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。
- 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)- 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()- 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。