计算机毕业设计-基于Python、Spark的共享单车数据存储分析系统（爬虫+大数据+Hadoop+Spark）

1.1 背景
随着城市化进程的加速，城市交通面临的挑战愈加严峻，尤其是在大城市中，交通拥堵、停车难、环境污染等问题日益突出。在这样的背景下，共享单车作为一种新型的出行方式，因其便捷性、环保性和经济性而受到越来越多人的青睐。根据统计数据，共享单车在很多城市的日均骑行次数已超过百万。然而，随着共享单车的快速发展，如何有效管理和利用这些数据，成为了政府和企业面临的一项重大挑战。共享单车的使用情况、用户行为、车辆分布等数据亟待深入分析，以便更好地优化资源配置、提高服务质量、降低运营成本。因此，开发一个综合性的共享单车数据存储与分析系统，不仅可以帮助管理者实时监控共享单车的使用状况，还能为决策提供数据支持，提升城市智能交通管理水平。

1.2 课题功能、技术
本课题旨在构建一个基于Python和Django框架的共享单车数据存储与分析系统。该系统将结合爬虫技术，自动抓取共享单车相关的数据，包括用户信息、骑行记录和车辆状态等，存储于MySQL数据库中。为了应对大规模数据的分析需求，系统还将使用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现数据的高效处理与分析。具体功能包括共享单车的总数统计、便签分析、点赞数柱状图、共享单车标题列表、反对竖分析和分类分析等，所有这些数据将通过大屏可视化技术直观展示，以便于决策者快速获取信息。此外，系统还提供管理员功能，支持共享单车标签管理、系统管理（如系统简介、轮播图展示）和个人信息管理等，确保系统的灵活性和可扩展性。

1.3 课题意义
本课题的意义在于，通过对共享单车数据的深度挖掘和分析，能够为城市交通管理提供科学依据，帮助相关部门制定更合理的共享单车投放策略和管理措施。借助大屏可视化技术，系统能够将复杂的数据以直观的方式呈现，帮助管理者更好地理解共享单车的使用现状和发展趋势。通过对用户行为的分析，系统还可以为共享单车运营企业提供有价值的市场洞察，帮助其优化产品与服务，提升用户体验。此外，本系统的构建不仅有助于降低资源浪费、改善城市交通状况，还能促进可持续发展，提升城市的智能化管理水平，为构建绿色交通体系贡献力量。通过这种创新的管理与分析手段，我们期待能够实现更高效、更便捷的城市交通，助力智慧城市的建设。
1.4 研究内容

1. 数据采集与清洗本课题采用爬虫技术定期抓取共享单车的用户信息、骑行记录及车辆状态等数据。采集后，对数据进行清洗，包括处理缺失值、重复值和异常数据。通过标准化数据格式，确保数据质量，为后续分析和存储奠定基础。
2. 数据存储清洗后的数据存储于MySQL数据库，适合结构化数据管理。为提升查询效率，数据将合理分表。针对大规模数据的处理需求，部分数据可迁移至Hadoop的HDFS，实现更大规模数据的存储和快速访问。
3. 数据处理与分析使用Hadoop和Spark对共享单车数据进行处理与分析。数据处理包括聚合、分类与统计，旨在提取用户行为、车辆分布等信息。Spark的分布式计算能力可以有效支持大数据处理，帮助发现数据中的趋势和模式。
4. 数据可视化展示通过JavaScript图表库（如Chart.js、D3.js），系统提供多种可视化展示形式，包括总数统计、便签分析、点赞数柱状图等。可视化结果能够直观呈现数据趋势，帮助管理者快速理解数据，为决策提供支持。
5. 系统集成与部署本系统将集成数据采集、存储、处理和可视化展示模块，确保各模块无缝衔接。开发完成后，通过Docker进行容器化部署，以提高系统的可移植性与稳定性，并配备监控系统以保证持续高效运行。

开发环境
开发语言：Python
后端框架：django、爬虫
大数据:hadoop+spark+hive
算法：协同过滤推荐算法
前端：Vue
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：pycharm

开发环境：Python环境，pycharm，mysql(5.7或者8.0)

技术栈：Python+django+爬虫，hadoop+spark

（亮点：爬虫、大屏可视化）
大屏可视化分析（共享单车总数、便签分析、点赞数柱状图、共享单车标题列表、反对竖分析、分类分析）
管理员：共享单车标签管理(爬虫)、系统管理（系统简介、轮播图）、我的信息。

演示：

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大屏可视化

共享单车爬虫列表
爬虫解析代码示例：

# 共享单车class DancheSpider(scrapy.Spider):    name = 'dancheSpider'    spiderUrl = 'http://www.baidu.com'    start_urls = spiderUrl.split(";")    protocol = ''    hostname = ''    realtime = Falsedef__init__(self,realtime=False,*args,**kwargs):super().__init__(*args,**kwargs)        self.realtime = realtime=='true'# 列表解析    def parse(self, response):        _url = urlparse(self.spiderUrl)        seprotocol = _url.scheme        self.hostname = _url.netloc        plat = platform.system().lower()        if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):            connect = self.db_connect()            cursor = connect.cursor()            if self.table_exists(cursor, 'i3l7ucla_danche') == 1:                cursor.close()                connect.close()                self.temp_data()                return        list = response.css('')

数据清洗：

# 数据清洗    def pandas_filter(self):        engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spideri3l7ucla?charset=UTF8MB4')        df = pd.read_sql('select * from danche limit 50', con = engine)# 重复数据过滤        df.duplicated()        df.drop_duplicates()#空数据过滤        df.isnull()        df.dropna()# 填充空数据        df.fillna(value = '暂无')# 异常值过滤# 滤出 大于800 和 小于 100 的        a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)        cond = (a<=800) & (a>=100)        a[cond]# 过滤正态分布的异常值        b = np.random.randn(100000)        # 3σ过滤异常值，σ即是标准差        cond = np.abs(b) > 3 * 1        b[cond]# 正态分布数据        df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))        # 3σ过滤异常值，σ即是标准差        cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)        # 不满⾜条件的⾏索引        index = df2[cond].index        # 根据⾏索引，进⾏数据删除        df2.drop(labels=index,axis = 0)# 去除多余html标签    def remove_html(self, html):        if html == None:            return ''        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)