python爬取数据并可视化项目题目推荐30个

以下是30个Python爬取数据并可视化的项目题目推荐：

1. 爬取股票数据并进行数据分析和可视化
2. 爬取天气数据并进行数据分析和可视化
3. 爬取新闻数据并进行情感分析和可视化
4. 爬取电影数据并进行评分分析和可视化
5. 爬取网站流量数据并进行趋势分析和可视化
6. 爬取音乐数据并进行歌曲分析和可视化
7. 爬取体育比赛数据并进行分析和可视化
8. 爬取政府公开数据并进行分析和可视化
9. 爬取旅游数据并进行分析和可视化
10. 爬取物流数据并进行分析和可视化
11. 爬取招聘数据并进行分析和可视化
12. 爬取房产数据并进行分析和可视化
13. 爬取在线教育数据并进行分析和可视化
14. 爬取社交媒体数据并进行分析和可视化
15. 爬取酒店数据并进行分析和可视化
16. 爬取航空数据并进行分析和可视化
17. 爬取汽车销售数据并进行分析和可视化
18. 爬取医疗数据并进行分析和可视化
19. 爬取餐饮数据并进行分析和可视化
20. 爬取游戏数据并进行分析和可视化
21. 爬取手机销售数据并进行分析和可视化
22. 爬取电商数据并进行分析和可视化
23. 爬取教育培训数据并进行分析和可视化
24. 爬取物业管理数据并进行分析和可视化
25. 爬取农业数据并进行分析和可视化
26. 爬取能源数据并进行分析和可视化
27. 爬取环保数据并进行分析和可视化
28. 爬取公益慈善数据并进行分析和可视化
29. 爬取人口统计数据并进行分析和可视化
30. 爬取国际贸易数据并进行分析和可视化

相关问题

python 网络数据获取技术课程项目化考核作业

### 回答1：
Python 网络数据获取技术课程项目化考核作业是关于如何使用 Python 程序语言通过网络抓取、处理并分析大量的数据来获取有用信息的一个课程项目考核任务。此项目包括以下一些基本工作：

1. 确立需求：明确任务目标，确定需要爬取的网站URL，以及需要抓取的数据类型，如文本、图片、视频等等。

2. 编写代码：根据需求编写 Python 代码，利用网络爬虫技术爬取网站数据。具体包括实现URL请求、页面解析、数据抽取、数据存储等具体功能模块。

3. 数据处理：使用Python编写数据处理代码，将爬取到的数据进行清洗、筛选、聚合和统计等处理，以便后期分析。

4. 数据分析：利用Python数据分析库，如Pandas、Numpy等对处理好的数据进行分析，进行多维度的数据挖掘和统计，将其可视化并进一步挖掘有用信息。

5. 维护和更新：对代码进行维护、测试和更新，保证其稳定性和可用性。

Python 网络数据获取技术课程项目化考核作业涉及到 Python 程序设计的各个方面，从需要理解网络爬虫原理、HTML DOM模型、到掌握Python数据处理、分析的相关知识点。通过这个课程项目的学习，您可以对于Python编程具有较强的实践能力，并获得丰富的实战经验。

### 回答2：
Python网络数据获取技术课程的项目化考核作业旨在帮助学生加深对网络数据获取技术的理解和掌握能力。通过该作业，学生需要自主选择一个主题并编写一个Python程序实现网络数据的获取和处理。

首先，学生需要选择一个合适的主题，如动态网页爬虫、数据接口的抓取、数据可视化等等，并进行分析和调研。其次，学生需要设计并编写Python程序来实现数据的获取和处理。在这个过程中，学生需要熟悉Python相关的库和框架，如requests、beautifulsoup、scrapy等等。另外，学生还需要考虑如何对获取的数据进行处理和分析，比如数据筛选、清洗、统计等等。

在完成程序的编写后，学生需要进行测试和调试，并且确保程序能够正常运行并输出正确的结果。最后，学生需要编写报告，描述项目的开发过程、使用的技术和程序设计思路，以及实现的效果和存在的问题。

通过这样的项目化考核作业，学生可以掌握Python网络数据获取技术的相关知识和技能，以及对数据的处理和分析能力，同时也培养了学生的独立思考能力、问题解决能力和项目管理能力。

### 回答3：
Python网络数据获取技术课程项目化考核作业，主要是通过网络上获取数据并进行处理和分析的实践项目。考核作业的核心在于数据获取和处理能力，需要学员能够掌握Python语言的基本语法和相关库的应用。在完成作业时，学员需要根据题目的需求，在网络上爬取数据，并将数据通过程序进行结构化处理和分析。同时，作业将强制要求作品代码规范、注释详细、拥有良好的可读性和可维护性。

考核作业的难度和复杂度较高，需要学员运用多个工具了解抓取数据操作，如beautifulsoup、scrapy等等。通过实践项目，学员将会掌握如何处理从实际网络数据中得到的脏数据和不规则数据，调试程序并进行代码的优化。

再者，考核作业中可能涉及到数据分析的技术和方法，需要学员能够熟练运用相关的算法和模型并进行结果分析。此外，对于Python网络数据获取技术课程项目化考核作业的加分点是：融入数据可视化，使用数据可视化技术更加直观展示数据直观性和美观性，是很好的一个提高使用者体验、丰富数据表现形式的方式。

