analysis)          │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┐ │
│  │号码跟随  │跨度跟随  │合尾跟随  │ │
│  └──────────┴──────────┴──────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘
               ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│         数据访问层 (Data Access)      │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┐ │
│  │网络请求  │数据缓存  │Excel 导出  │ │
│  └──────────┴──────────┴──────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘

🔧 技术栈

开发环境

语言： Python 3.13.1
GUI 框架： Tkinter（Python 内置）
数据处理： Pandas >= 2.0.0
数值计算： NumPy >= 1.26.0
Excel 导出： openpyxl >= 3.1.0
HTTP 请求： requests >= 2.31.0

打包工具

工具： PyInstaller >= 6.0.0
模式： onedir（目录结构）
配置文件： build_exe.spec

📁 核心模块

main.py - 主程序

文件路径： main.py
代码行数： 约 3558 行

核心类： LotteryAnalyzerApp

主要方法：

class LotteryAnalyzerApp:
    def __init__(self, root):
        """初始化应用"""
        
    def fetch_and_parse_data(self, data_type, use_cache=True, force_refresh=False):
        """获取并解析数据"""
        
    def analyze_follow_periods(self):
        """分析跟随期数"""
        
    def _analyze_number_follow_patterns(self, df, follow_periods):
        """分析号码跟随模式"""
        
    def _analyze_span_follow_patterns(self, df, follow_periods):
        """分析跨度跟随模式"""
        
    def _analyze_tail_follow_patterns(self, df, follow_periods):
        """分析合尾跟随模式"""
        
    def export_to_excel(self):
        """导出到 Excel"""
        
    def display_analysis_result(self, results):
        """显示分析结果"""

registration/ - 授权模块

功能： 用户授权管理

核心组件：

ClientRegistrationManager - 客户端注册管理器
RSAKeyManager - RSA 密钥管理器
LicenseGenerator - 授权文件生成器

工作机制：

生成设备 ID（基于硬件信息）
管理员使用私钥签名授权文件
客户端使用公钥验证授权
7 天试用期机制

🗂️ 数据结构

原始数据格式

来源： [数据源地址已隐藏]

字段说明：

期号，开奖日期，百位，十位，个位，...

示例：

2026001,2026-01-01,8,5,3,...

DataFrame 结构

Pandas DataFrame 列：

期号 (str)：期号
开奖日期 (str)：开奖日期
开奖号百位 (int)：百位号码
开奖号十位 (int)：十位号码
开奖号个位 (int)：个位号码

🔍 核心算法

1. 号码跟随统计算法

原理：
统计当某个位置连续 N 期出现相同号码时，下一期的开奖情况。

伪代码：

def analyze_number_follow(df, follow_periods):
    # 1. 找出所有连续 follow_periods 期相同号码的模式
    patterns = []
    for i in range(len(df) - follow_periods):
        pattern = df.iloc[i:i+follow_periods]['百位'].tolist()
        if len(set(pattern)) == 1:  # 所有期都相同
            next_number = df.iloc[i+follow_periods]['百位']
            patterns.append((pattern[0], next_number))
    
    # 2. 统计每个号码作为跟随结果的次数
    result_counts = Counter(next_numbers)
    
    # 3. 计算概率
    total = sum(result_counts.values())
    probabilities = {num: count/total for num, count in result_counts.items()}
    
    return result_counts, probabilities

2. 跨度统计算法

跨度定义：

span = max(bai, shi, ge) - min(bai, shi, ge)

统计方法： 与号码跟随类似，但对象是跨度值

3. 合尾统计算法

合尾定义：

tail = (bai + shi + ge) % 10

统计方法： 与号码跟随类似，但对象是合尾值

4. 合理性评估算法

评估维度：

模式数量评分

   if patterns < 5: score -= 20  # 过少
   elif patterns > total * 0.3: score -= 15  # 过多
   else: score += 10  # 适中

平均匹配次数评分

   if avg_matches < 1.2: score -= 15
   elif avg_matches > 8: score -= 10
   elif 1.5 <= avg_matches <= 5: score += 15

多次匹配模式数评分

   if with_matches < 3: score -= 15
   elif with_matches > 60: score -= 10
   elif 5 <= with_matches <= 40: score += 15

