基于 Python 的新能源汽车销售数据可视化系统设计与实现

注：展示部分文档内容和系统截图，需要完整的视频、代码、文章和安装调试环境请私信up主。

4.4网站操作流程

在之前提及的登录操作无误后，我们就可以进入网站中去操作网站的对应的功能，而且我们在使用任何功能的适合都会留下脚印，以便管理员可以实时查看用户的操作情况，在执行操作性功能的时候都将产生相应的信息，这对于我们的数据完整性有着很重要的核对作用。流程如图4.4所示。

4.5网站数据库模块设计

数据库这个称谓，是我们对现实世界理解的信息，通过对其分类，整理归纳，将存储在某一地方，但是这个地方并没有具体的形态，所以我们将这个地方抽象的形容为数据库概念模型。这个概念模型映射出真实世界各组成部分的信息结构、信息流动情况、信息间的相互制约关系以及各组成部分对信息保存、查找和完善等[11]。所以建立的模型应避让数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式呈现出来。以实体-（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确实真实世界中信息的组成部分所包含的实体及属性、实体间的联系以及对象的制约条件等，从而给出组成信息的局部描述。第二步再将之前得出的多个局部视图拼凑成为一个整体视图，即我们所理解的真实世界的概念数据模型。

建立概念数据模型是我们对用户描述的信息的初始领会。通过对用户描述的现实需求理解，我们将其建立起一个抽象的模糊的概念模型。这个概念模型主要由实体-联系图（Entity-Relationship Diagram）、实体(Entity)、属性（Attribute）、联系（Relationship）等部分组成。

（1）车辆实体主要的成员属性有：名称、数量、品牌。车辆信息实体属如车辆信息。如图4-2所示。

(2)车辆表及用户表可以保存在系统中车辆及用户的基本信息，结构如下 ：

表4-1 车辆表

字段	类型	字段说明	备注
Id	Int	主键	自增
name	Varchar(30)	名称	非空
Shuliang	Varchar(500)	数量	非空
Pingpai	Varchar(500)	品牌	非空

表4-2 用户表

字段	类型	字段说明	备注
Id	Int	主键	自增
Username	Varchar(50)	用户名	非空
Pass	Varchar(30)	密码	非空

4.6程序设计及代码编写

（1）打开此次采集数据的网站“电车资源”，通过网页的URL得到源代码，根据源代码筛选出所需要品牌名，车名，车型，销量，销售占比，年份等信息。

5.1首页界面模块

该新能源汽车销售地区分析网站的登录界面输入用户名，密码登录。如图5.1所示：

5.2爬取汽车信息

在pycharm中开启爬虫命令后，生成全国新能源汽车销售数据的信息页面，详细数据如图5.2：

5.3新能源汽车销售预测界面

通过往年新能源汽车销售数据，对其进行综合分析，得到折线图，并预测出2023年销售数据如图5.3：

目 录

摘要

关键词

Abstract

Key words

1 绪论 1

1.1 网站开发背景和意义 1

1.1.1 开发背景 1

1.1.2 开发意义 1

1.2 国内外研究现状 2

2 网站的开发环境及相关技术 3

2.1网站的开发工具 3

2.2 Python介绍 3

2.3 Pycharms介绍 3

2.4JSON技术介绍 3

2.5网络爬虫技术介绍 4

2.6网站所使用的数据库 4

2.7本章小结 4

3 网站分析 5

3.1 网站性能需求分析 5

3.2 网站的可行性分析 6

3.3网站的数据分析 6

3.4网站功能分析 6

3.5本章小结 7

4 系统设计 8

4.1 网站的工作原理 8

4.2 系统总体功能 8

4.3 网站开发流程 9

4.4 网站功能操作流程

4.5 网站数据库设计 11

4.6 程序设计及代码编写 13

4.7 本章小结 16

5系统功能实现 15

5.1 首页界面模块 15

5.2 爬取汽车信息 15

5.3 新能源汽车销售预测界面 16

5.5新能源汽车销量前三车型模块 16

5.6纯电动和插电混动销量界面模块 17

5.7本章小结 17

6 总结和展望 18

致谢 19

参考文献 20