总之，Python网络数据获取技术课程项目化考核作业要求高，难度大，但是学员通过验证真正体会了实践中运用Python爬虫抓取数据和对数据进行处理和分析的技能、提升了自己的实际动手能力和数据分析能力，从而更加深入的理解Python的应用。

python大作业数据_python 爬虫初探和简单数据分析及可视化，

好的，下面是一份可能的大作业实践方案，可以供您参考：

## 1. 爬虫部分

### 1.1 需求分析

根据题目要求，需要编写一个爬虫程序，爬取指定网站的数据。在爬取数据的过程中，需要做到：

- 发送请求，获取网页内容
- 解析网页内容，提取所需数据
- 存储数据，方便后续的数据分析和可视化操作

### 1.2 技术选型

根据需求分析，可以发现，需要使用 Python 编写爬虫程序。Python 有很多第三方库可以用来编写爬虫，比如 BeautifulSoup、Scrapy、urllib、requests 等等。这里我们选择使用 urllib 和 re 两个标准库来编写爬虫程序。

### 1.3 实现步骤

首先，需要确定爬取的目标网站和要爬取的数据。这里我们选择爬取豆瓣电影 Top250 的电影名称、评分和简介等信息。

其次，需要发送请求，获取网页内容。可以使用 urllib 发送请求，并设置请求头模拟浏览器访问。

import urllib.request

# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

# 豆瓣电影 Top250 的 url
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 发送请求，获取网页内容
try:
    request = urllib.request.Request(url, headers=headers)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    content = response.read().decode('utf-8')
except Exception as e:
    print(e)

接着，需要解析网页内容，提取所需数据。可以使用 re 正则表达式来解析网页内容，提取电影名称、评分和简介等信息。

import re

# 解析网页内容，获取电影信息
pattern = re.compile(r'<span class="title">(.*?)</span>.*?<span class="rating_num" property="v:average">(.*?)</span>.*?<span class="inq">(.*?)</span>', re.S)
movies = re.findall(pattern, content)

然后，需要存储数据，方便后续的数据分析和可视化操作。可以将数据存储到文本文件中，或者使用数据库存储数据。

# 将电影信息保存到文件
with open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for movie in movies:
        f.write('电影名称：' + movie[0] + '\n')
        f.write('评分：' + movie[1] + '\n')
        f.write('简介：' + movie[2] + '\n\n')

## 2. 数据分析部分

### 2.1 需求分析

在完成爬虫程序之后，需要对爬取到的数据进行分析。在数据分析的过程中，需要做到：

- 统计电影的评分分布情况
- 统计电影的类型分布情况
- 统计电影的上映年份分布情况

### 2.2 技术选型

根据需求分析，需要使用 Python 对数据进行统计和分析。Python 中有很多第三方库可以用来进行数据分析，比如 pandas、numpy、matplotlib 等等。这里我们选择使用 pandas 和 matplotlib 两个库来进行数据分析和可视化。

### 2.3 实现步骤

首先，需要读取爬取到的数据。可以使用 pandas 库读取文本文件中的数据。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('movies.txt', delimiter='：', header=None, names=['类别', '内容'])

接着，需要将电影评分转换为数字类型，并统计电影的评分分布情况。可以使用 pandas 库的 describe() 方法和 matplotlib 库的 hist() 方法来实现。

import matplotlib.pyplot as plt

# 将电影评分转换为数字类型
data['内容'] = pd.to_numeric(data['内容'])

# 统计电影的评分分布情况
print(data['内容'].describe())

# 可视化电影的评分分布情况
plt.hist(data['内容'], bins=10, color='steelblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影评分分布情况')
plt.show()

然后，需要统计电影的类型分布情况。可以使用 pandas 库的 str.contains() 方法和 value_counts() 方法来实现。

# 统计电影的类型分布情况
types = ['剧情', '喜剧', '动作', '爱情', '科幻', '动画', '悬疑', '惊悚', '恐怖', '纪录片', '短片', '情色', '同性', '音乐', '歌舞', '家庭', '儿童', '传记', '历史', '战争', '犯罪', '西部', '奇幻', '冒险', '灾难', '武侠', '古装', '运动', '黑色电影']
for t in types:
    print(t + '电影数量：' + str(data[data['类别'].str.contains(t)]['类别'].count()))

# 可视化电影的类型分布情况
data[data['类别'].str.contains('|'.join(types))]['类别'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel('电影类型')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影类型分布情况')
plt.show()

最后，需要统计电影的上映年份分布情况。可以使用 pandas 库的 str.extract() 方法和 value_counts() 方法来实现。

# 统计电影的上映年份分布情况
data['上映年份'] = data['类别'].str.extract('(\d{4})')
print(data['上映年份'].value_counts())

# 可视化电影的上映年份分布情况
data['上映年份'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')
plt.xlabel('上映年份')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('电影上映年份分布情况')
plt.show()

到此为止，整个数据分析和可视化流程就完成了。将以上代码整合到一个 Python 文件中，并执行该文件，就可以得到统计结果和可视化图表。