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Python+Spark在疫情大数据可视化中的应用——计算机毕业设计(含疫情爬虫与数据分析).zip

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简介:
本项目为计算机专业毕业设计作品,利用Python和Spark技术进行新冠疫情相关数据的采集、分析及可视化展示,旨在揭示疫情期间的数据特征和发展趋势。包含疫情爬虫开发与详细数据分析内容。 毕业设计是高等教育阶段学生完成学业的关键部分,一般在学士或硕士课程即将结束的时候进行。它为学生们提供了一个将所学知识与技能应用于实际问题的机会,并检验他们是否具备独立思考、解决问题的能力以及展示专业能力的综合性任务。 毕业设计的主要特点包括: - 独立性: 毕业设计要求学生能够自主选择课题,查阅相关文献资料,开展实地调查或实验研究,并提出独到见解。 - 实践性: 它是将理论知识转化为解决实际问题的一次实践经历。通过完成毕业设计项目,学生们可以加深对专业知识的理解并将其应用于具体情境中。 - 综合性: 毕业设计通常需要学生运用跨学科的知识和技能来综合解决问题。这有助于培养学生的全面素养,并提高他们的整体能力水平。 - 导师指导: 在整个毕业设计过程中,每名学生都会得到一名导师或指导小组的监督和支持。导师将帮助确定研究方向、制定计划并提供意见,在项目进展期间进行跟踪检查。 - 遵守学术规范: 毕业设计要求遵循严格的学术标准来完成研究报告,包括文献回顾、实验设计方案选择、数据收集与分析方法以及结论陈述等环节。最终学生需要提交一份完整的毕业论文并通过答辩审核。

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客服
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  • Python+Spark——).zip
    优质
    本项目为计算机专业毕业设计作品,利用Python和Spark技术进行新冠疫情相关数据的采集、分析及可视化展示,旨在揭示疫情期间的数据特征和发展趋势。包含疫情爬虫开发与详细数据分析内容。 毕业设计是高等教育阶段学生完成学业的关键部分,一般在学士或硕士课程即将结束的时候进行。它为学生们提供了一个将所学知识与技能应用于实际问题的机会,并检验他们是否具备独立思考、解决问题的能力以及展示专业能力的综合性任务。 毕业设计的主要特点包括: - 独立性: 毕业设计要求学生能够自主选择课题,查阅相关文献资料,开展实地调查或实验研究,并提出独到见解。 - 实践性: 它是将理论知识转化为解决实际问题的一次实践经历。通过完成毕业设计项目,学生们可以加深对专业知识的理解并将其应用于具体情境中。 - 综合性: 毕业设计通常需要学生运用跨学科的知识和技能来综合解决问题。这有助于培养学生的全面素养,并提高他们的整体能力水平。 - 导师指导: 在整个毕业设计过程中,每名学生都会得到一名导师或指导小组的监督和支持。导师将帮助确定研究方向、制定计划并提供意见,在项目进展期间进行跟踪检查。 - 遵守学术规范: 毕业设计要求遵循严格的学术标准来完成研究报告,包括文献回顾、实验设计方案选择、数据收集与分析方法以及结论陈述等环节。最终学生需要提交一份完整的毕业论文并通过答辩审核。
  • 基于Python项目.zip
    优质
    本项目为基于Python爬虫技术的毕业设计作品,旨在通过收集、整理和可视化中国疫情相关数据,深入分析疫情发展趋势及影响。 基于Python爬虫的中国疫情数据分析与可视化毕设项目
  • Python__Python__
    优质
    本项目利用Python语言对疫情数据进行收集、处理和分析,并通过多种图表形式实现数据可视化展示。 通过时事数据可视化系统,可以清晰地了解全球疫情分布的情况及其密度,从而制定相应的应对策略。
  • 基于Python
    优质
    本项目运用Python爬虫技术收集中国新冠疫情数据,并进行深入分析和可视化展示,旨在清晰呈现疫情发展趋势及其影响。 本项目是一个练手的爬虫小案例,包含了所有的源代码。
  • 基于Python
    优质
    本项目利用Python编写网络爬虫,收集并分析中国新冠疫情数据,通过图表形式进行直观展示,为公众提供实时、准确的信息参考。 本项目是一个练手的爬虫小案例,包含了所有的源代码。
  • Python
    优质
    本项目运用Python进行疫情数据的采集、分析及可视化展示,旨在通过图表清晰呈现疫情发展趋势与分布情况,为公众提供及时准确的信息参考。 以下是根据您的要求对给定的代码进行格式化后的版本: ```python import json import csv # 打开JSON文件并加载数据 with open(DXYArea-TimeSeries.json, r, encoding=utf-8) as file: infos = json.load(file) # 将数据写入CSV文件中,如果文件已存在则追加内容 with open(data.csv, a, newline=) as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[updateTime,provinceName,currentConfirmedCount,confirmedCount]) # 写入JSON中的每一行信息到csv文件 for info in infos: writer.writerow(info) ``` 请注意,上述代码片段中没有原始版本的逗号错误,并且添加了对每条记录写入CSV的操作。
