本项目完成了通过“链家”对青城山660套二手房的房屋编号、名称、所在小区名称、所在位置、户型、面积、朝向、装修情况、楼层情况、以及单价和总价共11个关键信息的爬取。主要应用Python脚本开发的网络爬虫技术中的Scrapy框架，并通过应用Python扩展库pandas、seaborn、matplotlib、BeautifulSoup对抓取的660条房屋数据进行了处理和分析，并形成了11个可视化的统计图表，进而使用户迅速对青城山的二手房市场有一个更加直观的了解。 压缩包中包含了文档说明和源码供大家参考；

武汉数据分析 该系列资源是Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫，可视化分析，GIS地图，情感分析，舆情分析，主题挖掘，威胁情报溯源，知识图谱，预测预警及AI和NLP应用等。博客阅读，武汉必胜，湖北必胜，中国必胜！ 发布者：Eastmount CSDN YXZ 2020-02-20 译文推荐： 我们们中国人一生的最高追求，为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。以一人之力系。他们真是做到了，武汉加油，中国加油！

微博热搜数据可视化分析系统 前端框架：html+ css+boostrap+echart 后端框架：flask+python+snownlp 数据库：mysql

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本项目基于Python编写了一个京东商城手机商品的爬虫，并对数据进行了可视化分析的程序。通过爬虫获取了40余页的手机商品信息，并使用Python的数据分析库进行了数据清洗和可视化处理。本文使用了多种图表形式，包括柱状图、饼图和散点图等，来展示京东商城手机商品的各种属性，如价格、品牌、销量等。通过可视化分析，本文得出了不同品牌手机的价格分布情况、不同价格区间的销售情况以及不同品牌手机的评价情况等结论。 该项目通过request库结合xpath解析，来获取京东商城手机商品前40页数据，每页60个手机商品，共2000多条手机商品数据，包括商品的ID，名称，价格，店名，是否自营，地址链接，评论数(京东无直接销量数据，故采用评论数充当销量数据)以及好评率等数据，并使用pandas库对数据进行清洗与分析，matloplit进行可视化。

一、内容概要：本课题研究的是通用网络爬虫，它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中，直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了HTTP和SSL协议，BeautifulSoup，pyecharts，jieba，Tkinter的使用等相关技术。  本说明书叙述的网络爬虫是以python实现的，加以Tkinter界面使用户更加方面的操作。 二、适合人群：具备一定编程基础，准备毕业设计的同学 三、能学到什么：①如何实现一个客户管理系统，从数据库设计到系统实现全流程； ②如何去编写一个与之类似的毕业实际系统。 四、阅读建议：首先阅读python数据可视化分析毕业设计.docx文档掌握整个系统的设计过程以及使用到的技术，接着阅读源码，运行源码。

压缩包内含——jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT 、Word文档 作品介绍 （源文件），基本期末作业所需的知识点全覆盖。

基于Python的电影信息爬取与数据可视化分析.pdf

随着社会的发展，我们正步入一个信息技术世界。 在这样的世界中，由于电子商务，我们的生活变得越来越多样化和丰富。 电子商务不仅为我们提供了便利，还为我们提供了大量的业务数据。 但是，如何更好地存储，管理和使用这些业务数据已成为电子商务研究的主要领域。 随着数据量的快速增长，关系数据库系统无法满足当前状态的要求。 本文针对Hadoop业务数据的可视化分析模型，从可视化平台，数据库和分析模型等方面对业务数据进行了分析。根据分析，将对Hive数据库进行脱机数据分析和数据可视化。大大改进，因此可以为Hadoop业务数据的可视化分析模型提供参考和建议。

实现对豆瓣，电影天堂的电影数据爬取，使用Echarts图表可视化展示，前端使用js,css,html.后端采用python. 1.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 2.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 3.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 4.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。 5.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 6.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 7.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 8.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。 9.爬虫框架采用etree，beautiful-soup等。 10.将数据爬取成功后保存在txt文件中。 11.详细介绍可进入作者主页，搜索电影数据爬取可视化展示的文件介绍 12.课程设计改造请与作者在csdn聊天界面联系。