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1.?爬虫屏源??????ݿ??ӻ?????Դ??
2.Python爬虫技术与数据可视化：Numpy、pandas、数据视化Matplotlib的可视黄金组合
3.Spiderweb可视化爬虫
4.Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析)
5.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程
6.Python数据分析及可视化实例之Pyspider、码爬Scrapy简介

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       数据可视化在数据分析中扮演着关键角色，帮助数据科学家以直观的数据视化车辆查档系统源码方式理解和展示数据。在项目初期进行探索性数据分析（EDA）时，可视创建可视化可以帮助我们更好地理解数据集的码爬结构和特征。对于非技术型受众，爬虫屏源清晰、数据视化简洁和引人注目的可视可视化结果至关重要。Matplotlib 是码爬一个广泛使用的 Python 库，为数据可视化提供了强大且易于操作的爬虫屏源工具。

       在数据可视化领域中，数据视化存在多种有效方法，可视下面将详细介绍其中的五种：散点图、折线图、直方图、柱状图和箱形图。通过使用 Matplotlib 库，我们可以快速创建这些图表，并通过简单的函数实现，从而使代码更加简洁和易于阅读。

       ### 散点图

       散点图特别适用于展示两个变量之间的关系，直观地展示了数据的分布情况。通过颜色编码，我们可以进一步探索不同组之间的关系。使用 Matplotlib 的 `ax.scatter()` 函数，我们只需传递 x 和 y 轴数据，就可以轻松绘制散点图，还能设置点的大小、颜色和透明度，以及 Y 轴的刻度类型。

       ### 折线图

       折线图适合展示变量随另一个变量变化的趋势，特别是当变量之间存在显著相关性时。通过清晰地显示变化趋势，折线图能够提供变量间协方差的快速概览。此外，折线图支持对不同组进行彩色编码，便于区分。模块源码之家

       ### 直方图

       直方图用于探索数据点的分布情况，通过频率和变量值（如 IQ）的图示，我们可以直观地了解数据的集中趋势、偏斜度和离散度。Matplotlib 提供的直方图函数允许我们自定义分组数量和累加类型（PDF 或 CDF），并能够比较不同组的频率差异。

       ### 柱状图

       柱状图适用于展示分类数据的分布情况，通过柱的高度直观比较不同类别的数量。通过颜色编码和分组功能，我们可以轻松比较多个分类变量。Matplotlib 中的 `barplot()` 函数提供了一种创建常规、分组和堆叠柱状图的通用方法。

       ### 箱形图

       箱形图提供了一种全面展示数据分布的可视化方法，包括中位数、四分位数和离群值等关键统计指标。通过绘制箱体、中位数线和胡须，箱形图能够清晰展示数据的集中趋势、离散度和异常值，帮助我们全面理解数据集的特征。

       使用 Matplotlib 创建这些数据可视化方法时，将相关事务抽象成函数能够显著提高代码的可读性和可重用性。通过学习和实践这些可视化技巧，数据科学家可以更有效地沟通分析结果，提升决策效率。

       为了提升 Python 技能，确保学习最新内容至关重要。以下资源提供了完整的 Python、数据分析和机器学习教程，适用于从零基础到全栈工程师的各个阶段，帮助您构建全面的技能集。无论是学习 Python 还是深化数据分析和机器学习能力，这些资源都是理想选择。

Python爬虫技术与数据可视化：Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合

       在信息爆炸的时代，数据挖掘是企业决策的关键，Python爬虫技术与数据可视化工具的结合极具价值。本文以新能源汽车数据为例，cad加载源码展现如何通过Python爬虫技术与Numpy、pandas、Matplotlib的配合，实现数据获取、处理与可视化的全过程。

       1. 爬虫技术基础

       Python的Requests库是HTTP请求的利器，支持多种方法获取网页信息；Beautiful Soup则用于解析网页结构，方便信息提取，如爬取汽车之家新能源汽车的基本信息。

       2. 数据处理与Numpy/pandas

       Numpy提供高效数组操作，pandas则专长于数据分析，如计算价格的平均值、最高值和最低值。

       3. 数据可视化与Matplotlib

       Matplotlib是Python的绘图库，能生成折线图、柱状图等，如新能源汽车价格分布图，直观展示数据。

       综上所述，通过Python爬虫、Numpy、pandas和Matplotlib，我们可以高效获取、处理和展示数据，为决策提供有力支持，为生活和工作带来便利。让我们用技术探索数据的深度，塑造未来。

Spiderweb可视化爬虫

       本文介绍一款Java的可视化爬虫项目，其命名为Spiderweb。项目在Gitee平台开源，旨在提供一种流程图方式定义爬虫的平台，实现高度灵活且可配置的爬虫功能。