  • -Python+Flask+Echarts实现.zip
    优质
    本项目为一个使用Python编写的数据爬虫工具结合Flask框架和Echarts图表库展示新冠疫情信息的可视化应用。文件包含源代码及详细文档,适合数据分析与Web开发学习者参考。 本项目主要涵盖了使用Python、Flask框架以及ECharts库来实现疫情数据的爬取与可视化。这是一项将技术与现实世界问题相结合的应用实践,旨在帮助我们理解和分析全球或特定地区的疫情发展趋势。 1. **Python**:作为一种高级编程语言,Python因其简洁易读的语法而被广泛应用于数据分析、网络爬虫和Web开发等领域。在这个项目中,它主要负责数据的抓取及处理。 2. **Flask**:这是一个轻量级的Python Web服务器网关接口(WSGI)微框架,提供了一个简单且灵活的方式来创建Web应用,包括API接口和网页展示等。在该项目中,用以搭建后端服务接收请求并返回疫情数据。 3. **ECharts**:由百度开发的一个开源JavaScript图表库,支持丰富的可视化效果如折线图、柱状图及饼图等。通过与Python的结合使用,可以利用从后端生成的JSON数据来动态渲染图表,并实现数据可视化功能。在展示疫情信息时,它能够清晰地呈现病例数量的变化趋势和地理分布情况。 4. **爬虫**:自动化抓取互联网上公开信息的应用程序,在此项目中可能用来从如世界卫生组织或约翰霍普金斯大学等官方渠道获取实时及历史的疫情数据(例如确诊人数、死亡率与康复者数)。 5. **数据可视化**:将复杂的数据转化为图形和图像,使用户更容易理解和解读的过程。在这个应用里,通过ECharts库根据爬取到并处理过的疫情信息生成图表以直观地展示全球或各国家地区的感染趋势以及不同类型的病例比例。 项目的具体实施步骤可能包括: 1. 设计及编写Python脚本从数据源抓取需要的信息。 2. 对收集的数据进行清洗和整理,形成结构化的格式供进一步使用。 3. 使用Flask建立Web应用,并定义路由将处理好的疫情信息以JSON格式返回给前端页面。 4. 在客户端界面中利用ECharts库根据接收到的JSON数据动态生成图表展示疫情发展趋势或地理分布情况等关键信息。 5. 部署整个应用程序,使用户能够通过访问网页来查看和互动于可视化的疫情数据分析结果。 除了提升编程技能外,这个项目还有助于培养在实际应用中处理及分析大规模数据的能力,并对全球公共卫生事件的动态有更深入的理解。
  • Python地图展示
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    本项目利用Python编写疫情数据爬虫,定时抓取全球新冠疫情信息,并通过地图可视化技术直观呈现各国确诊病例、死亡和康复情况。 本段落介绍了如何使用Python爬虫技术获取疫情数据,并通过可视化手段在中国地图上进行展示。文章详细讲解了从数据抓取到数据分析及最终可视化的全过程。希望读者能够从中学习到利用Python进行数据处理与地理信息呈现的方法和技术。
  • 屏.zip
    优质
    本项目为一款疫情数据分析工具,采用数据可视化技术展现疫情动态、发展趋势和防控效果等信息,帮助用户快速理解和分析疫情相关数据。 展示中国新冠疫情数据,并建立时间序列模型以分析预测未来30天的新增病例数。使用flask和echarts进行大屏展示。
  • PythonPyEcharts
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    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化,深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术,帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一:数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到: 1. 腾讯各省份市的疫情接口; 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二:工具和环境: IDE:Pycharm 第三方模块: 1. json 主要功能:处理接口数据; 2. requests 主要功能:获取接口数据; 3. pandas 主要功能:将数据保存为csv; 4. datetime 主要功能:文件保存时间; 5. pyecharts 版本 1.7.0,主要功能:数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器:Chrome 三:具体功能实现: 1. 数据获取 def get_data(self):