AI Provider Leaderboards

一个复刻 Artificial Analysis 的AI模型提供商排行榜网站，用于比较不同AI模型提供商的性能、价格和速度。

功能特性

📊 提供商排行榜：展示AI模型提供商的综合排名
📈 多维度比较：智能指数、编码能力、代理能力、价格、延迟、吞吐量
🔍 灵活排序：支持按任意指标升序/降序排序
📄 分页浏览：支持分页查看大量数据
🔄 数据刷新：一键刷新最新数据
🗄️ SQLite存储：轻量级本地数据库存储
🕷️ 数据爬取：支持从目标网站爬取最新数据
✅ 自动化测试：完整的测试套件确保代码质量

技术栈

后端

Python 3.8+：核心编程语言
Flask 3.0+：轻量级Web框架
Flask-SQLAlchemy：ORM数据库操作
SQLite：本地数据库存储

前端

HTML5：页面结构
CSS3：样式设计
JavaScript (ES6+)：交互逻辑

工具

Requests：HTTP请求库
BeautifulSoup4：HTML解析库
pytest：测试框架
pytest-flask：Flask测试扩展

项目结构

leaderboards/
├── app/                          # 应用主目录
│   ├── __init__.py              # 应用初始化
│   ├── models/                   # 数据模型
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── provider.py          # 提供商模型
│   ├── routes/                   # 路由定义
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── main.py              # 主页面路由
│   │   └── api.py               # RESTful API路由
│   ├── static/                   # 静态文件
│   │   ├── css/
│   │   │   └── style.css        # 样式文件
│   │   └── js/
│   │       └── main.js          # 前端交互逻辑
│   ├── templates/                # HTML模板
│   │   └── index.html           # 主页面模板
│   └── utils/                    # 工具模块
│       ├── __init__.py
│       ├── database.py          # 数据库操作工具
│       └── scraper.py           # 数据爬取工具
├── data/                         # 数据目录
├── tests/                        # 测试目录
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py              # 测试配置
│   ├── test_api.py              # API测试
│   ├── test_models.py           # 模型测试
│   └── test_database.py         # 数据库测试
├── config.py                     # 配置文件
├── requirements.txt              # 依赖列表
├── run.py                        # 应用入口
└── README.md                     # 项目文档

安装说明

环境要求

Python 3.8 或更高版本
pip 包管理器

安装步骤

克隆项目

git clone <repository-url>
cd leaderboards

创建虚拟环境（推荐）
```
python -m venv venv
```

激活虚拟环境

Windows:
```
venv\Scripts\activate
```
Linux/macOS:
```
source venv/bin/activate
```

安装依赖
```
pip install -r requirements.txt
```

初始化数据库

python -c "from app.utils.database import init_db, add_sample_data; init_db(); add_sample_data()"

使用方法

启动应用

python run.py

应用将在 http://localhost:5000 启动。

访问界面

打开浏览器访问：http://localhost:5000

数据爬取

如果需要从目标网站爬取最新数据：

python -c "from app.utils.scraper import scrape_and_save; scrape_and_save()"

注意：由于目标网站可能有反爬机制，如果爬取失败，系统会自动使用预设的示例数据。

API 文档

基础URL

http://localhost:5000/api

端点列表

1. 获取提供商列表

GET /providers

查询参数：

参数	类型	默认值	说明
page	int	1	页码
per_page	int	20	每页数量
sort_by	string	intelligence_index	排序字段
sort_order	string	desc	排序方向 (asc/desc)

排序字段可选值：

intelligence_index - 智能指数
coding_index - 编码指数
agentic_index - 代理指数
price_per_1k_input - 输入价格
price_per_1k_output - 输出价格
latency_ms - 延迟
throughput_tokens_per_sec - 吞吐量

响应示例：

{
  "providers": [
    {
      "id": 1,
      "name": "Anthropic",
      "intelligence_index": 95.2,
      "coding_index": 92.8,
      "agentic_index": 94.1,
      "price_per_1k_input": 0.008,
      "price_per_1k_output": 0.024,
      "latency_ms": 120.5,
      "throughput_tokens_per_sec": 45.2,
      "models_count": 5,
      "last_updated": "2024-01-01T00:00:00"
    }
  ],
  "total": 5,
  "pages": 1,
  "current_page": 1,
  "per_page": 20
}

