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基于爬虫+flask+vue3的二手车数据可视化系统_flask+vue3 源码

flask+vue3 源码

基于flask+vue3的二手车数据可视化系统

一、简介

​ 本项目利用 python 网络爬虫抓取某二手汽车网站二手车信息,完成数据清洗和结构化,存储到Mysql数据库中,使用vue3搭建web系统对车型级别、排量、车龄、行驶里程等元素进行分析,得出影响二手车价格比较重要的元素,并对二手车的保值率进行分析,以可以化的方式对二手车信息进行展示。

基于flask+vue3的二手车数据可视化系统

二、软件架构

​ 这是一个基于Flask和Vue.js构建的Web系统,用户在前端界面进行操作,产生HTTP请求发送至服务器。Flask框架接收到这些请求并创建对应的请求对象。然后,Flask根据路由配置找到匹配的视图函数,执行该函数以处理请求。
​ 在视图函数中,与MySQL数据库进行交互,执行数据的查询、插入、更新或删除等操作,以完成用户的请求。处理完成后,视图函数会构造一个响应对象,这个响应对象包含了要返回给用户的数据。
​ 接着,Flask将响应对象转换为HTTP响应,通过客户端的浏览器呈现结果。在这个过程中,前端使用Vue.js框架来提升用户界面的交互性和动态内容展示,可能还会用ECharts图表库来呈现数据可视化。
​ 整个流程如下:

  1. 用户在前端界面(由Vue.js构建)上进行操作。
  2. 前端界面发送HTTP请求至服务器。
  3. Flask框架接收请求并创建请求对象。
  4. 根据路由,Flask查找并调用对应的视图函数。
  5. 视图函数与MySQL数据库进行交互(假如需要)。
  6. 视图函数处理完请求后,创建一个响应对象。
  7. Flask将响应对象转换为HTTP响应并返回给客户端。
  8. 客户端浏览器接收响应,并由Vue.js动态渲染页面内容和ECharts图表。
1 系统流程

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2 系统功能模块

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3 前后端交互图

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4 系统架构图

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5 管理员流程图

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6 用户流程图

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7 ER图

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8 技术栈

后端:python、flask ;

前端:vue、element ui、echarts;

数据库:MySql

9 系统亮点

在线实时爬取,多线程爬虫、日志监控、日志实时刷新、vue3、线性回归、随机森林、决策树

三、系统功能
首页

首页分为四块,第一块分析了平台用户数、汽车数据条数、平均售价、平均行驶里程、车型类别、颜色种类6个维度的数据;第二块分析了燃油标号占比;第三块分析了各个区间的售价车辆数;第四块分析了各个年份的车辆占比。
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数据概览

将爬取到的数据进行展示,实时展示详细的二手车数据,支持根据名称和年份筛选数据,点击详情按钮可跳转到原始网站二手车详情页面。

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各级别车型分析

该模块以各级别车型为维度,分别分析了各级别车型占比(以饼图展示)、各级别车型均价(展示原价和现价,以折线图展示)和各级别车源数量(以柱状图展示)。
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排量分析

该模块以车辆排量为维度进行分析,分别分析了各排量均价(展示原价和现价,以折线图展示),各排量车源数量(以柱状图展示)。
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车龄分析

该模块以车龄为维度,分别分析了车辆均价(展示原价和现价,以折线图展示)、车源数量(以柱状图展示)、保值率(以折线图展示)和车源数量占比(以饼图展示)。
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行驶里程分析

该模块以车辆行驶里程为维度,分别分析了行驶里程与车龄之间的关系(柱状图)和行驶里程和保值率之间的关系(线性回归)。
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车型分析

该模块以车辆品牌为维度,分别分析了车型保值率四象限图、车型数量排名TOP30和车型词云。
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颜色分析

该模块以颜色为维度,分别分析了各颜色占比和各颜色保值率。
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价格预测

该模块用随机森林回归模型分析了影响二手车保值率的各个属性,用决策树算法对二手车保值率进行预测。
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个人信息

用户查看个人信息,输入新的信息点击提交,可更新个人信息
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修改密码

输入原密码与新密码,可修改密码
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用户管理

​ 该功能是管理员功能,管理用户信息

新增:点击新增按钮,输入用户信息,可添加新用户

搜索:输入用户名字和手机号码,点击搜索即可查询用户信息

编辑:编辑用户信息

重置密码:点击重置密码,可重置该用户密码

启用/停用:对用户账号状态进行修改,被停用的用户无法登录系统

删除:删除该账号
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数据爬取

​ 管理员在该模块可以在线爬取数据。
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爬取日志

​ 展示数据获取日志,管理员有此功能权限,普通用户则无
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登录注册

​ 用户登录注册
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感兴趣的小伙伴可联系我哦~

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