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基于Python和Django的MySQL旅游数据爬虫与可视化推荐系统分析

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简介：
本项目利用Python及Django框架构建了一个针对MySQL数据库中旅游数据的自动化爬取、存储与可视化的综合平台，并实现了个性化旅行推荐功能。 基于Python+Django+MySQL的旅游数据爬虫采集、可视化分析及推荐系统。

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  • 基于Python和Django的MySQL旅游数据爬虫与可视化推荐系统分析
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    本项目利用Python及Django框架构建了一个针对MySQL数据库中旅游数据的自动化爬取、存储与可视化的综合平台，并实现了个性化旅行推荐功能。 基于Python+Django+MySQL的旅游数据爬虫采集、可视化分析及推荐系统。
     
  • Python旅游推荐系统毕业设计源码：爬虫、数据分析与可视化+Django框架
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    本项目为基于Python的旅游推荐系统毕业设计，涵盖网页数据爬取、深度分析及可视化展示，并应用了Django框架进行开发。 本系统旨在解决旅游信息获取滞后及线下旅行社服务成本高的问题，并采用网络爬虫技术设计思想构建了一个基于Python的旅游推荐平台。该平台以Python语言为基础，利用requests库从去哪儿网抓取旅游数据，编写规则抽取网页中的相关信息并进行必要的筛选和提取工作；同时使用MySQL数据库存储这些信息。 在系统架构上，则运用Django框架搭建，并通过协同过滤算法来实现对用户的个性化旅行建议服务。整个项目涵盖了从爬虫获取、数据分析到最终推荐展示的全流程操作。具体功能包括价格与销量分析，城市及景点等级评估，首页数据概览以及评分情况统计等模块。 综述而言，本系统不仅提高了旅游信息检索效率和用户体验度，并通过可视化技术直观地展示了各类关键指标的变化趋势。
     
  • 基于Python的旅游数据可视化平台与爬虫技术
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    本项目构建了一个利用Python开发的旅游数据分析及可视化平台，结合了强大的爬虫技术以收集和整理网络上的旅游信息。 基于Python的数据可视化是一种强大的工具，可以帮助用户通过图表、图形和其他视觉元素来展示数据集中的趋势、模式以及关联性。使用Python进行数据可视化的常用库包括Matplotlib、Seaborn以及Plotly等，它们提供了丰富的功能以满足不同场景下的需求。 这些库不仅支持基本的二维绘图，还能够创建复杂的交互式图表和三维图形，使得数据分析结果更加直观易懂。通过学习如何利用Python进行高效的数据可视化设计与实现，可以使数据呈现方式更具吸引力，并有助于更好地传达信息给观众或读者。
     
  • Python爬虫与数据分析可视化
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    《Python爬虫与数据分析可视化》是一本指导读者利用Python进行网页数据抓取及分析，并通过图表形式直观展示数据结果的技术书籍。 Python爬虫数据可视化分析大作业包括使用Python爬取猫眼评论数据，并进行相应的数据分析与可视化展示。该任务不仅涵盖基本的数据抓取操作，还要求将收集到的评论信息通过多种图表形式呈现出来，如饼图、柱状图和漏斗图等；此外还需生成词云以直观展现文本中的高频词汇。 除了上述内容外，另一项大作业则专注于Python在疫情大数据分析领域的应用。这项工作不仅涉及网络爬虫技术来获取数据，还包括对这些信息的深入可视化处理、GIS地图展示以及情感与舆情分析等多个方面。此项目还要求进行主题挖掘和威胁情报溯源，并探索知识图谱构建的可能性；最后还需利用AI及NLP（自然语言处理）工具来进行预测预警等高级应用。 以上作业均需要提交详细的源代码文件及相关报告书，以供老师审查评分使用。
     
