一、项目概述

本项目是基于 Django 生态 开发的网络谣言识别与辟谣平台，属于「法治意识与网络伦理」思政主题下的技术实践项目。项目以「清朗」专项行动为背景，结合 Django 后端、Vue3 前端、AI 自然语言处理能力，实现谣言采集、检测、发布、传播追踪与举报审核全流程，培养开发者的网络治理意识与技术伦理责任感。

核心技术栈

• 后端：Django + Django REST Framework + Celery
• 前端：Vue3 + Ant Design Vue
• 数据库：MySQL + Redis（缓存热点谣言）
• NLP 能力：百度kimi等 AI 自然语言处理 API（文本分类 / 可信度分析）
• 部署：Linux + Nginx

二、项目运行环境与准备

1. 环境要求

• Python 3.8+
• Node.js 16+（前端依赖管理）
• MySQL 5.7+ / Redis 6.0+
• Windows / Linux 操作系统

2. 前置工具

• Git（克隆项目代码）
• 虚拟环境管理工具（venv /conda）
• 命令行终端（CMD/PowerShell/Linux Terminal）

三、项目完整运行步骤

1. 克隆与准备项目

# 克隆项目到本地

git clone https://gitcode.com/Diamond-Sword/digital-home.git

cd digital-home

2. 后端环境配置

（1）创建并激活虚拟环境

# 进入后端目录

cd lesson-django

# 创建虚拟环境

python -m venv venv

# 激活虚拟环境（Windows）

venv\Scripts\activate

（2）安装依赖

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（3）配置数据库

登录 MySQL，创建数据库：

CREATE DATABASE digital_home CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

修改 settings.py 数据库配置：

DATABASES = {

    'default': {

        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',

        'NAME': 'digital_home',

        'USER': 'root',

        'PASSWORD': '你的MySQL密码',

        'HOST': '127.0.0.1',

        'PORT': '3306',

    }

}

配置 Redis（用于 Celery 任务队列）：确保 Redis 服务启动，默认端口 6379。

（4）数据库迁移与初始化

python manage.py makemigrations

python manage.py migrate

python manage.py createsuperuser

（5）启动后端服务

python manage.py runserver

3. 前端环境配置

cd web

npm install --legacy-peer-deps

npm run de

四、项目核心架构解读

1. 整体架构

项目采用前后端分离架构：

• 后端：Django 提供 RESTful API，处理业务逻辑、数据库操作与异步任务
• 前端：Vue3 负责页面渲染与用户交互
• 中间件：Celery 处理异步 AI 检测任务，Redis 缓存热点数据
• AI 能力：对接百度 AI API 实现文本可信度分析与分类

2. 核心模块拆解

模块	功能描述	技术实现
内容采集	爬虫对接、URL 提交、内容抓取	Django 视图 + Scrapy 对接
谣言检测	文本可信度分析、谣言分类	Celery 异步任务 + 百度 AI NLP API
辟谣发布	辟谣文章管理、二维码生成	Django Admin + 二维码生成库
传播追踪	记录传播路径、可视化链路	Django ORM + 前端图表渲染
举报系统	用户举报、审核流程	Django 工作流 + 权限控制

3. 思政融入路径

• 网络治理：讲解「清朗」专项行动，讨论技术赋能与技术滥用的边界
• 伦理责任：讨论平台内容审核的法律责任，培养 Django 开发者的社会责任感
• 价值导向：通过技术手段助力网络空间治理，维护社会信任

五、项目核心功能解读

1. 内容采集模块

支持用户提交可疑 URL，后端自动抓取页面内容；对接 Scrapy 爬虫框架，实现批量内容采集；存储原始内容与元数据，为后续检测提供数据源。

2. 谣言检测模块

利用 Celery 异步调用百度 AI API，避免阻塞主线程；对文本进行可信度评分与分类（谣言 / 辟谣 / 中立）；检测结果存入数据库，供后续辟谣与传播分析使用。

3. 辟谣发布模块

管理员通过 Django Admin 发布辟谣文章，关联原始谣言；自动生成辟谣二维码，方便用户扫码查看辟谣信息；支持辟谣内容的分类与标签管理。

4. 传播追踪模块

利用 Django ORM 记录谣言的传播节点与路径；前端可视化传播链路，帮助分析谣言扩散趋势；为治理决策提供数据支撑。

5. 举报与审核模块

用户可提交可疑内容举报；基于 Django 工作流实现多级审核流程；审核结果反馈给用户，形成闭环治理。

六、技术亮点与教学价值

1. 技术亮点

• 异步任务处理：Celery 结合 Redis 实现高效异步 AI 调用
• 前后端分离：Django REST Framework + Vue3 实现现代化 Web 开发
• AI 能力集成：快速对接第三方 NLP API，体现技术与业务的结合
• 数据可视化：ORM 关联查询 + 前端图表，实现复杂业务数据展示
• 思政融合：将网络治理、伦理责任融入技术开发，体现课程育人目标

2. 教学重点

• Django 项目结构与 MVT 架构
• Celery 异步任务的使用场景与实现
• 第三方 AI API 的集成与调用
• Django Admin 工作流与权限管理
• 数据关联查询与可视化展示

七、常见问题与解决方案

1. MySQL 连接失败

• 检查 MySQL 服务是否正常启动
• 确认数据库名、用户名、密码、端口配置正确
• 确保已提前创建 digital_home 数据库

2. 依赖安装失败

• 后端使用清华镜像加速安装
• 前端使用 --legacy-peer-deps 忽略版本冲突

3. 后端启动报错

• 检查虚拟环境是否激活
• 确认所有依赖包已安装完成
• 执行数据库迁移命令修复表结构

4. 前端无法访问后端接口

• 确保后端服务 python manage.py runserver 正常运行
• 检查前端配置的后端接口地址是否为 http://127.0.0.1:8000

八、项目运行成果展示

• 后端管理地址：http://127.0.0.1:8000/admin/
• 前端页面地址：http://localhost:5173/
• 实现功能：文本谣言检测、URL 内容抓取、辟谣信息发布、用户举报、传播路径可视化

九、项目总结

本项目是一套功能完整、架构现代化、兼具技术学习与思政教育的 Django 实战项目。通过前后端分离架构、AI 谣言识别、异步任务处理、数据可视化等技术，完整实现了网络谣言治理平台的核心业务。

项目不仅帮助我掌握了 Django 开发、Vue3 前端、MySQL 数据库、第三方 API 接入等技术能力，还让我深刻理解了网络治理、内容安全、技术伦理的重要意义，是理论与实践结合、技术与思政融合的优质学习项目。