假如你是一个学生，学习了数据科学与大数据案例设计这门课程，你写一个关于rench bakery 法国面包店日销售额课设·，如何写软件设计思路，数据结构、框图及典型程序，

首先，我们需要明确这个课设的目标和需求，即通过分析法国面包店的日销售额数据，设计一个软件程序，能够计算每种面包的销售量和销售额，并且能够生成相关的统计报告和数据可视化图表。

接下来，我们可以考虑使用以下的软件设计思路：

1. 数据采集：从法国面包店的销售系统中获取每日的销售数据，并将其存储在一个数据库中。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤、去重、格式化等操作，以确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析：利用数据科学技术，对每种面包的销售情况进行分析和计算，包括销售量、销售额、销售趋势等指标。

4. 数据可视化：将分析结果以图表的形式呈现出来，使得用户可以直观地理解销售情况和趋势。

5. 统计报告：根据分析结果，生成相应的统计报告，包括每种面包的销售情况、销售额、利润率等信息。

在实现这个软件设计思路的过程中，我们可以使用以下的数据结构和算法：

1. 数据库：使用关系型数据库（如MySQL）或者非关系型数据库（如MongoDB）来存储销售数据，以便进行快速的查询和分析。

2. 统计算法：使用统计学方法（如假设检验、方差分析等）来分析数据，以便得出每种面包的销售情况和趋势。

3. 数据可视化算法：使用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn等）来生成图表，以便让用户直观地理解销售情况和趋势。

4. 报告生成算法：使用报告生成工具（如Jupyter Notebook、Latex等）来生成统计报告，包括每种面包的销售情况、销售额、利润率等信息。

最后，我们可以使用以下的框图来表示这个软件设计的流程：


典型程序代码如下：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取销售数据
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 数据预处理
sales_data = sales_data.drop_duplicates() # 去重
sales_data['date'] = pd.to_datetime(sales_data['date']) # 格式化日期
sales_data['weekday'] = sales_data['date'].dt.weekday # 计算星期几

# 数据分析
bread_sales = sales_data.groupby('bread')['quantity'].sum() # 计算每种面包的销售量
bread_revenue = sales_data.groupby('bread')['revenue'].sum() # 计算每种面包的销售额
weekday_sales = sales_data.groupby('weekday')['quantity'].sum() # 计算每个星期几的总销售量

# 数据可视化
plt.bar(bread_sales.index, bread_sales.values)
plt.title('Bread Sales')
plt.xlabel('Bread')
plt.ylabel('Quantity')
plt.show()

plt.bar(bread_revenue.index, bread_revenue.values)
plt.title('Bread Revenue')
plt.xlabel('Bread')
plt.ylabel('Revenue')
plt.show()

plt.plot(weekday_sales.index, weekday_sales.values)
plt.title('Weekday Sales')
plt.xlabel('Weekday')
plt.ylabel('Quantity')
plt.show()

# 统计报告
report = pd.DataFrame({'Sales': bread_sales, 'Revenue': bread_revenue})
report['Profit Margin'] = (report['Revenue'] - report['Cost']) / report['Revenue']
print(report)