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4、数据可视化同时分为以下几个功能1数据爬取功能通过python爬虫的技术爬取从而获取数据并将数据转换成可储存的数据类型保存到本地。2数据清洗和预处理模块将保存到本地的数据集进行格式转化将数据噪音清除数据格式处理成目标数据。3数据分析模块通过python对处理好的数据进行分析再将得到数据存储到mysql数据库中。4数据可视化模块数据可视化模块主要采用Echarts可视化软件对数据分析结果进行可视化图表和图像展示。1数据采集与清洗数据采集与清洗是毕业课程设计系统的首要环节。通过Spider爬虫技术使用requests、BeautifulSoup等库从各大网站平台等渠道自动抓取海量的相关数据随后利用Pandas等数据处理库对采集到的数据进行清洗去除重复、无效或错误的数据确保数据的质量和准确性为后续分析提供可靠的基础。2数据存储与管理完成数据清洗后进入数据存储与管理阶段。采用MySQL关系型数据库利用Python的数据库连接库如PyMySQL、SQLAlchemy等将清洗后的数据有序存储。通过设计合理的数据库表结构实现数据的高效查询、更新和管理。同时确保数据的安全性和稳定性为系统的长期运行提供保障。3数据处理与分析数据处理与分析是系统的核心环节。利用Python的强大数据处理能力通过Numpy、Scipy等科学计算库对存储的数据进行统计分析、数学建模和机器学习等操作。通过聚类分析、回归分析等方法挖掘数据背后的规律和趋势为考生提供个性化的报考建议、学习规划和成绩预测等服务。这一阶段将数据转化为有价值的信息为决策提供支持。4可视化与展示最后进入可视化与展示阶段。利用Python的可视化库如Matplotlib、Seaborn、Plotly等将复杂的数据分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来。通过设计交互式仪表盘使用户能够轻松筛选、对比和分析数据。同时结合Web开发技术Django等将可视化结果嵌入到Web页面中供考生、教育机构和研究者随时随地访问和使用。可视化与展示环节使数据变得生动易懂提升了用户体验和系统的实用性。Python版本python3.7前端vue.jselementui框架django/flask都有,都支持后端python数据库mysql数据库工具Navicat开发软件PyCharm大数据系统开发流程Scrapy作为高性能的网络爬虫框架负责从各类目标网站上抓取数据为系统提供丰富的数据源。Pandas则用于数据的清洗、整理和分析它能够处理复杂的数据操作确保数据的准确性和可靠性。在数据可视化方面Echarts和Vue.js发挥重要作用。Echarts提供直观、生动、可交互的数据可视化图表帮助用户更好地理解数据背后的价值Vue.js作为一种流行的前端开发框架为数据可视化提供了强大的支持使界面更加友好和易用。Flask框架和django框架用于搭建系统的后端服务提供基本的路由、模板和静态文件服务功能。MySQL数据库则用于存储和管理从爬虫获取的数据、用户信息以及分析结果等为系统提供高效的数据存储和查询能力。爬虫原理基本上所有Python爬虫初学者都会接触到两个工具库requests和BeautifulSoup这二者作为最为常见的基础库其使用方式也截然不同其中request工具库主要是用来获取网页的源代码其需要向服务器发送url请求指令而beautifulsoup则主要用来对网页的源语言包括且不限于HTML\xml进行读取和解析提取重要信息。这两个库模拟了人们访问网页、阅读网页以及复制粘贴相应信息的过程可以批量快速抓取数据。数据清洗数据清洗技术主要是通过使用python语言中的正则表达式技术通过其大量收集目标数据并进一步进行提取。2、数据转换技术主要是通过加载法将源数据中收集到的字符串按照相应的规则和序列转换成字典。3、数据去重即用unique方法返回没有重复元素的数组或列表。 预处理后保存到CSV文件中。数据挖掘数据挖掘主要是通过运用设计好的算法对已有的数据进行分析和汇总并按照数据的特征进行情感分析。统计数据过程中多使用snownlp类库来实现这一基本的情感分析的操作通过计算弹幕的数据值来分析其中的倾向性。情感分析中长用sentiment来指明实际的情感值。其中数据一旦越靠近1则越表明其正面属性越接近0越负面相关的结果数据可以作为情感分析的基础数据而得到。数据可视化大屏分析数据可视化模块主要采用饼图、词云和折线图等手段来实现最终的数据可视化。并通过matplotlib库等技术来进一步地研究和分析数据的特点最终通过图表的模式来展示数据的深层含义。可视化模块包括各时段视频播放量比例图、热词统计图、每周不同时间视频播放量线图、情绪比例图等可视化图形。主要运用技术介绍Python语言Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言其设计具有很强的可读性相比其他语言经常使用英文关键字其他语言的一些标点符号它具有比其他语言更有特色语法结构。Flask框架Flask 是一个轻量级的 Web 框架使用 Python 语言编写较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。Flask 具有很强的定制性用户可以根据自己的需求来添加相应的功能在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制开发出功能强大的网站。Djiango框架MVC是众所周知的模式即将应用程序分解成三个组成部分:model(模型),view(视图),和 controller(控制 器)。其中M——管理应用程序的状态通常存储到数据库中并约束改变状态的行为或者叫做“业务规则”。C——接受外部用户的操作根据操作访问模型获取数据并调用“视图”显示这些数据。控制器是将“模型”和“视图”隔离并成为二者之间的联系纽带。V——负责把数据格式化后呈现给用户。B/S框架b/s 是browser/server指浏览器和服务器端在客户机端不用装专门的软件只要一个浏览器即可B/S最大的优点客户可以在任何地方进行操作而不用安装任何专门的软件。只要有一台能上网的电脑就能使用客户端零维护。