Python数据采集与Tableau可视化大屏制作教程

本资源主要介绍了使用Python进行信息采集、数据预处理以及Tableau进行可视化大屏绘制的方法。作者分享了两种制作可视化大屏的常见技术路径，包括Python结合Flask、Ajax和ECharts库，以及直接使用Tableau。同时，提到了Power BI和FineBI作为备选方案。教程中提供了部分Python爬虫代码示例，以及在B站的学习链接，适合对可视化感兴趣的初学者。 首先，Python采集信息是数据分析的第一步。在示例中，使用了requests库来发送HTTP请求，pandas库来处理和存储数据，lxml库解析HTML文档，特别是etree模块，用于处理XML数据。这段代码展示了如何爬取指定网页的多页数据，通过循环遍历页码并拼接URL实现。在爬取过程中，还使用了time.sleep()函数来防止频繁请求导致IP被封禁，以及warnings模块来忽略不必要的警告信息。 接着，数据预处理是将原始数据清洗、转换，使其更适合分析。Python的pandas库提供了丰富的功能，如去除重复值、缺失值填充、数据类型转换等，使得数据更加整洁。在这个例子中，作者可能进行了类似的处理，但具体操作没有详细给出。 然后，使用Flask+Ajax+ECharts制作可视化大屏，是一种基于Web的解决方案。Flask是Python的一个轻量级Web服务器，用于搭建后端服务；Ajax则允许前端页面与后端进行异步数据交换，提升用户体验；ECharts是一个由百度开源的JavaScript数据可视化库，可以创建丰富的图表。在B站提供的学习链接中，可以找到关于这一过程的详细教程。 另一种方法是直接使用Tableau，这是一种强大的商业智能工具，支持直接连接各种数据源，无需编程即可创建交互式可视化。用户可以先用Python预处理数据，然后导入Tableau，通过拖放操作绘制各个子图，再组合成完整的大屏。这种方法适合对数据可视化有一定基础，但不擅长编程的用户。 最后，作者分享了使用Tableau制作的可视化大屏示例，鼓励对可视化感兴趣的读者通过提供的学习链接进一步探索。通过这两种方式，无论是程序员还是非程序员，都可以根据自己的技能和需求选择合适的方法来制作可视化大屏。