用途：为哈佛艺术博物馆 API 提供完整的数据工程方案，流程为 API → ETL → SQL → 分析 → 可视化，适合学习或搭建藏品数据分析应用。
主要能力：分页抽取藏品数据（可只取有图像的记录）；将 JSON 转换为 artifactmetadata、artifactmedia、artifactcolors 三张关系表；批量写入 MySQL/TiDB；提供按文化、世纪、部门、颜色等维度的分析查询；Streamlit 看板支持选择分析、展示表格、自动生成 Plotly 柱状图并导出 CSV。
使用方式：克隆仓库并安装依赖，pip install -r requirements.txt，或 pip install streamlit pandas requests mysql-connector-python plotly python-dotenv。在项目根目录创建 .env，配置 HARVARD_API_KEY 及 DB_HOST、DB_PORT、DB_USER、DB_PASSWORD、DB_NAME。API Key 需在 https://docs.api.harvardartmuseums.org/ 免费注册获取。运行 streamlit run app.py，访问 http://localhost:8501。
限制与注意：需自行准备可用的 MySQL/TiDB 数据库与 API Key；资料未提供具体收费、性能指标或部署平台信息。建议使用环境变量保存凭据、分页抓取、批量插入、对 API 限流做重试、加载前校验数据并为常用查询列建索引。