编写程序解决专业问题，要求如下：1）要求从文件中读入专业数据进行数据处理，用matplotlib实现数据绘图。 （2）要求选择一个专业网站，爬取数据（例如标题和链接），存入数据库中。 （3）要求利用tkinter设计系统界面。 （请明确列出步骤）

好的，以下是一些步骤和代码示例，希望能够帮助您：

1. 从文件中读入专业数据进行数据处理

a. 准备数据文件
首先，我们需要准备一个专业数据文件，例如以下内容：

专业,招生人数,平均分
计算机科学与技术,100,90
软件工程,80,85
网络工程,60,80

b. 读取数据文件
然后我们可以使用Python内置的csv模块读取该数据文件，例如使用以下代码：

import csv

data = []
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    headers = next(reader)
    for row in reader:
        data.append(row)

这样我们就可以获得一个包含所有数据的列表，每个元素都是一个列表，包含每个专业的信息。

c. 数据处理和绘图
接下来，我们可以使用Python的matplotlib库进行数据可视化。例如，我们可以将招生人数和平均分绘制成条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 提取招生人数和平均分数据
enroll_nums = [int(row[1]) for row in data]
avg_scores = [int(row[2]) for row in data]

# 绘图
plt.bar(range(len(data)), enroll_nums, label='招生人数')
plt.bar(range(len(data)), avg_scores, bottom=enroll_nums, label='平均分')
plt.xticks(range(len(data)), [row[0] for row in data])
plt.legend()
plt.show()

这样我们就可以获得一个包含所有专业的条形图，可以比较方便地比较每个专业的招生人数和平均分。

2. 爬取数据存入数据库

a. 准备爬虫
我们可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取网站数据。例如，以下代码可以从GitHub的Python仓库中爬取最新的100个Python仓库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://github.com/trending/python?since=daily'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
repos = soup.select('h1 > a')

for repo in repos:
    title = repo.text.strip()
    link = 'https://github.com' + repo['href']
    # 存入数据库

b. 存入数据库
我们可以使用Python的sqlite3库来创建一个本地SQLite数据库，并将爬取到的数据存入其中。例如，以下代码可以创建一个名为“repos”的表，并将爬取到的仓库标题和链接存入其中：

import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建表
conn.execute('''CREATE TABLE repos
             (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
             title TEXT NOT NULL,
             link TEXT NOT NULL);''')

# 存储数据
for repo in repos:
    title = repo.text.strip()
    link = 'https://github.com' + repo['href']
    conn.execute(f"INSERT INTO repos (title, link) VALUES ('{title}', '{link}')")

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

3. 利用tkinter设计系统界面

a. 设计GUI界面
使用Python的tkinter库可以相对简单地创建GUI界面。例如，以下代码可以创建一个包含一个“显示数据”按钮和一个“爬取数据”按钮的窗口：

import tkinter as tk

class App:

    def __init__(self, master):
        self.master = master
        master.title("专业数据与爬虫")

        self.show_data_button = tk.Button(master, text="显示数据", command=self.show_data)
        self.show_data_button.pack()

        self.crawl_data_button = tk.Button(master, text="爬取数据", command=self.crawl_data)
        self.crawl_data_button.pack()

    def show_data(self):
        # 显示数据
        pass

    def crawl_data(self):
        # 爬取数据
        pass

if __name__ == '__main__':
    root = tk.Tk()
    app = App(root)
    root.mainloop()

b. 集成数据处理和爬虫
最后，我们可以将数据处理和爬虫代码集成到GUI中，例如以下代码：

import tkinter as tk
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

class App:

    def __init__(self, master):
        self.master = master
        master.title("专业数据与爬虫")

        self.show_data_button = tk.Button(master, text="显示数据", command=self.show_data)
        self.show_data_button.pack()

        self.crawl_data_button = tk.Button(master, text="爬取数据", command=self.crawl_data)
        self.crawl_data_button.pack()

    def show_data(self):
        # 从文件中读取数据
        data = []
        with open('data.csv', 'r') as f:
            reader = csv.reader(f)
            headers = next(reader)
            for row in reader:
                data.append(row)

        # 提取数据并绘图
        enroll_nums = [int(row[1]) for row in data]
        avg_scores = [int(row[2]) for row in data]
        plt.bar(range(len(data)), enroll_nums, label='招生人数')
        plt.bar(range(len(data)), avg_scores, bottom=enroll_nums, label='平均分')
        plt.xticks(range(len(data)), [row[0] for row in data])
        plt.legend()
        plt.show()

    def crawl_data(self):
        # 爬取数据并存入数据库
        url = 'https://github.com/trending/python?since=daily'
        r = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
        repos = soup.select('h1 > a')

        conn = sqlite3.connect('example.db')
        conn.execute('''CREATE TABLE repos
                     (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                     title TEXT NOT NULL,
                     link TEXT NOT NULL);''')

        for repo in repos:
            title = repo.text.strip()
            link = 'https://github.com' + repo['href']
            conn.execute(f"INSERT INTO repos (title, link) VALUES ('{title}', '{link}')")

        conn.commit()
        conn.close()

if __name__ == '__main__':
    root = tk.Tk()
    app = App(root)
    root.mainloop()

这样我们就可以创建一个能够显示专业数据和爬取GitHub仓库数据的GUI应用程序。