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@@ -17,7 +17,7 @@ short_description: 本地运行的微信/支付宝账单分析工具，隐私安
 
 - **隐私安全**：所有数据仅在浏览器和内存中处理，刷新即焚，不保存任何数据。
 - **多平台支持**：支持微信支付和支付宝导出的账单文件 (CSV)。
-- **交互式图表**：内置月度趋势、消费分类、每日波动等多种可视化图表。
+- **交互式图表**：内置月度趋势、消费分类、每日波动、周间习惯、24小时分布等多种可视化图表。
 - **演示模式**：没有账单文件？点击"查看演示数据"即可体验完整功能。
 - **隐私模式**：一键模糊金额显示，适合在公共场合查看。
 
@@ -46,11 +46,38 @@ python app.py
 
 4. 访问 `http://localhost:7860`
 
-## 🛠️ 技术栈
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-- **Backend**: Flask, Pandas
-- **Frontend**: HTML5, Tailwind CSS, ECharts
-- **Deployment**: Docker
+## 🛠️ 技术深度解析 (面试指南)
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+### 1. 核心架构设计
+本项目采用 **轻量级前后端分离** 架构：
+- **后端 (Flask)**: 负责核心业务逻辑，包括 CSV 文件解析、数据清洗、统计分析和随机演示数据生成。
+- **前端 (Vanilla JS + Tailwind)**: 负责 UI 渲染和交互，通过 Fetch API 与后端通信，使用 ECharts 进行数据可视化。
+- **数据流**: 用户上传 -> 内存处理 (Pandas) -> JSON 响应 -> 前端渲染 -> 刷新销毁。
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+### 2. 关键技术难点与解决方案
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+#### A. 多格式账单兼容与去重
+**问题**: 微信和支付宝的账单格式不同，且部分导出文件存在"列名重复"的问题（如多个"金额"列），直接 `pd.read_csv` 会报错。
+**解决**: 
+- 实现了 `safe_rename_and_filter` 函数，通过自定义映射表安全提取所需列。
+- 针对重复列名，逻辑优先选取第一个匹配项，确保数据读取的稳定性。
+- 使用 `io.StringIO` 和流式处理，避免大文件占用过多磁盘 IO。
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+#### B. 隐私优先的数据处理
+**策略**:
+- **内存化**: 所有上传的文件仅在请求生命周期内存在于内存（通过 Flask `request.files` 流式读取），不保存到磁盘。
+- **无状态**: 后端不维护 Session 或数据库，每次分析都是独立的原子操作。
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+#### C. 高性能数据分析
+**实现**:
+- 利用 **Pandas** 强大的向量化操作进行数据清洗（去货币符号、时间格式转换）。
+- 使用 `groupby` 和 `resample` 快速生成月度、周度、时段等多维度的统计数据。
+- 整个分析过程在毫秒级完成，提供流畅的用户体验。
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+### 3. 项目亮点
+- **鲁棒性**: 完善的异常处理机制，无论是编码问题（GBK/UTF-8）还是格式问题，都能优雅降级或提示。
+- **用户体验**: 增加了"演示模式"和"隐私模式"，细节打磨到位（如 CSS 模糊滤镜）。
+- **可扩展性**: 模块化的代码结构，方便后续接入更多银行或平台的账单格式。
 
 ## 🔒 隐私声明