2. 获取单个提供商

GET /providers/<provider_id>

响应示例：

{
  "id": 1,
  "name": "Anthropic",
  "intelligence_index": 95.2,
  "coding_index": 92.8,
  "agentic_index": 94.1,
  "price_per_1k_input": 0.008,
  "price_per_1k_output": 0.024,
  "latency_ms": 120.5,
  "throughput_tokens_per_sec": 45.2,
  "models_count": 5,
  "last_updated": "2024-01-01T00:00:00"
}

3. 创建提供商

POST /providers

请求体：

{
  "name": "NewProvider",
  "intelligence_index": 90.0,
  "coding_index": 85.0,
  "agentic_index": 88.0,
  "price_per_1k_input": 0.005,
  "price_per_1k_output": 0.015,
  "latency_ms": 100.0,
  "throughput_tokens_per_sec": 40.0,
  "models_count": 3
}

响应：201 Created，返回创建的提供商数据

4. 更新提供商

PUT /providers/<provider_id>

请求体：

{
  "intelligence_index": 95.0,
  "coding_index": 92.0
}

响应：200 OK，返回更新后的提供商数据

5. 删除提供商

DELETE /providers/<provider_id>

响应：200 OK

{
  "message": "Provider deleted successfully"
}

数据模型

Provider 模型

字段	类型	说明
id	Integer	主键，自增
name	String(100)	提供商名称，唯一
intelligence_index	Float	智能指数
coding_index	Float	编码指数
agentic_index	Float	代理指数
price_per_1k_input	Float	每1000输入token价格
price_per_1k_output	Float	每1000输出token价格
latency_ms	Float	延迟（毫秒）
throughput_tokens_per_sec	Float	吞吐量（token/秒）
models_count	Integer	模型数量
last_updated	DateTime	最后更新时间

测试

运行测试

pytest

运行测试并显示详细信息

pytest -v

运行测试并生成覆盖率报告

pytest --cov=app

测试覆盖范围

API测试：所有RESTful API端点的增删改查操作
模型测试：数据模型的创建、更新、删除、序列化
数据库测试：数据库操作、事务、分页、查询

配置说明

环境变量

变量	说明	默认值
SECRET_KEY	Flask密钥	'leaderboards-secret-key'
DATABASE_URL	数据库连接URL	SQLite本地文件

配置文件

配置位于 config.py，可以根据需要修改：

class Config:
    SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'leaderboards-secret-key'
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URL') or \
        'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data', 'leaderboards.db')
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

开发指南

添加新的排序字段

在 app/models/provider.py 中添加新字段
在 app/routes/api.py 中确保排序逻辑支持新字段
在 app/static/js/main.js 中添加排序选项
在 app/templates/index.html 中更新下拉菜单

扩展API功能

在 app/routes/api.py 中添加新的路由
确保遵循RESTful设计原则
添加对应的测试用例

自定义样式

修改 app/static/css/style.css 文件来自定义界面样式。

部署

生产环境部署

设置生产环境变量

export SECRET_KEY='your-secret-key'
export DATABASE_URL='your-database-url'

使用生产级WSGI服务器

pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 run:app

使用Nginx反向代理（推荐）

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;
    
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:5000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

常见问题

Q: 为什么爬取数据失败？

A: 目标网站可能有反爬机制。系统会自动使用预设的示例数据。你也可以手动添加数据或修改爬虫逻辑。

Q: 如何添加更多示例数据？

A: 编辑 app/utils/database.py 中的 sample_providers 列表，添加更多提供商数据。

Q: 如何切换到Redis存储？

A: 目前项目使用SQLite。如果需要切换到Redis，可以：

安装 redis 和 flask-redis 包
修改配置文件添加Redis连接
重写数据访问层使用Redis

Q: 测试失败怎么办？

A: 确保：

已安装所有依赖
Python版本 >= 3.8
没有其他进程占用测试端口

许可证

MIT License

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
app		app
tests		tests
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
config.py		config.py
requirements.txt		requirements.txt
run.py		run.py

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