毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)
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技术栈:
Python语言、Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库
中国汽车销量数据爬虫(车主之家网站)
整个爬虫系统可以部署在Flask框架上,通过API接口提供数据服务和可视化展示功能。在实际应用中,用户可以通过浏览器访问系统页面,查看汽车销售数据、分析结果和图表。同时,系统也可以定期自动爬取汽车销售数据,保证数据的及时性和准确性。
综上所述,中国汽车销量数据爬虫系统利用Python语言、Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化库以及MySQL数据库等技术,能够实现从车主之家网站获取汽车销售数据,并通过数据分析和可视化展示为用户提供有价值的信息服务。
(1)系统首页–注册登录
(2)汽车总体销量分析
(3)各汽车品牌数据分析
(4)各汽车品牌销量对比分析
中国汽车销量数据爬虫系统是一种利用Python语言和requests库实现的网络爬虫程序,它能够从车主之家网站上获取最新的汽车销量数据。该系统主要由以下几个部分组成:
网页抓取:使用requests库向车主之家网站发送HTTP请求,获取包含汽车销量数据的网页。
数据提取:使用BeautifulSoup库解析HTML网页,提取其中的汽车销量数据,并将其存储到本地或数据库中。此外,为了避免被反爬机制识别,还需要设置合理的请求头和爬虫策略。
数据分析:使用MySQL数据库存储爬取的数据,并使用SQL查询语句进行数据分析。例如,可以计算每款汽车在不同时间段的销量变化趋势、对比不同品牌的销售情况等。
可视化展示:使用Echarts可视化库将分析结果以图表的形式展示给用户。例如,可以使用折线图、柱状图等方式来呈现汽车销售数据的变化趋势和比较分析结果。
整个爬虫系统可以部署在Flask框架上,通过API接口提供数据服务和可视化展示功能。在实际应用中,用户可以通过浏览器访问系统页面,查看汽车销售数据、分析结果和图表。同时,系统也可以定期自动爬取汽车销售数据,保证数据的及时性和准确性。
综上所述,中国汽车销量数据爬虫系统利用Python语言、Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化库以及MySQL数据库等技术,能够实现从车主之家网站获取汽车销售数据,并通过数据分析和可视化展示为用户提供有价值的信息服务。
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
from flask import Flask, render_template
from user import user_blueprint, is_login
from api import api_blueprint
import functools
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static')
def check_login_wrapper(fn):
@functools.wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
if not is_login():
return render_template('index.html')
else:
return fn(*args, **kwargs)
return wrapper
# 页面跳转
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/total_analysis')
@check_login_wrapper
def total_analysis():
return render_template('total_analysis.html')
@app.route('/factory_analysis')
@check_login_wrapper
def factory_analysis():
return render_template('factory_analysis.html')
@app.route('/factory_compare_analysis')
@check_login_wrapper
def factory_compare_analysis():
return render_template('factory_compare_analysis.html')
# API 接口注册
app.register_blueprint(user_blueprint, url_prefix='/user')
app.register_blueprint(api_blueprint, url_prefix='/api')
if __name__ == "__main__":
app.run(host='127.0.0.1', port=5000, debug=True)
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