具体实现截图

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课题项目源码功能介绍

基于Python大数据技术进行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.
系统设计支持以下技术栈
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Nodejs+Vue.js -vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以

可定制设计功能创新点

1 网络爬虫:可以对对应网站爬取出对应的数据内容： 本研究将采用Hadoop技术对XXX数据进行爬取和存储，并利用可视化技术对数据进行深入分析和展示。首先爬取XXX网站的数据，用Hadoop的MapReduce框架进行并行数据处理，实现大规模数据的快速获取和存储，其次对爬取的数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，提高数据质量，并将处理后的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。利用Hadoop的Hive数据仓库工具进行数据分析，包括数据聚合、趋势预测等，以提取有价值的信息，利用如Python的Matplotlib、Seaborn等可视化工具，将数据分析结果以图表、仪表板等形式进行展示，以便用户更直观地了解xxx市场情况。
2 .机器学习之决策树算法:使用场景：一般用于有分类性质的项目预测、医学诊断、金融领域、市场营销、人脸识别、数据分析与预测等，比如根据数据判断是不是某种动物，是不是优质客户。
决策树（Decision Tree）是机器学习领域中一种极具代表性的算法，主要用于解决分类和回归问题，通过递归分割数据构建树形结构用于分类或回归任务 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征（或属性），每个分支表示一个特征取值的判断条件，而每个叶子节点表示一个类别（对于分类问题）或者一个数值（对于回归问题）。通过对特征的逐层划分，决策树可以对数据进行分类或者预测。
3.最短路线推荐算法:使用场景：最短路线推荐使用场景包括但不限于以下方面
交通出行：在城市中，人们需要从一个地方快速到达另一个地方。通过最短路线算法，可以规划出最快捷的行驶路径，减少旅行时间和油耗。
物流配送：物流公司需要高效地分配货物，确保货物能够以最低的成本和最快的速度送达目的地。最短路线算法可以帮助确定最佳的配送路径。
电力网络：在电力网络中，电线杆和变电站可以视为节点，电线可以视为边。最短路线算法有助于优化电线布局，减少电力损耗和成本。
社交网络：在社交网络中，用户之间的关注关系可以视为边，用户本身可以视为节点。最短路线算法可以用于推荐好友或关注对象，增强用户间的连接。
计算机网络：在计算机网络中，数据包需要在各个路由器之间传输。最短路线算法可以用于确定数据包的最优传输路径，提高网络效率。
应急响应：在紧急情况下，如火灾、地震等，救援队伍需要尽快到达事发地点。最短路线算法可以帮助规划出最快的救援路径，提高救援效率。
游戏开发：在电子游戏中，角色可能需要在地图上移动到特定位置。最短路线算法可以用于计算角色的最佳移动路径，提升游戏体验。
机器人导航：在自动驾驶或机器人导航中，最短路线算法可以帮助机器人规划出避开障碍物的最优路径，实现自主导航。
旅游规划：在旅游行业中，游客可能需要从一个景点前往另一个景点。最短路线算法可以提供最佳旅游路线建议，帮助游客节省时间和费用。
4.协同过滤算法（Collaborative Filtering, CF）是一种广泛应用的推荐算法，它通过分析和挖掘用户的历史行为数据，发现用户之间的相似性或者物品之间的相似性，从而为用户推荐他们可能感兴趣的物品。我们所使用的协同过滤算法是基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering, UserCF），它的原理是首先计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为和评分来预测目标用户对未评分物品的兴趣程度。相似度计算方法：包括余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数等。

开发流程

1）环境搭建
搭建符合课题开发的环境。如果采用支持高可用的系统（例如hdfs，Hbase，Flink，Spark 等）,集群至少3台服务器;
2）数据采集。可选项，根据课题需要完成数据采集的设计与开发。
3）数据预处理。
对于有缺失值的记录，按照自己定义的规则或补充或舍弃处理，对于类型数据按照规则映射为数值；对于不平衡数据需要有相应的处理措施。
4）数据存储。
必须使用数据库保存数据。 推荐使用NoSQL数据库，如 MongoDB、 Redis 等数据库，也可以使用关系数据库保存数据，如 MySQL；开发过程需要包括数据库需求分析、数据库设计、数据库建立、数据输入等部分。
5） 数据分析与预测
使用合理的数据计算框架实现数据分析，例如:Tensorflow/Pytorch、Hadoop、hive、Spark等；根据课题选择、比较各算法性能；构造出基于最佳算法的框架，编程实现并测试选取不同参数时对算法性能的影响；
6） 数据可视化
对模型建立、数据分析结果用不同可视化方式进行可视化分析。此部分可以增加对用户/会员管理功能。推荐采用B/S结构实现。
2.具体要求：
1）独立开发设计系统的模块程序，遵循软件工程开发周期进行，包括需求分析、总体方案制定、详细设计和功能规划、编程实现、调试等；
2）所开的系统能正常运行在所选的平台上，并实现相关模块的功能；
3）提供系统模块框架分析图、模块功能说明图、系统平台设计图、各分模块实现框图，在设计文档中体现；

Scrapy爬虫框架

网络爬虫是依靠预先设定好的规则而进行自动的抓取网络信息的过程 。网络爬虫通过解析网页，自动获取网页的数据。相较于人工去获取网页数据，无疑是要方便许多。本文使用 Python 的 Requests 库和 Beautifulsoup 库去解析链家网页，获取数据。同样是网络爬虫的一种。当然，网络爬虫也是有缺点的，它在对网页进行爬取时，可能会触发网页的反爬机制，从而导致失败。所以在编写爬虫程序的时候就要想办法绕过反爬机制，增加了工作量。而且网络爬虫必须要遵守相关法律法 规，不能够恶意的去爬取一些网站的信息。
Scrapy是一个Python编写的强大，灵活的网络爬虫框架和数据提取工具。它使用异步I/O网络库Twisted进行高效的爬取，并将提取到的数据存储到多种格式中。然而，在需要大规模爬取复杂的网站时，单机爬虫速度会受到限制。为了解决这个问题，Scrapy提供了分布式爬虫系统

爬虫核心代码展示

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import xiangmuItem
import time
import re
import random
import platform
import json
import os
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xiangmuSpider'
    spiderUrl = 'https://url网址'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)


    # 列表解析
    def parse(self, response):
        
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()
        if plat == 'windows_bak':
            pass
        elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return

        list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
        
        for item in list:

            fields = xiangmuItem()



            fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
            if fields["laiyuan"].startswith('//'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
            elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
            fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
            fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())

            detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
            if self.protocol in detailUrlRule:
                pass
            elif detailUrlRule.startswith('//'):
                detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
            else:
                detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
                fields["laiyuan"] = detailUrlRule

            yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields},  callback=self.detail_parse)


    # 详情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']

        try:
            if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
                fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
            else:
                if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
                    fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
                else:
                    fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
        except:
            pass
 # 去除多余html标签
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 数据库连接
    def db_connect(self):
        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)

        return connect

    # 断表是否存在
    def table_exists(self, cursor, table_name):
        cursor.execute("show tables;")
        tables = [cursor.fetchall()]
        table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
        table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]

        if table_name in table_list:
            return 1
        else:
            return 0



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论文书写大纲

绪论
1.系统分析
1.1需求分析
1.2所采用的技术关键
2系统总体设计
2.1总体功能
2.2处理流程设计
3系统详细设计
3.1概念结构设计
3.2数据库设计
3.3数据模块设计
4系统调试与测试
4.1测试环境简介
4.2测试目标
4.3测试方法
4,4程序测试
5结论
参考文献
致谢

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