前台框架Vue.js主要采用Vue技术这是基于整个Python体系设计开发Web的技术我们利用这一技术可以建立的动态网站是安全、先进并能跨平台爬虫核心代码展示importscrapyimportpymysqlimportpymssqlfrom..itemsimportxiangmuItemimporttimeimportreimportrandomimportplatformimportjsonimportosfromurllib.parseimporturlparseimportrequestsimportemojiclassxiangmuSpider(scrapy.Spider):namexiangmuSpiderspiderUrlhttps://url网址start_urlsspiderUrl.split(;)protocolhostnamedef__init__(self,*args,**kwargs):super().__init__(*args,**kwargs)# 列表解析defparse(self,response):_urlurlparse(self.spiderUrl)self.protocol_url.scheme self.hostname_url.netloc platplatform.system().lower()ifplatwindows_bak:passelifplatlinuxorplatwindows:connectself.db_connect()cursorconnect.cursor()ifself.table_exists(cursor,xiangmu)1:cursor.close()connect.close()self.temp_data()returnlistresponse.css(ul.subject-list li.subject-item)foriteminlist:fieldsxiangmuItem()fields[laiyuan]self.remove_html(item.css(div.pic a.nbg::attr(href)).extract_first())iffields[laiyuan].startswith(//):fields[laiyuan]self.protocol:fields[laiyuan]eliffields[laiyuan].startswith(/):fields[laiyuan]self.protocol://self.hostnamefields[laiyuan]fields[fengmian]self.remove_html(item.css(div.pic a.nbg img::attr(src)).extract_first())fields[xiaoshuoming]self.remove_html(item.css(div.info h2 a::attr(title)).extract_first())detailUrlRuleitem.css(div.pic a.nbg::attr(href)).extract_first()ifself.protocolindetailUrlRule:passelifdetailUrlRule.startswith(//):detailUrlRuleself.protocol:detailUrlRuleelse:detailUrlRuleself.protocol://self.hostnamedetailUrlRule fields[laiyuan]detailUrlRuleyieldscrapy.Request(urldetailUrlRule,meta{fields:fields},callbackself.detail_parse)# 详情解析defdetail_parse(self,response):fieldsresponse.meta[fields]try:if(.*?)indiv#info span a::text:fields[zuozhe]re.findall(rdiv#info span a::text,response.text,re.S)[0].strip()else:ifzuozhe!xiangqingandzuozhe!detailandzuozhe!pinglunandzuozhe!zuofa:fields[zuozhe]self.remove_html(response.css(div#info span a::text).extract_first())else:fields[zuozhe]emoji.demojize(response.css(div#info span a::text).extract_first())except:pass# 去除多余html标签defremove_html(self,html):ifhtmlNone:returnpatternre.compile(r[^],re.S)returnpattern.sub(,html).strip()# 数据库连接defdb_connect(self):typeself.settings.get(TYPE,mysql)hostself.settings.get(HOST,localhost)portint(self.settings.get(PORT,3306))userself.settings.get(USER,root)passwordself.settings.get(PASSWORD,123456)try:databaseself.databaseNameexcept:databaseself.settings.get(DATABASE,)iftypemysql:connectpymysql.connect(hosthost,portport,dbdatabase,useruser,passwdpassword,charsetutf8)else:connectpymssql.connect(hosthost,useruser,passwordpassword,databasedatabase)returnconnect结论通过代码审查和自动化工具扫描对系统的源代码进行了白盒测试。测试主要关注代码的逻辑结构、循环和条件分支等确保代码质量高没有逻辑错误或冗余代码。测试结果表明代码结构合理注释充分维护性好。对系统的关键组件和数据库操作进行了性能测试评估了系统在高并发情况下的表现。测试发现数据库访问在并发量极高时存在瓶颈通过优化SQL查询和增加缓存机制后性能得到显著提升。系统测试在毕业课程设计系统中起着至关重要的作用。通过使用功能测试、性能测试和稳定性测试等方法可以确保基于顾客偏好的唯品会个性化商品推荐系统的程序代码能够正常运行并提供良好的用户体验。同时采用适当的测试技术和工具可以提高测试效率和准确性从而有效地验证系统的功能、性能和稳定性。源码文档获取定制开发/同行可拿货,招校园代理 文章底部获取博主联系方式需要成品或者定制加我们的时候不满意的可以定制文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试