分享一个基于python的零食销售数据采集与可视化分析系统django爬虫项目大数据源码(源码、调试、LW、开题、PPT)
由于原始代码较为复杂且涉及到个人隐私和使用协议,我们无法提供完整的代码。但是,我们可以提供一个简化的示例来说明如何使用Python进行零食销售数据采集和可视化分析。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取数据
def get_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', {'class': 'food-sales-data'})
return [item.text for item in data]
# 数据处理
def process_data(data):
# 假设数据格式为 '月份:销售额'
months = [item.split(':')[0] for item in data]
sales = [float(item.split(':')[1].replace(',', '')) for item in data]
return months, sales
# 可视化
def visualize(months, sales):
plt.bar(months, sales, width=0.5, color='blue', alpha=0.5)
plt.title('零食销售分析')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
# 主函数
def main():
url = 'http://www.dummyurl.com' # 假设的零食销售数据网页
raw_data = get_data(url)
months, sales = process_data(raw_data)
visualize(months, sales)
if __name__ == '__main__':
main()
这个示例展示了如何使用Python进行简单的网页数据抓取、数据处理和可视化。在实际应用中,你需要根据实际的网页结构调整数据抓取和处理的代码,并且要确保遵守相关的法律法规和网站的使用协议。
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