如何使用Python构建一个能够爬取实时航班信息并进行可视化的系统？请结合《Python航班数据爬取与可视化系统教程与代码》进行解答。

《Python航班数据爬取与可视化系统教程与代码》是一份珍贵的参考资料，能够帮助您从零开始构建一个实时航班信息爬取并进行可视化的系统。首先，您需要确保开发环境已经正确配置，包括安装Python、Anaconda以及必要的库（如requests_html、pandas、numpy等）。接下来，您可以按照以下步骤进行系统开发：

参考资源链接：[Python航班数据爬取与可视化系统教程与代码](https://wenku.csdn.net/doc/4o4kh4hp0d?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **数据爬取**: 使用`requests_html`库来发送HTTP请求并抓取目标网站的航班信息。通过解析HTML文档来提取所需数据，例如航班号、起飞时间、到达时间、航班状态等。在这一步骤中，需要根据目标网站的结构来定制解析规则。

2. **数据存储**: 将爬取的数据保存到适合的格式中，如CSV文件或数据库。这一步骤是重要的，因为它为后续的数据分析和可视化提供了基础。

3. **数据处理**: 利用`pandas`库对数据进行清洗和格式化，确保数据的准确性和可用性。例如，您可能需要处理缺失值、转换数据类型等。

4. **数据分析**: 使用`numpy`库进行数据的数值计算，比如计算平均航班延误时间等统计信息。

5. **数据可视化**: 利用`matplotlib`或`seaborn`等可视化库将数据以图表的形式展现出来。您可以创建各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，以直观展示航班信息和分析结果。

6. **自动化与部署**: 如果需要系统能够定期自动更新航班信息，可以设置定时任务来实现。此外，还可以将系统部署到服务器上，以便其他用户访问和使用。

通过上述步骤，您可以使用Python构建出一个功能完备的航班信息爬取和可视化系统。该系统不仅适用于个人使用，还能够用于教学应用，帮助学生深入理解计算机科学的多个方面，包括网络爬虫技术、数据分析、数据可视化以及项目实战经验。如果您想进一步提升自己的技能，建议深入研究《Python航班数据爬取与可视化系统教程与代码》中的项目说明和源码下载部分，这将为您提供更全面的技术支持和指导。

参考资源链接：[Python航班数据爬取与可视化系统教程与代码](https://wenku.csdn.net/doc/4o4kh4hp0d?spm=1055.2569.3001.10343)