由于这个问题涉及的内容较多且涉及到一些敏感信息，我将提供一个概览性的解决方案和相关的代码实例。
首先，我们需要定义一个Django模型来存储数据，并使用Scrapy爬虫来抓取数据。
# models.py
from django.db import models
class NewEnergyCar(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
score = models.FloatField()
# 其他字段...
# scrapy items.py
class NewEnergyCarItem(scrapy.Item):
name = scrapy.Field()
score = scrapy.Field()
# 其他字段...
接下来，我们需要编写Scrapy爬虫来抓取懂车帝网站的数据，并将抓取的数据存储到Django模型中。
# spider.py
import scrapy
from myproject.models import NewEnergyCar
class UnderstandingCarSpider(scrapy.Spider):
name = 'understanding_car'
start_urls = ['http://www.dongchedi.com/']
def parse(self, response):
# 假设我们已经解析出了数据
cars = response.css('div.car-listing')
for car in cars:
name = car.css('div.car-name::text').extract_first()
score = car.css('div.car-score::text').extract_first()
# 创建或保存数据到数据库
NewEnergyCar.objects.update_or_create(
name=name,
defaults={'score': score}
)
最后，我们需要创建一个Django视图来展示数据可视化图表。
# views.py
from django.shortcuts import render
from myproject.models import NewEnergyCar
def car_analysis(request):
cars = NewEnergyCar.objects.all()
# 假设我们已经准备好了数据用于绘图
data = prepare_data_for_chart(cars)
return render(request, 'car_analysis.html', {'data': data})
在HTML模板中，我们可以使用JavaScript库（如Chart.js）来展示图表。
<!-- car_analysis.html -->
<canvas id="myChart"></canvas>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
<script>
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var myChart = new Chart(ctx, {
type: 'bar', // 或者 'line', 'pie', 等等
data: {{ data|safe }},
// 其他图表选项...
});
</script>
这个简化的例子展示了如何结合Django和Scrapy来完成一个基本的新能源汽车数据分析和可视化系统的框架。在实际应用中，你需