千里马租车平台 uml用例图
时间: 2023-10-02 16:12:58 浏览: 102
以下是千里马租车平台的 UML 用例图:
![千里马租车平台 UML 用例图](https://i.imgur.com/4D8d7pV.png)
该用例图描述了千里马租车平台的用户可以使用的功能和系统可以提供的服务。主要包括以下用例:
1. 注册和登录:用户可以通过注册和登录来使用千里马租车平台的服务。
2. 查看车辆信息:用户可以查看可用车辆的信息,包括车型、价格、位置等。
3. 预订车辆:用户可以选择并预订可用车辆。
4. 取消预订:用户可以取消已经预订但尚未取车的车辆。
5. 取车和还车:用户可以在预订时间段内到指定位置取车和还车。
6. 支付租金:用户需要在还车时支付租金。
7. 报告问题:用户可以报告车辆问题或意见反馈,以便千里马租车平台改进服务。
8. 管理车辆信息:系统管理员可以管理车辆信息,包括添加、修改和删除车辆信息。
通过这些用例,用户可以方便地租赁高品质的车辆,并获得优质的服务。
相关问题
爬取千里马招标网站数据
爬取千里马招标网站数据可以使用Python中的爬虫框架Scrapy。
首先,使用Scrapy创建一个新的爬虫项目:
```
scrapy startproject qianlima
```
然后,在项目目录下创建一个新的Spider:
```
cd qianlima
scrapy genspider qianlima_spider www.qianlima.com
```
接下来,在Spider中编写爬取代码。首先需要在Spider中定义要爬取的URL:
```python
start_urls = ['http://www.qianlima.com/zb/search.html?keywords=医院']
```
然后编写解析函数,从页面中提取出需要的数据:
```python
def parse(self, response):
# 解析页面
for item in response.xpath('//div[@class="list_item"]'):
# 提取数据
title = item.xpath('div[@class="list_item_title"]/a/text()').extract_first()
link = item.xpath('div[@class="list_item_title"]/a/@href').extract_first()
pub_date = item.xpath('div[@class="list_item_time"]/text()').extract_first()
# 将数据存储到Item中
yield {
'title': title,
'link': link,
'pub_date': pub_date,
}
```
最后,在settings.py中启用自动限速:
```python
AUTOTHROTTLE_ENABLED = True
```
这样就完成了爬取千里马招标网站数据的操作。完整的代码如下:
```python
import scrapy
class QianlimaSpider(scrapy.Spider):
name = 'qianlima_spider'
allowed_domains = ['www.qianlima.com']
start_urls = ['http://www.qianlima.com/zb/search.html?keywords=医院']
def parse(self, response):
# 解析页面
for item in response.xpath('//div[@class="list_item"]'):
# 提取数据
title = item.xpath('div[@class="list_item_title"]/a/text()').extract_first()
link = item.xpath('div[@class="list_item_title"]/a/@href').extract_first()
pub_date = item.xpath('div[@class="list_item_time"]/text()').extract_first()
# 将数据存储到Item中
yield {
'title': title,
'link': link,
'pub_date': pub_date,
}
```
运行爬虫:
```
scrapy crawl qianlima_spider
```
爬取千里马招标网站招标信息并存到表格
可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取网页信息,并使用 pandas 库来存储到表格中。
以下是一个示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 请求目标网页
url = 'http://www.qianlima.com/zb/'
response = requests.get(url)
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'ztb-table'})
rows = table.find_all('tr')
# 提取表格数据
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
data.append(cols)
# 存储到表格中
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
df.to_excel('qianlima_zhaobiao.xlsx', index=False)
```
该代码将爬取千里马招标网站首页的招标信息表格,提取其中的数据,存储到名为 `qianlima_zhaobiao.xlsx` 的 Excel 表格中。可以根据实际需求进行修改。