企业官网建设流程全解析

网站建设明细报价表 服务器,wordpress 数据库导入数据库文件,网站发布 图片看不到,网站建设心得体会总结博主介绍#xff1a;✌全网粉丝50W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈python语言、Django框架、MySQL数据库、requests爬虫技术、汽车之家二手车、Echarts可视化二手车数据分析可视化系统项目介绍本项目是一款基于PythonDjango框架开发的二手车数据分析可视化系统核心技术栈涵盖MySQL数据库、requests爬虫技术及Echarts可视化库数据来源聚焦汽车之家二手车平台为用户提供高效的二手车数据获取与可视化分析服务。系统核心功能分为数据采集与数据可视化两大模块通过requests爬虫技术精准爬取汽车之家二手车平台的各类数据经整理后存储至MySQL数据库保障数据安全可靠支持用户通过Web界面输入条件查询所需二手车数据并借助Echarts实现多维度可视化展示包括全国各地车辆分布、会员注册年份与等级分布、品牌数据统计、会员占比、里程区间分析及车辆购买日期分析等。项目依托Django框架快速搭建稳定的Web应用用户无需复杂操作即可直观获取二手车数据洞察为购车决策、市场分析等需求提供数据支撑兼具实用性与易用性有效降低了二手车数据获取与分析的门槛。2、项目界面1中国地图–全国各地车辆数据2会员注册年份与等级3二手车数据4车辆品牌数据统计5会员占比6里程区间数据统计分析7车辆购买日期分析3、项目说明二手车数据分析可视化系统项目介绍本项目是一款基于PythonDjango框架开发的二手车数据分析可视化系统核心技术栈涵盖MySQL数据库、requests爬虫技术及Echarts可视化库数据来源聚焦汽车之家二手车平台为用户提供高效的二手车数据获取与可视化分析服务。系统核心功能分为数据采集与数据可视化两大模块通过requests爬虫技术精准爬取汽车之家二手车平台的各类数据经整理后存储至MySQL数据库保障数据安全可靠支持用户通过Web界面输入条件查询所需二手车数据并借助Echarts实现多维度可视化展示包括全国各地车辆分布、会员注册年份与等级分布、品牌数据统计、会员占比、里程区间分析及车辆购买日期分析等。项目依托Django框架快速搭建稳定的Web应用用户无需复杂操作即可直观获取二手车数据洞察为购车决策、市场分析等需求提供数据支撑兼具实用性与易用性有效降低了二手车数据获取与分析的门槛。这是一个使用Python语言和Django框架开发的二手车数据分析可视化系统主要技术栈包括Python语言作为开发语言用于编写爬虫和后端程序。Django框架作为Web框架提供了丰富的工具和组件用于快速搭建Web应用。MySQL数据库用于存储二手车相关的数据。requests爬虫技术用于从汽车之家网站上获取二手车数据。汽车之家二手车作为数据来源提供了大量的二手车信息。Echarts可视化用于将二手车数据进行可视化展示以便用户更加直观地了解数据。该系统的主要功能包括爬取汽车之家网站上的二手车数据、将数据存储到MySQL数据库中、根据用户输入的条件查询二手车数据、使用Echarts将数据进行可视化展示。用户可以通过Web界面进行操作和查询轻松获取所需的二手车数据和分析结果。4、核心代码frompyecharts.chartsimportWordCloudfrompyecharts.globalsimportThemeTypefrompyecharts.chartsimportPieimportpandasaspdfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportMapfrompyecharts.renderimportmake_snapshotfromsnapshot_seleniumimportsnapshot# 词云图表defgetciyun(data):c(WordCloud().add(series_name车型词云,data_pairdata,word_size_range[6,66]).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title车型词云,title_textstyle_optsopts.TextStyleOpts(font_size23)),tooltip_optsopts.TooltipOpts(is_showTrue),)# .render(map3d_with_bar3d.html))# 渲染的html保存为png图片# make_snapshot(snapshot, c.render(), 词云图表.png)returnc# 品牌图表defgetchex(data):c(Bar(init_optsopts.InitOpts(themeThemeType.LIGHT)).add_xaxis([宝马,奥迪,奔驰,飞度,朗逸,凯美瑞,凯迪拉克,蒙迪欧,高尔夫,荣放])# .add_xaxis(xaxis).add_yaxis(品牌,data,stackstack1,category_gap50%).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(positionright,# formatterJsCode(# function(x){return Number(x.data.percent * 100).toFixed() %;}# ),)).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title车辆品牌数据统计),#, subtitle经过统计分析发现BBA的二手车品牌居多因此购买BBA可以考虑二手车的市场))# make_snapshot(snapshot, c.render(), 品牌图表.png)returncdefgetmemberpage(data):c(Pie().add(,data).set_colors([blue,green,yellow,red,pink,orange,purple]).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title会员占比))#, subtitle经过统计分析发现黄金会员占据网站的主体高级会员人数偏少网站可以改边营业策略以增加高级会员人数提高用户粘度.set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(formatter{b}: {c}))# .render(pie_set_color.html))# make_snapshot(snapshot, c.render(), 会员占比图表.png)returnc#里程图表defgetmileage(data):c(Bar().add_xaxis(data[fw]).add_yaxis(区间数量 ,data[count])# .add_yaxis(商家B, [20, 10, 40, 30, 40, 50]).