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基于Python的二手车爬虫与数据分析可视化设计(含SQL数据库)- 毕业设计源码案例.zip

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简介:
本毕业设计项目采用Python编写了一个二手车信息采集和分析工具,并使用SQL数据库进行数据存储。通过数据可视化技术,提供深入的数据洞察,帮助用户理解二手车市场的趋势与规律。 该项目是个人毕设项目源码,在评审中获得了95分的高分,并经过严格调试以确保可以运行。此资源主要面向计算机、自动化等相关专业的学生或从业者使用,同样适用于期末课程设计、大作业及毕业设计等场景,具有较高的学习和参考价值。基础能力强的人可以在现有基础上进行修改与调整,实现类似其他功能。 本项目采用Python开发,并利用Selenium驱动Google浏览器来抓取二手车网站的数据。通过lxml模块的etree对象HTML方法结合XPath解析DOM树以提取网页内容。然而,对于一些关键数据如车辆价格和表显里程等信息因使用了字体文件加密技术而难以直接获取;在本项目中我们随机生成了一个示例价格用于演示程序完整运行的过程。 数据分析部分则利用pyecharts库来展示抓取的数据,并通过pymysql模块操作MySQL数据库进行数据的插入与读取。

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客服
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  • PythonSQL)- .zip
    优质
    本毕业设计项目采用Python编写了一个二手车信息采集和分析工具,并使用SQL数据库进行数据存储。通过数据可视化技术,提供深入的数据洞察,帮助用户理解二手车市场的趋势与规律。 该项目是个人毕设项目源码,在评审中获得了95分的高分,并经过严格调试以确保可以运行。此资源主要面向计算机、自动化等相关专业的学生或从业者使用,同样适用于期末课程设计、大作业及毕业设计等场景,具有较高的学习和参考价值。基础能力强的人可以在现有基础上进行修改与调整,实现类似其他功能。 本项目采用Python开发,并利用Selenium驱动Google浏览器来抓取二手车网站的数据。通过lxml模块的etree对象HTML方法结合XPath解析DOM树以提取网页内容。然而,对于一些关键数据如车辆价格和表显里程等信息因使用了字体文件加密技术而难以直接获取;在本项目中我们随机生成了一个示例价格用于演示程序完整运行的过程。 数据分析部分则利用pyecharts库来展示抓取的数据,并通过pymysql模块操作MySQL数据库进行数据的插入与读取。
  • Python CNKI.zip
    优质
    本项目为Python编程在CNKI数据库爬取及数据分析可视化的毕业设计源代码实例,包含网页抓取、数据处理和结果展示等模块。 项目工程资源在经过严格测试并确保可以成功运行且功能正常的情况下才会上传。您可以轻松复制复刻该项目,在获取到资料包后能够快速重现相同的成果。我拥有丰富的系统开发经验(全栈开发),如果遇到任何使用问题,欢迎随时联系,我会及时为您解答和提供帮助。 【资源内容】:项目具体内容请查看下方的“资源详情”,其中包括完整的源码、工程文件以及相关的说明文档等资料。 本人专注于IT领域,如果有任何使用上的疑问,请随时与我沟通,我会尽快为您提供支持。此外,如果您还需要相关开发工具或学习材料,我也乐意提供帮助和推荐资料,鼓励您在技术上不断进步。 【适合场景】:该项目适用于多种情况下的应用,包括但不限于项目开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛参赛作品以及初步的项目启动阶段等场合中使用。您可以借鉴该优质项目的结构进行复刻工作,并在此基础上进一步扩展和创新功能。 需要注意的是,本资源仅供开源学习和技术交流之用,不得用于商业用途;如若违反相关规定,则后果自负。 部分字体及插图素材可能来源于网络,在出现版权问题时,请您及时通知我以便处理。收取的费用仅作为整理收集资料的时间成本补偿,并不对涉及的内容或法律问题承担责任。
  • Python
    优质
    本项目利用Python技术进行二手车市场价格信息的数据采集,并通过数据分析及可视化工具展示市场趋势和价格分布情况。 本程序使用Python开发,旨在爬取二手车网站的数据并进行分析。在数据抓取阶段,我们采用selenium驱动Google浏览器来获取网页内容,并利用lxml模块的etree对象通过HTML方法解析DOM树以提取所需信息。然而,由于一些关键数据(如价格和里程数)采用了字体文件加密的方式存储,我们只能使用随机生成的价格值来演示程序运行过程;若要破解这些加密的数据,则可能需要截图并借助图片识别技术进行处理。 在展示爬取到的数据时,本项目采用pyecharts库生成Echarts图表。对于数据库操作部分,无论是将抓取数据插入MySQL还是从其中读取出用于分析的数据,都通过pymysql模块来完成相关任务。
  • Python网络采集.zip
    优质
