Python爬取与可视化:豆瓣读书TOP250 数据挖掘与Echarts展示
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本PPT是Python课程设计的答辩材料,主题聚焦于"豆瓣读书TOP250的数据爬取及可视化设计"。该课程由人工智能学院的张嘉棋、刘鑫鹏和陈如玉团队共同完成。主要内容包括以下几个部分:
1. 项目简介:
- 爬取目标:课程设计的目标是爬取https://book.douban.com/TOP250 页面上的相关书籍信息,涉及的内容范围广泛,如书名、作者、评分和评论等。
- 数据处理流程:首先通过Python爬虫技术,利用requests库获取网页源代码,然后使用lxml库解析HTML,提取所需数据。接着,对爬取的数据进行清洗,去除噪声和不必要的信息,使用pandas库进行预处理。数据清洗后,将其导入MySQL数据库,以便后续分析。
2. 开发工具与技术:
- 使用了PyCharm作为开发环境,因为它提供了强大的集成开发环境和调试功能。
- 基于Flask框架构建Web应用,这允许创建动态网页,展示爬取和处理后的数据。
- Echarts被用于数据可视化,生成各种图表,直观呈现数据趋势和分布。
3. 研究方法与思路:
- 数据获取:通过Python的requests库发送HTTP请求,模拟浏览器行为,获取网页源代码。
- 数据清洗与预处理:使用pandas库进行数据清洗,如处理缺失值、异常值,以及使用正则表达式(re)进行字符串匹配和替换。
- 数据结构设计:在Navicat中创建数据库表,根据需求合理组织数据,便于后续查询和分析。
- 数据展示:利用Flask结合Echarts,设计交互式的网页界面,实时显示数据可视化图表。
4. 具体步骤:
- 数据处理分为四个步骤:首先导入必要的库;然后编写函数获取网页源代码,使用time.sleep()控制爬取频率;接着,通过pandas进行数据清洗和预处理;最后,通过数据库操作和Echarts生成图表,展示数据。
通过这个项目,学生不仅实践了Python编程、网络爬虫技术,还学习了数据库管理、Web开发以及数据可视化技术,提升了综合运用这些技能的能力。在答辩过程中,团队将详细介绍项目的实施过程、遇到的问题及其解决方案,展示他们在实际项目中的学习成果和团队协作能力。
2024-02-19 上传
2024-03-04 上传
2023-01-29 上传
2023-06-06 上传
2023-05-16 上传
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2023-04-29 上传
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Z-dAlex
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