拒绝「消费主义」陷阱，我做了一个网站来帮你分析支付宝账单

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如何获取支付宝账单

解压后便得到一个 csv 文件，我建议按年份命名为「alipay_record_2024.csv」格式，到这一步，恭喜你已完成所有前置准备工作。打开csv文件，除了最上面的表头部分，下方的表格信息包括：交易时间、交易分类、交易对方、对方账号、商品说明、收/支出、金额、收/付款方式、交易状态、交易订单号、商家订单号、备注。

账单原始文件格式

这些信息足够详细，接下来就是通过工具来处理和展示账单内容。由于我并非程序员出身，之前只在学校用过 MATLAB 处理实验数据，所以我选择使用简单的 Python 与 Flask 来搭建网页前端。基本的逻辑是，通过一个 Python 脚本持续运行，读取本地 csv 文件，进行数据切分和筛选，并将分析结果在网页上展示。

编程方面的工作我不详细展开，因为我基本上也没写一句代码，全程使用 cursor composer 搭配 claude-3.5-sonnet 进行代码生成与修改，主打一个用谈话的方式进行编程。期间由于自己编程经验的不熟悉，以及技术栈选择的不到位，绕了一些弯路，或者是和 composer 一直反复修改某个功能却还是失败。

好在花了几天时间，勉强拼凑出一个半成品，也尝试部署到 pythonanywhere 以供各位体验。那么接下来，各位，让我介绍一下这款自制的支付宝账单分析工具。

▍ 界面简介

🔗 https://hessel.pythonanywhere.com/

登录网站「支付宝账单分析」，网页主要由左侧导航栏以及右侧主界面组成。导航栏分为首页、年度总览、月度分析、分类分析、时间分析、消费洞察、交易记录以及设置，点击导航栏按钮会跳转到各页面，左下角有一个筛选菜单，用于筛选全部交易、仅大额交易、仅小额交易。网站整体 UI 参照 Apple Design 的风格，图表部分基于 Apache ECharts 进行搭建，鼠标置于图表具体区域都可展示对应元素的悬浮信息，交互性尚可。

首页有简单的功能介绍，下方可点击上传账单文件。点击后会跳转到设置界面，可以进行文件的上传和管理。

网站首页

设置界面包含了如何获取支付宝账单的说明，点击上传文件按钮选择 csv 文件即可，支持多个文件上传。数据方面，默认会话时长 30 分钟，计时结束后自动删除缓存与各项数据，也可点击下方按钮手动进行删除。如果对数据安全有疑虑，还可以将项目克隆到本地运行，代码已上传到 GitHub（alipay_record_analysis），记得给个 star。

设置-文件管理界面

年度总览 & 月度分析

文件上传成功后，点击「年度总览」页面，就能看到按年统计的收支信息以及按月份排列的趋势图。上方有一个年份选择器，点击左右按钮可以切换不同的年份。统计信息展示了年度收入与支出、交易笔数以及与前一年的对比。下方则是支出趋势图和支出分类情况，直观地展示了支出的变化。趋势图的右上角有一个支出/收入切换按钮，点击后趋势图和下方饼图会进行切换。

年度总览-概况&支出趋势

年度总览-支出分类

「月度分析」页面的功能与年度总览类似，不过时间单位变成了月份。支出趋势则按天展示。通过这些页面，可以轻松看到每年、每月甚至每天的支出变化情况，以及支出类别占比。当然这只是最浅显的数据展示，为了洞悉自己的消费行为，我们还需要更进一步。

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