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1.采集广告数据约100万条存入.csv和mysql,清洗后的.csv上传mysql;
3.分析指标离线可选用Hive,实时可选装PySpark/PyFlink,可三选一也可以只选一种或者三个都选；
4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表；
5.使用flask+echarts制作可视化大屏、layui查询表格；
6.使用卷积神经网络KNN CNN RNN对广告数据进行预测；
7.使用协同过滤算法基于用户、物品、MLP模型、混合神经网络SVD进行广告推荐；
创新点：全新DrssionPage爬虫框架、可视化大屏、离线计算实时计算全部实现、深度学习算法广告预测、4种广告推荐算法

代码分析分享如下：

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
  
def get_ads_from_webpage(url):  
    headers = {  
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'  
    }  
  
    try:  
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)  
        response.raise_for_status()  # 如果请求失败，将抛出HTTPError异常  
  
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
  
        # 假设广告内容包含在一个特定的div中，具有'ad-item'的类  
        ad_items = soup.find_all('div', class_='ad-item')  
  
        ads = []  
  
        for ad in ad_items:  
            # 提取广告标题  
            title = ad.find('h3').text.strip() if ad.find('h3') else ''  
            # 提取广告描述  
            description = ad.find('p').text.strip() if ad.find('p') else ''  
            # 提取广告链接  
            link = ad.find('a')['href'] if ad.find('a') else ''  
  
            ads.append({  
                'title': title,  
                'description': description,  
                'link': link  
            })  
  
        return ads  
  
    except requests.RequestException as e:  
        print(f"An error occurred while fetching the webpage: {e}")  
        return []  
  
# 示例：爬取某个网页上的广告  
ad_webpage_url = 'https://example.com/ads'  # 替换为实际的广告网页URL  
ads = get_ads_from_webpage(ad_webpage_url)  
  
if ads:  
    for ad in ads:  
        print(f"Title: {ad['title']}")  
        print(f"Description: {ad['description']}")  
        print(f"Link: {ad['link']}\n")