基于python双色球数据实时分析平台+实时监控大屏 数据爬虫 可视化大屏+Flask框架（建议收藏）✅

由于提供的信息较为复杂且涉及多个方面，我将提供一个简化版的数据爬取、可视化和Flask框架的示例。

1. 数据爬取（使用requests和BeautifulSoup库）:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_data():
    response = requests.get('http://your_data_source_url')
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设数据在表格中，使用find_all获取表格数据
    tables = soup.find_all('table')
    data = []
    for table in tables:
        rows = table.find_all('tr')
        for row in rows:
            cols = row.find_all('td')
            cols = [elem.text.strip() for elem in cols]
            data.append(cols)
    return data
 
# 获取数据并输出
data = get_data()
for row in data:
    print(row)

2. 可视化部分（使用Matplotlib或其他库）:

import matplotlib.pyplot as plt
 
# 假设data是已经处理好的数据
x = [row[0] for row in data]
y = [row[1] for row in data]
 
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Data Visualization')
plt.show()

3. Flask框架（创建web应用）:

from flask import Flask, render_template
import matplotlib.pyplot as plt
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    # 假设data是全局变量，已经从数据源获取
    plot_image = plot_data()  # 函数用于生成图像并返回路径
    return render_template('index.html', plot_src=plot_image)
 
def plot_data():
    # 生成图像的代码
    img_file = 'path_to_image_file.png'
    plt.scatter(x, y)
    plt.savefig(img_file)
    return img_file
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在index.html模板中:

<img src="{{ plot_src }}" alt="Data Visualization">

请注意，这些示例代码是为了展示基本概念，并不是完整的、可以直接运行的代码。实际应用中需要根据数据格式、数据来源、数据处理逻辑和可视化需求进行相应的调整和扩展。