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项目介绍:利用Scrapy进行数据抓取,结合Django框架与PyEcharts展示可视化大屏,效果如下:

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简介:
本项目运用Scrapy高效抓取数据,并通过Django框架搭建后端服务,结合PyEcharts生成动态图表及可视化大屏,实现数据的直观展示。 每个模块都有详情页,用户可以通过点击首页各个模块的标签来访问这些页面。本项目提供了一个基于数据可视化的游客行为分析系统,其中包括以下几类图表: - 景点数量各区县分布地图 - 景点数量各区县分布图 - 景点评分分布图 - 景点浏览时间分布图 - 景点评论词云图 - 景点浏览人数占比分析 - 景点人数占比分析 - 景点评分数据排名 此外,系统还提供登录注册界面,用户可以自行创建账号。 ### 2、Python库安装 本项目使用的Python环境是3.8版本和Django4.0。(建议使用3.8及以上版本,否则可能无法正确安装Django4) **这里以conda环境为例:** ```shell # 创建虚拟环境 conda create --name py38 python=3.8.13 # 激活环境 conda activate py38 # 安装库 pip install -r requirements.txt ``` ### 3、MySQL部署 #### 3.1、创建数据库 ```shell # 创建数据库 create database huna; ```

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客服
客服
  • ScrapyDjangoPyEcharts
    优质
    本项目运用Scrapy高效抓取数据,并通过Django框架搭建后端服务,结合PyEcharts生成动态图表及可视化大屏,实现数据的直观展示。 每个模块都有详情页,用户可以通过点击首页各个模块的标签来访问这些页面。本项目提供了一个基于数据可视化的游客行为分析系统,其中包括以下几类图表: - 景点数量各区县分布地图 - 景点数量各区县分布图 - 景点评分分布图 - 景点浏览时间分布图 - 景点评论词云图 - 景点浏览人数占比分析 - 景点人数占比分析 - 景点评分数据排名 此外,系统还提供登录注册界面,用户可以自行创建账号。 ### 2、Python库安装 本项目使用的Python环境是3.8版本和Django4.0。(建议使用3.8及以上版本,否则可能无法正确安装Django4) **这里以conda环境为例:** ```shell # 创建虚拟环境 conda create --name py38 python=3.8.13 # 激活环境 conda activate py38 # 安装库 pip install -r requirements.txt ``` ### 3、MySQL部署 #### 3.1、创建数据库 ```shell # 创建数据库 create database huna; ```
  • ScrapyDjangoPyEcharts
    优质
    本项目运用Python框架Scrapy高效抓取网络数据,并通过Django框架搭建后端服务,前端使用PyEcharts实现动态数据可视化展示。 使用Scrapy爬取去哪儿网的数据,并通过Django框架结合PyEcharts实现数据的可视化大屏展示。
  • Scrapy,并采DjangoPyEcharts完成
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    该项目运用Scrapy高效采集数据,通过Django框架搭建后端服务,并借助PyEcharts实现动态且交互性强的数据可视化大屏展示。 ### 项目介绍 本项目使用Scrapy进行数据爬取,并利用Django框架结合PyEcharts实现可视化大屏展示。 效果如下: ![image-20230612133737420](./README.assets/image-20230612133737420.png) ![f280a159-35f3-4d8a-bcef-012dd20dd279](./README.assets/f280a159-35f3-4d8a-bcef-012dd20dd279.png) ![91c6e606-349a-498f-9e9a-6e5b0ea3f3b4](./README.assets/91c6e606-349a-498f-9e9a-6e5b0ea3f3b4.png) 每个模块都有详情页,用户可以通过点击首页各个模块的标签进行访问。本项目基于数据可视化的游客行为分析系统,包含以下几类图表: - 景点数量各区县分布地图 - 景点数量各区县分布图 - 景点评分分布图 - 景点浏览时间分布图 - 景点评论词云图 - 景点浏览人数占比分析 - 景点人数占比分析 - 景点评分数据排名 此外,系统还具备登录注册界面。