最大匹配次数评分

   if max_matches < 2: score -= 10
   elif max_matches > 25: score -= 5
   elif 3 <= max_matches <= 15: score += 10

综合判断：

总分 >= 15：合理
总分 < 15：不合理

📊 性能指标

数据处理性能

操作	数据量	耗时
数据下载	5000 期	~2 秒
数据解析	5000 期	<0.5 秒
号码跟随分析	3000 期×2 期跟随	~1 秒
Excel 导出	完整结果	~2 秒

内存占用

空闲状态： ~50 MB
加载数据后： ~80 MB
分析过程中： ~120 MB
峰值： ~150 MB

🛡️ 安全机制

授权验证流程

1. 启动软件 → 检查授权文件
         ↓
2. 无授权 → 显示试用窗口（7 天倒计时）
         ↓
3. 有授权 → 读取设备 ID
         ↓
4. 验证签名 → 使用公钥验证
         ↓
5. 验证通过 → 正常使用
   验证失败 → 提示错误

密钥管理

公钥： registration/keys/public_key.pem

包含在分发包中
用于验证授权文件

私钥： private_key.pem

由管理员保管
不放入分发包
用于生成授权文件

设备绑定

设备 ID 生成算法：

import hashlib
import platform
import uuid

def generate_device_id():
    mac_address = ':'.join(['{:02x}'.format((uuid.getnode() >> i) & 0xff) 
                           for i in range(0, 48, 8)])
    processor = platform.processor()
    machine = platform.machine()
    
    info = f"{mac_address}{processor}{machine}"
    device_id = hashlib.md5(info.encode()).hexdigest()
    
    return device_id

📦 打包配置

build_exe.spec 关键配置

# 数据文件 - 只包含公钥，不包含私钥
datas = [
    ('registration', 'registration'),
    ('registration/keys/public_key.pem', 'registration/keys')
]

# 隐藏导入
hiddenimports = [
    'pandas',
    'numpy',
    'openpyxl',
    'requests'
]

# 排除的模块
excludes = [
    'tkinter.test',
    'test'
]

打包流程

# 1. 清理旧文件
rmdir /s /q build
rmdir /s /q dist_new

# 2. 打包
pyinstaller --clean build_exe.spec

# 3. 复制 registration 目录
xcopy /E /I registration dist_new\registration

# 4. 删除私钥（安全）
del dist_new\registration\keys\private_key.pem

# 5. 压缩
Compress-Archive dist_new 号码跟随选号器_发布包.zip

🔧 配置文件

config.json

路径： config.json

内容：

{
    "version": "1.0",
    "default_data_type": "3D",
    "cache_expire_hours": 24,
    "auto_update": true
}

📝 日志管理

日志文件

路径： app.log

格式：

2026-04-03 10:30:15 - INFO - 应用程序基础目录：F:\3D\SOFT\号码跟随选号器
2026-04-03 10:30:20 - INFO - 开始更新数据：3D
2026-04-03 10:30:22 - INFO - 数据更新完成：5000 期

日志级别：

INFO：一般信息
WARNING：警告信息
ERROR：错误信息

🐛 错误处理

常见错误及处理

1. 网络连接失败

try:
    response = requests.get(url, timeout=10)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    logger.error(f"网络请求失败：{e}")
    messagebox.showerror("错误", "网络连接失败，请检查网络设置")

2. 数据解析错误

try:
    df = pd.read_csv(StringIO(text), sep='\t')
except Exception as e:
    logger.error(f"数据解析失败：{e}")
    messagebox.showerror("错误", "数据格式错误")

3. 授权验证失败

if not license_valid:
    logger.warning("授权验证失败")
    show_registration_window()

🚀 优化建议

性能优化

数据缓存

使用本地缓存减少网络请求
缓存有效期 24 小时

多线程

数据下载使用后台线程
分析计算使用后台线程
避免阻塞 GUI

增量更新

只下载新数据
减少数据传输量

内存优化

及时释放

分析完成后释放临时 DataFrame
使用 del 显式删除大对象

分批处理

大数据集分批处理
避免一次性加载全部数据

📞 技术支持

开发者： 摸球校尉陈八七
QQ 群： 253799100
微信： moqiuxiaowei
邮箱： moqiuxiaowei@qq.com

最后更新： 2026-04-03
软件版本： v3.1

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