  • Python爬虫与数据可视化分析.docx
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    本文档详细介绍了使用Python进行网页数据抓取的技术及其实现方法，并探讨了如何运用获取的数据进行有效的可视化分析。 Python爬虫技术是一种用于自动从互联网上抓取大量信息的编程方法，在数据分析领域应用广泛。在这个项目中，我们将关注B站（哔哩哔哩）动漫排行榜数据的爬取与分析。B站是一个热门的二次元视频分享平台，其番剧排行榜提供了丰富的用户行为信息，有助于了解动漫热度和用户喜好。 我们需要安装必要的Python库，包括`requests`、`pandas`、`BeautifulSoup` 和 `matplotlib`。这些库分别用于发送HTTP请求、处理数据、解析HTML页面以及进行数据可视化。可以通过Python包管理工具pip或集成开发环境如PyCharm来完成这些库的安装。 使用以下命令可以安装 `requests` 库： ``` pip install requests ``` 接下来，我们编写爬虫程序，首先获取网页内容。通过发送GET请求到指定URL（B站番剧排行榜页面），并检查响应状态确保返回的是200（表示请求成功）。为了适应不同的编码格式，设置了 `r.encoding` ，最后返回HTML文本。 在获取了HTML内容后，使用 `BeautifulSoup` 解析网页。这是一个强大的库，可以解析 HTML 和 XML 文档，并帮助我们提取所需数据。例如，使用 `find_all()` 方法找到所有包含特定类名（如 `info` 或 `detail`）的 div 元素，从中提取动漫名称、播放量、评论数和收藏数等信息。 数据提取完成后，将这些信息存储在Python列表中以备后续的数据分析。在这个项目中，定义了 `TScore` 、 `name` 、 `play` 、 `review` 和 `favorite` 等列表来保存各项数据。 为了进一步理解数据，可以利用 `pandas` 库将这些列表转换成 DataFrame ，这是一个方便的数据结构，支持各种数据分析操作。之后使用 matplotlib 进行数据可视化，例如绘制动漫热度排行和播放量分布等图表以洞察用户行为和偏好。 这个项目对Python爬虫初学者来说是一个很好的实践案例，它涵盖了网页请求、HTML解析以及数据可视化的基础步骤。同时提醒我们，在进行网络爬虫时应遵守网站的robots.txt规则，并尊重版权与隐私权，避免给服务器带来过大负担。 通过 Python 爬虫和数据可视化技术，可以深入研究B站番剧排行榜背后的数据，挖掘其中模式和趋势，并为内容创作者及市场分析人员提供有价值的洞察。
     
  • 基于Django的美食推荐系统（餐饮数据爬取、可视化与管理）
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    本项目基于Python Django框架开发，构建了一个集美食推荐、餐饮数据抓取及可视化展示于一体的综合平台。用户可以轻松获取个性化的美食推荐，并对收集的数据进行有效管理和分析。 基于Django的美食推荐系统是一个毕业设计项目，涵盖了对餐饮数据的爬取、展示及个性化推荐等功能。该项目利用协同过滤算法实现个性化的美食推荐，并且包括了数据可视化部分以及用户可以进行美食下单与评论的功能模块。此外，在管理员端还提供了相应的功能以方便其管理相关数据。 使用前请查阅说明文档以便更好地了解和操作此系统。
     
  • 基于Python的电影数据分析及可视化推荐系统
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    本项目开发了一套基于Python的电影数据分析及可视化推荐系统，利用数据挖掘技术分析用户观影行为和偏好，通过直观的数据展示为用户提供个性化的电影推荐。 本项目运用网络爬虫技术从国外某电影网站及国内某电影评论网站收集电影数据，并进行可视化分析，实现电影检索、热门电影排行以及分类推荐功能。同时对电影评论进行关键词抽取与情感分析。
     
  • 基于Python的旅游网站数据分析与可视化系统（Flask）.zip
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    本项目为一个基于Python开发的旅游网站数据分析及可视化平台，采用Flask框架搭建后端服务，提供数据收集、分析和展示功能。通过该系统，用户可以轻松获取旅游相关数据，并以直观的方式进行查看与解读。 基于Python的旅游网站数据分析及可视化系统（使用Flask框架）.zip