技术标签: 网络爬虫 数据分析 ARIMA Python数据挖掘精品实战案例 数据挖掘 数据可视化
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本项目利用网络爬虫技术从某蔬菜网采集所有农产品的价格数据,包括北京、上海、安徽、湖北等全国所有省和直辖市的农产品价格数据,解析后存储到数据库中。 建立农产品价格数据仓库,以web交互形式对外提供检索服务,并利用 echarts 实现农产品的可视化分析。
B站详情与代码下载:基于大数据的农产品价格信息监测分析系统_哔哩哔哩_bilibili
本项目近期完成系统迭代,修复网络爬虫,美化前端展示效果等。
基于大数据的农产品价格信息监测分析系统
基于大数据的农产品价格信息监测分析系统的主要功能包括:
针对某农产品信息网站,利用 request + beautifulsoup 编写原生网络爬虫,完成数据的采集和清洗,并存储到数据库中:
for province in provinces:
print("===>", province['short_name'])
for product in products:
params = {
"name": product,
"cycle": "近一年",
"provinceCode": province['province_id'],
"order": "ASC"
}
base_url = xxxxxx
url = base_url + urlencode(params, encoding='utf8')
resp = requests.post(url, headers=headers, json=json.dumps(params, ensure_ascii=False), verify=False)
resp = resp.json()
dates = resp['content']['x']
prices = resp['content']['y']
if not prices:
print(product, 'no data!')
else:
print(province['short_name'], product, prices)
for date, price in zip(dates, prices):
price = float(price)
low_price, high_price = (1 - random.random() / 5) * price, (1 + random.random() / 5) * price
product_info = [product, province['short_name'], low_price, high_price, price, date]
# 判断当前数据是否存在数据库中,避免重复采集
......
insert_product_infos.append(product_info)
cursor.executemany(insert_sql, insert_product_infos)
conn.commit()
insert_product_infos.clear()
本项目利用网络爬虫技术从某蔬菜网采集所有农产品的价格数据,包括北京、上海、安徽、湖北等全国所有省和直辖市的农产品价格数据,解析后存储到数据库中。 建立农产品价格数据仓库,以web交互形式对外提供检索服务,并利用 echarts 实现农产品的可视化分析。
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