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开发技术:selenium(Python爬虫)、spark、hadoop、scala、hive、sqoop、Flask、echarts、mysql
分析流程:python爬取直播数据存到.csv文件、mysql数据库(备份数据集),上传CSV到hdfs分布式文件系统上,hive导入csv建模,一部分指标使用hive_sql分析后用sqoop导入mysql,一部分指标使用idea+spark+scala分析计算存入mysql。最终利用flask+echarts构建可视化大屏炫酷
创新点:可视化大屏;spark+hive离线计算、实时计算全部实现;Python采集真实直播数据
当提到"Python直播代码"时,这可能指的是使用Python编写一个简单的网络应用程序,可以实现视频直播或者实时消息传递。这里我提供一个基于 Flask 框架的简单示例,实现一个简单的文字直播功能。
- from flask import Flask, render_template
- from gevent import monkey
- from gevent.pywsgi import WSGIServer
-
- monkey.patch_all()
-
- app = Flask(__name__)
-
- # 存储实时消息的列表
- messages = []
-
- @app.route('/')
- def index():
- return render_template('index.html', messages=messages)
-
- @app.route('/post_message/<message>')
- def post_message(message):
- # 接收新消息并存储到列表中
- messages.append(message)
- return 'Message posted: {}'.format(message)
-
- if __name__ == '__main__':
- http_server = WSGIServer(('', 5000), app)
- http_server.serve_forever()
上述代码使用 Flask 框架创建了一个简单的 Web 应用,包含两个路由。用户可以访问根路径('/')来查看实时消息,也可以通过访问 '/post_message/<message>' 来发布新的消息。消息会被存储在服务器端的列表中,并在根路径页面上实时展示。
同时,为了提供实时性的支持,代码中使用了 gevent 库来实现协程,以便处理多个并发请求。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际的直播功能可能需要更多的实现细节和功能扩展,比如用户认证、实时聊天室、视频流等。如果您需要更复杂的直播功能,可能需要借助现成的直播平台或者专业的直播流媒体服务。
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