  • Echarts
    优质
    本项目运用了Echarts工具,实现了复杂数据在大数据屏幕上的直观、高效展示。通过丰富的图表类型和灵活的配置选项,使得信息传递更为精准与生动,为用户提供了优秀的视觉体验和数据分析能力。 基于Echarts实现可视化数据大屏。
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    本教程是关于使用Python库Pyecharts进行数据可视化的实践教学。通过具体项目的操作,帮助学习者掌握如何将数据转化为直观图表,提升数据分析能力。适合对数据可视化感兴趣的初学者和进阶用户。 同学们,请利用提供的数据在中国地图上展示每个省的高考人数或大学数量!提取码是m53j。
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    本项目运用Python编程语言与相关库(如Scrapy、BeautifulSoup)采集汽车行业的详细信息,并通过ECharts等工具将大量数据转化为易于理解的可视化界面,便于用户直观分析行业动态及趋势。 使用Python对汽车数据进行爬取,并将结果以可视化大屏的形式展示。该界面包括车辆信息、车辆图片、图表及排行榜等内容。资源内包含效果图,请在使用前仔细查阅说明文档。
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    本教程介绍如何使用Python的Scrapy框架高效地爬取和解析豆瓣网站上的电影与电视剧信息,适合对网络爬虫感兴趣的开发者学习。 基于Python的Scrapy框架抓取豆瓣影视资料。
  • ECharts——
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    ECharts数据可视化项目专注于通过ECharts强大的图表功能,在大屏幕上生动地展示复杂的数据信息,帮助用户轻松理解和分析大数据。 ECharts作为一款强大的数据可视化工具,在大屏展示项目中的应用越来越广泛。“ECharts数据可视化项目-大屏数据可视化展示”正是利用了ECharts的高级特性来实现丰富多样的数据可视化效果,从而优化用户体验。本项目的实施涵盖了从数据采集、处理到最终可视化的全过程,并使在大屏幕设备上显示的数据更加直观、动态且具有交互性。 项目的设计需要考虑实时数据采集的要求,这要求设计者具备接入和处理各种类型的数据源的能力。这些数据来源可能包括服务器日志、数据库查询结果或由传感器生成的实时信息等。完成数据采集后,接下来是进行必要的清洗与预处理工作以确保数据的准确性和完整性。 在数据准备就绪之后,便是可视化设计阶段。ECharts提供了多种图表类型供选择,如柱状图、折线图、饼图和散点图等等,在大屏展示项目中通常会根据需要组合使用这些图表来达到最佳的信息传递效果。例如,可能同时显示实时趋势的折线图与数据分布情况的柱状图,并通过颜色及动画等手段增强视觉冲击力。 在具体实现过程中,ECharts丰富的自定义功能允许开发者对图表样式、交互行为等方面进行个性化设置。这包括但不限于标题、图例和提示框的设计调整以及特定的数据钻取或联动效果的编程实现,以提升展示系统的智能性和效率性。 为了使数据展示更加生动有趣,ECharts还支持动态更新机制与动画特效的应用,这对于大屏显示尤为重要。例如可以通过流动动画等形式来增强观众对信息的理解感受度。 在用户体验方面,ECharts同样提供了丰富的交互设计选项如鼠标悬停高亮、点击钻取等操作方式以帮助用户更便捷地获取所需的信息并进行深入的数据探索分析。 当所有图表与交互功能开发完成后,则需要将这些组件整合到大屏显示设备上。这不仅涉及到屏幕分辨率和布局方面的考虑,还需要注意信息的清晰度及易于阅读性等问题,确保观众无论在何处都能轻松理解展示内容。 综上所述,“ECharts数据可视化项目-大屏数据可视化展示”要求开发者具备较强的数据处理能力、设计能力和对ECharts工具的专业掌握。通过上述步骤的有效实施,可以创建出一个既动态又直观且交互性强的大屏幕数据可视化系统。
  • Python Scrapy安居客房价并实现库存储
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    本项目利用Python Scrapy框架爬取安居客网站上的房价信息,并将其存储至数据库中,同时进行数据可视化展示,便于用户直观了解房产市场价格动态。 使用Python的Scrapy框架爬取安居客房价信息,并将其存储到数据库中并进行可视化。
  • Python爬虫和FlaskECharts
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    本项目运用Python爬虫技术抓取数据,并通过Flask框架搭建后端服务,最终使用ECharts实现高效、美观的数据可视化展示。 Python爬虫、Flask框架与ECharts实现数据可视化,源码无错误!希望大家好好学习并充分利用这些资源。原创作品请标明来源,搬运内容也请注明出处,谢谢!如有不足之处,请各位大佬指正。