python汽车大数据分析可视化系统【计算机毕业设计】大数据 （含源码）建议收藏

[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

2023年 - 2024年 最新计算机毕业设计 本科 选题大全 汇总

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、vue前端框架、MySQL数据库、网络爬虫技术、懂车帝数据、HTML、Echarts可视化大屏

2、项目界面

（1）汽车大数据分析可视化大屏

（2）数据后台管理系统

（3）汽车数据管理

（4）系统登录界面

（5）数据采集界面

3、项目说明

Django是一个开源的Web框架，懂车帝是一个提供汽车相关信息的平台。本文将介绍如何利用Django进行懂车帝数据的采集、分析和可视化，并展示在一个大屏上。

首先，我们可以使用Django的爬虫框架来采集懂车帝的数据。通过编写爬虫程序，我们可以自动抓取懂车帝网站上的汽车信息，如品牌、型号、价格等，并存储到数据库中。

接下来，我们可以利用Django的数据分析功能对采集到的数据进行处理和分析。例如，我们可以统计不同品牌的车型数量、平均价格等指标，以及根据地区、车型等条件进行数据筛选和分组。

为了将数据可视化展示在大屏上，我们可以使用Django配合一些数据可视化库，如Matplotlib、Plotly等。通过编写相应的视图函数和模板，我们可以将分析结果以各种图表形式展示，如柱状图、折线图、饼图等。

最后，我们可以通过在大屏上运行Django项目，将数据分析和可视化结果展示出来。大屏可以呈现实时更新的数据，并提供交互功能，如筛选、搜索等，以便用户根据自己的需求查看和分析数据。

总之，利用Django进行懂车帝数据的采集、分析和可视化大屏展示，可以帮助用户更好地了解汽车市场的情况，为决策提供数据支持。

4、核心代码

import requests
from lxml import etree
import csv
import os
import time
import json
import pandas as pd
import re
import django
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','car.settings')
django.setup()from myApp.models import carInfo
classspider(object):definit(self):ifnot os.path.exists('./temp.csv'):withopen('./temp.csv','a',newline='',encoding='utf-8')as wf:
                write = csv.writer(wf)
                write.writerow(["brand","carName","carImg","saleVolume","price","manufacturer","rank","carModel","energyType","marketTime","insure"])defget_page(self):withopen('./spiderPage.txt','r')as r_f:return r_f.readlines()[-1].strip()defset_page(self,newPage):withopen('./spiderPage.txt','a')as a_f:
            a_f.write('\n'+str(newPage))defmain(self):
        count = self.get_page()
        params ={'offset':int(count)}print("数据从{}开始爬取".format(int(count)+1))
        pageJson = requests.get(self.spiderUrl,headers=self.headers,params=params).json()
        pageJson = pageJson["data"]["list"]try:for index, car inenumerate(pageJson):
                carData =[]print("正在爬取第%d"%(index +1)+"数据")# 品牌名
                carData.append(car["brand_name"])# 车名
                carData.append(car["series_name"])# 图片链接
                carData.append(car["image"])# 销量
                carData.append(car["count"])# 价格
                price =[]
                price.append(car["min_price"])
                price.append(car["max_price"])
                carData.append(price)# 厂商
                carData.append(car["sub_brand_name"])# 排名
                carData.append(car["rank"])# 第二个页面
                carNumber = car["series_id"]

                infoHTML = requests.get("https://www.dongchedi.com/auto/params-carIds-x-%s"% carNumber,
                                        headers=self.headers)
                infoHTMLpath = etree.HTML(infoHTML.text)# carModel
                carModel = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='jb']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(carModel)# energyType
                energyType = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='fuel_form']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(energyType)# maketTime
                marketTime = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='market_time']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(marketTime)# insure
                insure = infoHTMLpath.xpath("//div[@data-row-anchor='period']/div[2]/div/text()")[0]
                carData.append(insure)print(carData)
                self.save_to_csv(carData)except:pass# print(pageJson)
        self.set_page(int(count)+10)
        self.main()defsave_to_csv(self,resultData):withopen('./temp.csv','a',newline='',encoding='utf-8')as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(resultData)defclear_csv(self):
        df = pd.read_csv('./temp.csv')
        df.dropna(inplace=True)
        df.drop_duplicates(inplace=True)print("总数量为%d"%df.shape[0])return df.values

    defsave_to_sql(self):
        data = self.clear_csv()for car in data:
            carInfo.objects.create(
                brand = car[0],
                carName=car[1],
                carImg=car[2],
                saleVolume=car[3],
                price=car[4],
                manufacturer=car[5],
                rank=car[6],
                carModel=car[7],
                energyType=car[8],
                marketTime=car[9],
                insure=car[10])if __name__ =='__main__':
    spiderObj = spider()
    spiderObj.init()
    spiderObj.main()
    spiderObj.save_to_sql()

源码获取：

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