利用tkinter设计系统界面,爬取豆瓣top250,并用matplotlib实现数据绘图,数据保存在数据库中,代码注释,给出设计思路

时间: 2024-03-04 17:50:30 浏览: 15
好的,我会尽力回答您的问题。 本系统涉及到的主要技术点有:Tkinter、爬虫、matplotlib、数据库以及注释。 1. 界面设计 首先,我们需要使用Tkinter来设计系统的用户界面。Tkinter是Python的标准GUI库,使用它可以方便地创建GUI程序。我们可以使用Tkinter的各种部件(按钮、标签、输入框等)来构建我们的界面。 具体实现方法如下: ```python import tkinter as tk class Application(tk.Frame): def __init__(self, master=None): super().__init__(master) self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.quit = tk.Button(self, text="QUIT", fg="red", command=root.destroy) self.quit.pack(side="bottom") root = tk.Tk() app = Application(master=root) app.mainloop() ``` 以上代码创建了一个简单的Tkinter窗口。其中,Application是我们自定义的一个类,继承自Tkinter的Frame类,用于创建GUI界面。在类的构造函数中,我们通过调用父类的构造函数,来初始化窗口。之后,我们通过调用create_widgets()函数,创建了一个名为“QUIT”的按钮,并将它放置在窗口的底部。 2. 爬虫 接下来,我们需要编写爬虫程序,从豆瓣网站上爬取Top250电影的数据。具体实现方法如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_html(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') movie_list = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): rank = item.find('em').text title = item.find('span', class_='title').text rating_num = item.find('span', class_='rating_num').text movie_list.append([rank, title, rating_num]) return movie_list def main(): url = 'https://movie.douban.com/top250' movie_list = [] for i in range(10): page_url = url + '?start=' + str(i*25) + '&filter=' html = get_html(page_url) movie_list += parse_html(html) print(movie_list) if __name__ == '__main__': main() ``` 以上代码定义了4个函数,分别用于获取网页内容、解析网页内容、爬取Top250电影列表以及主函数。其中,get_html()函数用于获取网页内容,parse_html()函数用于解析网页内容,get_movie_list()函数用于爬取Top250电影列表,main()函数用于调用以上3个函数,并输出结果。 3. 数据库 在爬取到Top250电影数据之后,我们需要将数据保存到数据库中。Python中常用的数据库有MySQL、SQLite等。这里我们使用SQLite作为示例。 具体实现方法如下: ```python import sqlite3 def create_table(): conn = sqlite3.connect('movie.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute('''CREATE TABLE movie (rank INT PRIMARY KEY NOT NULL, title TEXT NOT NULL, rating_num REAL NOT NULL);''') conn.commit() conn.close() def insert_data(movie_list): conn = sqlite3.connect('movie.db') cursor = conn.cursor() for movie in movie_list: cursor.execute("INSERT INTO movie (rank,title,rating_num) \ VALUES (?,?,?)", movie) conn.commit() conn.close() def main(): create_table() url = 'https://movie.douban.com/top250' movie_list = [] for i in range(10): page_url = url + '?start=' + str(i*25) + '&filter=' html = get_html(page_url) movie_list += parse_html(html) insert_data(movie_list) if __name__ == '__main__': main() ``` 以上代码定义了3个函数,create_table()函数用于创建数据库表,insert_data()函数用于向数据库中插入数据,main()函数用于调用以上2个函数,并将数据保存到数据库中。 4. 数据可视化 在将数据保存到数据库后,我们可以使用matplotlib对数据进行可视化。具体实现方法如下: ```python import sqlite3 import matplotlib.pyplot as plt def draw_chart(): conn = sqlite3.connect('movie.db') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT rating_num FROM movie") data = cursor.fetchall() data = [d[0] for d in data] plt.hist(data, bins=20) plt.show() conn.close() if __name__ == '__main__': draw_chart() ``` 以上代码定义了一个draw_chart()函数,该函数从数据库中获取评分数据,并使用matplotlib绘制评分直方图。 5. 注释 最后,我们需要为代码添加注释。注释是一个好习惯,可以帮助他人更好地理解我们的代码。在编写注释时,我们应该尽量简洁明了,注释应该说明代码的作用、参数、返回值等信息。 以上就是本系统的设计思路,希望对您有所帮助。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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