    本项目为基于Python开发的二手房数据分析系统,通过网络爬虫技术获取房产信息,并进行清洗、整理及可视化展示。 《毕业设计-基于Python网络爬虫的二手房数据采集及可视化分析设计与实现》是一个已获导师指导并通过高分评价的项目,适合用作课程作业或期末大作业。下载后无需任何修改即可直接使用,确保项目的完整性和可运行性。该项目涵盖了从数据收集到数据分析和可视化的全过程,为学生提供了全面的学习体验。
  • Python:招聘网站
    优质
    本项目为Python编程课程的毕业设计作品,旨在通过构建招聘网站爬虫收集并分析相关行业就业信息,并进行数据可视化展示。提供完整代码供学习参考。 该项目为个人毕设项目,在答辩评审中获得了98分的高分。源码经过详细调试与测试,确保可以正常运行。欢迎下载使用以供初学者学习或进阶研究之用。 此资源适用于计算机、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师及从业人员,亦可作为课程设计作业或毕业项目的参考材料。项目整体具有较高的学习借鉴价值,并且基础技能较强的人士可以在现有基础上进行修改与调整,以实现更多功能拓展。
  • 豆瓣电影Spark.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品,提供基于豆瓣电影的数据抓取及Spark平台上的数据分析和可视化代码。通过Python编写爬虫获取电影信息,并利用大数据技术进行深度分析,适用于研究和学习用途。 这个毕业设计项目基于豆瓣电影网站的数据进行开发,涵盖了网络爬虫技术、大数据分析以及数据可视化等多个方面。项目的重点在于利用Python编写网页抓取代码来获取豆瓣电影上的信息,并运用Apache Spark框架对这些数据进行处理与深入的统计分析。 在实现过程中,首先会使用如BeautifulSoup或Scrapy等库来创建一个能够高效提取所需电影详情(例如名称、评分、评价人数、导演及演员名单、上映时间以及类型)的爬虫。同时,在设计和执行网络抓取任务时必须遵循豆瓣网站的robots.txt协议,确保不会给服务器带来额外负担。 随后是数据处理与分析阶段,Apache Spark在这里发挥了重要作用。Spark是一个强大的大数据计算平台,可以轻松地进行大规模的数据清洗、转换及聚合操作。在项目中可能编写了SQL查询脚本(如`spark_movie.sql`),用于执行这些复杂的数据管理任务,并利用其内存计算的优势来加速数据分析流程。 接下来是机器学习模型的应用阶段,这一步骤可能会使用到Spark的MLlib库来进行更深层次的数据探索和预测分析工作。例如对电影评分进行预估或构建基于用户行为数据推荐系统等应用。 最后,在完成了所有技术层面的工作后,将通过可视化工具(如matplotlib、seaborn或者Tableau)来展示经过处理后的数据分析结果给非技术人员理解更容易的形式呈现出来。 整个项目不仅覆盖了从原始数据获取到最终成果展现的所有步骤,还为学习者提供了一个全面了解和掌握大数据分析流程的实践机会。同时强调通过真实世界的数据洞察力推动决策制定的重要性,在电影市场趋势及用户偏好方面提供了宝贵的见解。
  • Python招聘岗位.zip
    优质
    本项目为Python编程语言在招聘信息数据分析领域的应用实例,通过网络爬虫技术获取招聘网站上的Python职位信息,并进行数据清洗、统计分析及可视化展示。包含完整代码和文档说明,适合学习参考。 Python是一种高级且通用的解释型编程语言,由Guido van Rossum于1989年发起,并在1991年正式发布。它以简洁清晰的语法著称,强调代码可读性和易于维护。 以下是Python的一些主要特点和优势: - 易学易用: Python拥有简单直观的语法设计,更接近自然语言,使初学者更容易上手。这种特性促使了Python在教育领域及初学者中的广泛应用。 - 高级语言: Python是一种高级编程语言,提供自动内存管理(垃圾回收)等功能以减轻程序员的工作负担,并且具备动态类型和面向对象的特点。 - 跨平台性: Python具有出色的跨平台能力,在Windows、Linux、macOS等多种操作系统上均可运行。这使得开发的代码可以轻松移植到不同的环境中使用。 - 丰富的标准库: Python内置了大量模块与库,涵盖文件操作、网络编程及数据库访问等多个方面。这些工具使开发者能够快速构建功能强大的应用程序。 - 开源特性: Python是开源项目,任何人都可免费使用并查看其源代码。这种开放性促进了Python社区的发展,并且有大量的第三方库和框架可供选择。 - 强大的社区支持: Python拥有庞大的活跃开发社群,这使得开发者可以轻松地获取帮助、分享经验并且参与到Python的持续改进中来。 - 广泛的应用领域: Python在Web开发、数据科学、人工智能等多个领域都有广泛应用。特别是在数据分析与机器学习方面,它已经成为主流编程语言之一。 - 支持面向对象编程: Python支持面向对象程序设计方法,允许开发者使用类和实例的概念编写代码,从而提高代码的可重用性和维护性。 综上所述,Python凭借其简洁易懂的特点、高效的开发效率以及灵活的应用范围,在众多领域内获得了广泛的认可与应用。
  • Python课程.zip
    优质
    本课程设计提供全面的指导,涵盖使用Python进行网页数据抓取和数据分析,并通过可视化工具展示结果,适合初学者及进阶学习者。 使用Python编写爬虫程序,并将获取的数据进行可视化分析。数据可视化的形式包括饼图、柱状图、漏斗图和词云。此外,还提供源代码和报告书。