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本项目利用Scrapy进行数据抓取,并采用Django框架结合PyEcharts完成可视化大屏展示

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简介:
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。

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客服
客服
  • ScrapyDjangoPyEcharts
    优质
    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。
  • 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。
  • 介绍:ScrapyDjangoPyEcharts,效果如下:
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    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; ```
  • Python爬汽车
    优质
    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。
  • 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。
  • 【练习】04-pyecharts
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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。
  • Python-Scrapy豆瓣影
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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。
  • Python Scrapy安居客房价实现库存储与
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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
    优质
    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。
  • 使Scrapy
    优质
    本项目利用Python的Scrapy框架进行高效的数据抓取和解析,专注于从特定网站上自动下载并整理在线视频资源。通过定制爬虫规则、处理登录验证及模拟用户行为,实现了对高质量视频内容的大规模收集与管理,为后续分析或归档工作奠定了坚实基础。 Scrapy下载视频的案例可以在博客中找到详细介绍。这是一个使用Scrapy爬取多个视频的具体代码示例。