1、编写程序解决专业问题: (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。
时间: 2024-02-21 17:59:08 浏览: 73
Python中Matplotlib库的统计数据可视化实现(包含详细的完整的程序和数据)
好的,以下是一个简单的示例程序,用于解决你的专业问题:
```python
import tkinter as tk
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3
import matplotlib.pyplot as plt
class MyProgram:
def __init__(self):
self.window = tk.Tk()
self.window.title("专业问题解决程序")
# 创建界面元素
self.file_label = tk.Label(self.window, text="选择文件:")
self.file_label.pack()
self.file_button = tk.Button(self.window, text="选择", command=self.select_file)
self.file_button.pack()
self.plot_button = tk.Button(self.window, text="绘图", command=self.plot_data)
self.plot_button.pack()
self.website_label = tk.Label(self.window, text="输入网址:")
self.website_label.pack()
self.website_entry = tk.Entry(self.window)
self.website_entry.pack()
self.crawl_button = tk.Button(self.window, text="爬取数据", command=self.crawl_data)
self.crawl_button.pack()
# 创建数据库连接
self.conn = sqlite3.connect("data.db")
self.cur = self.conn.cursor()
self.cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (title TEXT, link TEXT)")
self.conn.commit()
def select_file(self):
# 在这里编写选择文件的逻辑
# 示例:选择文件并读入数据
self.filename = tk.filedialog.askopenfilename()
with open(self.filename, "r") as f:
self.data = [float(line.strip()) for line in f]
def plot_data(self):
# 在这里编写绘图的逻辑
# 示例:绘制折线图
plt.plot(self.data)
plt.show()
def crawl_data(self):
# 在这里编写爬取数据的逻辑
# 示例:爬取百度搜索结果的标题和链接,并保存到数据库中
url = self.website_entry.get()
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
for result in soup.find_all("h3", class_="t"):
title = result.get_text()
link = result.find("a")["href"]
self.cur.execute("INSERT INTO data (title, link) VALUES (?, ?)", (title, link))
self.conn.commit()
def run(self):
self.window.mainloop()
if __name__ == "__main__":
program = MyProgram()
program.run()
```
这个示例程序包含了三个功能:
1. 从文件中读入数据并绘制折线图(使用 matplotlib 库);
2. 爬取指定网站的数据(这里使用了百度搜索结果),并保存到数据库中(使用 sqlite3 库);
3. 利用 tkinter 设计程序界面。
注意,这个示例程序只是一个简单的框架,您需要根据自己的需求进行修改和扩展。例如,您可能需要对爬取到的数据进行进一步处理,或者需要设计更复杂的界面。
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