大数据采集与预处理课件：数据采集与可视化案例.pptx

数据采集与可视化案例 ;本章学习目标

●分析链家二手房的网页结构和内容

●使用requests库编写爬虫代码获取指定数据

●使用BeautifulSoup实现数据的解析

●使用pymysql库实现数据的持久化

●使用flask和echarts实现数据可视化;7.1任务描述;7.2.1Flask概述

Flask是Python的API，允许我们构建Web应用程序。它是由阿明·罗纳赫开发的。Flask的框架比Django的框架更明确，也更容易学习，因为它实现简单Web应用程序的基础代码更少。Web应用程序框架或Web框架是模块和库的集合，可帮助开发人员编写应用程序，而无需编写协议、线程管理等低级代码。Flask基于WSGI（Web服务器网关接口）工具包和Jinja2模板引擎。;WSGIWeb服务器网关接口(WSGI)已被采用作为PythonWeb应用程序开发的标准。WSGI是Web服务器和Web应用程序之间通用接口的规范。

Werkzeug是一个WSGI工具包，它实现了请求、响应对象和其他实用功能。这使得能够在其之上构建Web框架。

jinja2是一个流行的Python模板引擎。Web模板系统将模板与特定数据源结合起来以呈现动态网页。;接下来我们创建一个简单的Flask应用，保存为flask_test.py，其中Flask中的route()装饰器用于将URL绑定到hello_world函数，函数的返回值最终会显示在网页中。

fromflaskimportFlask

app=Flask(__name__)

@app.route(/)

defhello_world():

returnHelloWorld

if__name__==__main__:

app.run();在Pycharm中运行flask_test.py，我们将得到如下输出，如图7-1所示。;然后打开chrome浏览器，在地址栏输入:5000/，将看到网页上显示helloworld，说明Flask成功运行。如图7-2所示。; 数据采集与可视化案例 ;本章学习目标

●分析链家二手房的网页结构和内容

●使用requests库编写爬虫代码获取指定数据

●使用BeautifulSoup实现数据的解析

●使用pymysql库实现数据的持久化

●使用flask和echarts实现数据可视化;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述;7.2.2Echarts概述