       Spiderweb项目采用的系统源码来自于另一个Gitee仓库（具体链接已省略），旨在为用户提供一个简单且强大的爬虫工具，使其在开发过程中更加便捷。项目的核心功能在于以流程图的形式定义爬虫任务，这意味着用户可以直观地设计爬取规则，无需编写复杂的易大师源码代码。

       该平台的特点在于其高度的灵活性与可配置性，用户可根据实际需求调整爬虫的参数，实现个性化定制。此外，Spiderweb还提供了爬虫测试、调试与日志功能，帮助用户在开发过程中快速定位问题并进行优化。

       在业务范围方面，Spiderweb适用于各类需要进行数据抓取的场景，无论是收集网站信息、分析社交媒体动态，还是获取特定数据集，这款工具都能提供高效且可靠的解决方案。用户只需通过流程图形式定义任务，即可轻松实现数据抓取，简化了爬虫开发的复杂度。

       总结来说，Spiderweb是一个以流程图为基础的可视化爬虫平台，旨在为用户提供简单、高效、灵活的爬虫开发体验。其独特的设计使得用户能够更加专注于业务逻辑，而无需过多关注底层代码的实现，极大地提升了开发效率与用户体验。

Python 股票数据采集并做数据可视化(爬虫 + 数据分析)

       嗨喽！这里是魔王，今天带大家学习如何用Python采集股票数据并进行数据可视化，解决大家寻找和处理大量股票数据的烦恼。

       我国股票投资者数量高达.万户，炒股成为了众多投资者热衷的活动。然而，面对如此多的股票数据，找起来确实不易。找到之后，面对密密麻麻的数据，许多新手投资者可能会感到头疼。

       今天，我们将通过爬取某平台的数据，来实现实时获取股票信息。mini源码教程首先，我们需要掌握Python环境和一些第三方库，以便进行数据采集和分析。

       具体步骤如下：

       1. **确定目标网站**：选择目标平台，如雪球网（xueqiu.com/hq#...）。

       2. **安装所需模块**：使用Python的第三方库，如BeautifulSoup、Requests或Pandas等，来进行网页解析和数据处理。

       3. **编写爬虫代码**：根据目标网站的HTML结构，编写代码实现数据抓取。

       4. **数据清洗与分析**：将抓取到的数据进行清洗，去除无用信息，然后进行初步分析。

       5. **数据可视化**：利用Matplotlib、Seaborn等库，将清洗后的数据以图表形式展示，帮助我们直观地理解股票走势和市场情况。

       通过以上步骤，我们可以轻松地采集和可视化股票数据，使投资决策更加科学合理。

       课程亮点包括开发环境和第三方模块的使用，以及将复杂数据转化为直观图表的过程。希望这些内容能帮助大家更好地理解和运用Python在股票投资中的应用。

       如果大家有任何疑问或建议，欢迎在评论区或私信我哦！我们一起学习，一起进步！

       记得关注博主，点赞收藏文章，让我们一起加油吧！

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

Python数据分析及可视化实例之Pyspider、Scrapy简介

       在Python数据分析及可视化领域，掌握爬虫技术是关键之一。文章接下来将对Pyspider、Scrapy两大爬虫框架进行深入解析，旨在帮助开发者提升技能，进行高效数据抓取。

       首先，让我们对两个框架进行简要介绍。Scrapy是一个功能强大的框架，支持多线程并行抓取，适用于大规模数据集的抓取任务。Pyspider则是一个基于分布式计算的框架，适用于实时数据抓取，尤其在需要处理大规模数据和实时更新数据场景中表现出色。

       那么，Pyspider与Scrapy相比，又有哪些优缺点呢？Pyspider相较于Scrapy，有以下几个显著优点：

       分布式计算：Pyspider支持分布式计算，可以轻松扩展到多台机器上进行任务分发，有效提高数据抓取效率。

       实时更新：对于需要实时更新数据的场景，Pyspider能够提供更好的支持，确保数据的时效性。

       学习曲线：由于Pyspider基于Python语言，对于有Python基础的开发者而言，其学习曲线较为平缓，更容易上手。

       然而，Pyspider并非没有挑战。与Scrapy相比，Pyspider在社区支持、文档丰富度以及成熟度方面略逊一筹。Scrapy拥有更完善的社区支持，丰富的文档资源以及更为成熟的框架设计，这使得Scrapy在开发者社区中拥有更高的认可度。

       综上所述，选择Pyspider还是Scrapy取决于具体的应用场景和个人偏好。对于需要处理大规模数据、实时更新数据或寻求快速上手的开发者而言，Pyspider是一个不错的选择。而对于追求更完善社区支持、丰富文档资源以及成熟框架设计的开发者，Scrapy则更加适合。

       希望本文能为开发者在选择爬虫框架时提供参考，助力提升数据分析及可视化能力。在学习和应用爬虫技术的过程中，不断实践和探索，不断提升自己的技能水平。