系列文章目录

项目介绍

开发环境

系统实现

论文参考

源码获取

---

项目介绍

随着社会经济的快速发展，人们的生活水平得到了显著提高，对汽车的需求量也越来越多。为此，二手车销售数据分析也变得越来越为重要。但是在大量的二手车信息中，人们在提取自己最想要的信息时变得不那么容易。本系统通过对网络爬虫的分析，研究人人车网站数据，尝试使用Python技术进行开发，将人人车网二手车信息尽可能的爬取出来，并对结果进行检测判断，最后可视化分析出来，为用户提供精确的查询结果。基于python的二手车销售数据分析系统旨在提高数据挖掘的效率，便于科学的管理和分析二手车数据。

本文先分析基于python的二手车销售数据分析系统的背景和意义；对常见的爬虫原理，获取策略，信息提取等技术进行分析；本系统使用python进行开发，MySQL数据库进行搭建，实现了二手车的数据爬取；对数据库的查询结果进行检测并可视化分析，对系统的前台界面进行管理，分析爬取的结果，并对二手车数据结果进行大屏显示；最后通过测试实现了数据爬取，存储过滤和数据可视化分析，以及系统管理等功能。

---

开发环境

编程语言：Python

数据库 ：Mysql

系统架构：B/S

后端框架：Django

编译工具：Pycharm,Navicat

支持定做：java/php/python/android/小程序/vue/爬虫/c#/asp.net

系统实现

 

5.1数据采集的实现

启动项目，运行爬虫程序，首先通过指定的URL进行过滤，然后将待抓取的URL放入抓取队列中。接着读取URL，解析DNS，下载网页内容，将文本内容通过BeautifulSoup进行存储。

其中爬取到的数据如5.1所示。

图5.1 采集的数据列表

分析HTML，获取对方文本，通过BeautifulSoup. find_all方法查找a链接下的信息，样式为post-item-title。于是得到代码：

soup.find_all("a", class_="post-item-title")

可以读取到所有a链接，并且样式名称为post-item-title的内容。该内容就是本系统需要的爬取内容，包括了二手车数据的标题、URL地址和内容。再通过for语句循环爬取到的对象结果，使用MySQL的cursor.execute方法进行数据保存，最后commit提交方法把数据插入到数据库。本爬虫用到的类库如下：

import requests

import json

from bs4 import BeautifulSoup

import re

import pymysql

5.3系统首页的实现

前台使用VUE技术进行数据查询，在首页中，先建立和服务器端连接请求，然后发送方法调用，接收返回值。首页主要包括了用户注册登录、所有的二手车数据信息、推荐二手车信息。其中首页的界面如5.4所示。

图5.4 系统首页界面

5.4二手车数据大屏显示

大屏板块信息包括了车牌地统计、二手车类型、热卖车辆统计、销售记录统计、成色统计、上市时间统计、颜色统计。最终显示的界面如5.5所示。

图5.5 二手车数据大屏查看

---

论文参考

源码获取

感谢大家的阅读，有不懂的问题可以评论区交流或私聊!喜欢文章可以点赞、收藏、关注、评论！

如需源码请私信