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),title_optsopts.TitleOpts(title里程区间数据统计),#, subtitle经过统计分析发现二手车的使用里程1万公里以下其中0-2千公里的车辆占比46%对于想要买来用来代步的买家可以考虑二手的市场)# .render(bar_rotate_xaxis_label.html))# make_snapshot(snapshot, c.render(), 里程图表.png)returnc# pass#价格图表defgetjiage(data):c(Bar().add_xaxis(data[fw]).add_yaxis(价格区间,data[count])# .add_yaxis(商家B, [20, 10, 40, 30, 40, 50]).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),title_optsopts.TitleOpts(title二手车价格区间),#, subtitle经过统计分析发现价格在0-48万的价格的二手车居多因此考虑低端和中端车的买家可以关注二手车市场)# .render(bar_rotate_xaxis_label.html))# make_snapshot(snapshot, c.render(), 价格图表.png)returnc# getmemberpage(None)defgetshuangzhu(data):# print(data.columns)datasplitdata.信息.str.split().apply(lambdax:pd.Series(x))# print(type(datasplit))datasplit.columns[表显里程,上牌时间,车辆所在地,会员]datasplitdatasplit.会员.str.split(年)data[]foriindatasplit:try:iftype(i)islistandlen(i)1:data.append(i)exceptBaseExceptionase:print(e)print(i)datapd.DataFrame(data)data.columns[年,类型]print(data)datadata.groupby([类型,年])xaxis{}会员[]钻石会员[]黄金会员[]黑金会员[]print(fffdaf:{type(data)})foriindata:print(i[0])xaxis[f{i[0][1]}年]0print(f年:{i[0][1]}会员类型:{i[0][0]}个数:{len(i[1])})htypei[0][0]indexint(i[0][1])-1yearint(i[0][1])# indexyearifhtype会员:会员.extend([0foriinrange(year)])print(会员)print(index)# 会员.append(len(i[1]))会员[index]len(i[1])print(添加会员)ifhtype钻石会员:钻石会员.extend([0foriinrange(year)])# 钻石会员.append(len(i[1]))print(钻石会员)钻石会员[index]len(i[1])print(添加钻石会员)ifhtype黄金会员:黄金会员.extend([0foriinrange(year)])# 黄金会员.append(len(i[1]))# 黄金会员.append(len(i[1]))黄金会员[index]len(i[1])print(添加黄金会员)ifhtype黑金会员:黑金会员.extend([0foriinrange(year)])# 黑金会员.append(len(i[1]))# 黑金会员.append(len(i[1]))黑金会员[index]len(i[1])print(添加黑金会员)c(Bar().add_xaxis(list(xaxis.keys())).add_yaxis(会员,会员).add_yaxis(钻石会员,钻石会员).add_yaxis(黄金会员,黄金会员).add_yaxis(黑金会员,黑金会员).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),title_optsopts.TitleOpts(title会员注册年份与等级),#, subtitle经过统计分析注册年份与会员等级的的关系不大注册一年62%用户可以成为黄金会员即使使用\n多年的用户成为高级别会员也很少。因此可以改变会员等级评估形式吸引用户提高用户粘度)# .render(bar_rotate_xaxis_label.html))# make_snapshot(snapshot, c.render(), 价格图表.png)returncdefgetmap(data):fileNamedata.csvdatapd.read_csv(fileName)# print(data.columns)datasplitdata.信息.str.split().apply(lambdax:pd.Series(x))# print(type(datasplit))datasplit.columns[表显里程,上牌时间,车辆所在地,会员]print(datasplit.columns)mapdatadatasplit.groupby(车辆所在地).车辆所在地.count().to_dict()print(mapdata)data[]forkey,valueinmapdata.items():data.append([# key.replace(市,).replace(省,),valuekey,value])frompyecharts.fakerimportFaker# data[list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())]c(Map().add(二手车数量,data,china).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title全国各地车辆数据))#, subtitle经过统计分析发现沿海和川渝地区的二手车市场比较庞大因此可以在这两个地区的朋友可以考虑二手车同时侧面反映出地区的经济情况# .render(map_base.html))print(data)# make_snapshot(snapshot, c.render(), 地图.png)returncdefgetdategrouby(data):print(fdata[month]:{data[month]})c(Bar().add_xaxis(data[month]).add_yaxis(购买数量,data[count]).set_global_opts(xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate-15)),title_optsopts.TitleOpts(title车辆购买日期),#, subtitle经过统计分析发现1、3、9月份的车辆购买月份居多侧面反映出这几个月份为最佳购买汽车时间))# make_snapshot(snapshot, c.render(), 车辆购买日期图表.png)returnc✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式