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基于大数据爬虫+数据可视化大屏+Python的广东省人口流动数据分析设计和实现(源码+论文+部署文档等)

2024-09-06 03:00:05Python资料围观65次

这篇文章介绍了基于大数据爬虫+数据可视化大屏+Python的广东省人口流动数据分析设计和实现(源码+论文+部署文档等)，分享给大家做个参考，收藏Python资料网收获更多编程知识

博主介绍：✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

广东省人口流动数据分析项目旨在通过Python技术对广东省的人口流动数据进行深入分析，以揭示人口流动的规律和趋势。该项目将收集广东省各地市的人口流动数据，包括流入人口、流出人口、常住人口等指标，并利用Python的数据处理和分析工具对这些数据进行处理和挖掘。通过对数据的可视化展示，可以直观地了解广东省各地区的人口流动情况，为政府决策提供科学依据。此外，该项目还将探索人口流动与经济发展、城市化进程等因素之间的关系，为制定相应的人口政策和城市规划提供参考。通过该项目的实施，可以有效提升广东省的人口管理水平，促进人口流动的有序发展，实现人口资源的优化配置。

系统开发主要在 Windows 系统下进行，采用支持跨平台的Python语言开发完成，因此可以运行在任意开发环境下。系统采用mysql数据库和B/S结构的方式，按照Django框架进行开发。

程序上交给用户进行使用时，需要提供程序的操作流程图，这样便于用户容易理解程序的具体工作步骤，现如今程序的操作流程都有一个大致的标准，即先通过登录页面提交登录数据，通过程序验证正确之后，用户才能在程序功能操作区页面操作对应的功能。

程序操作流程图

首先前端通过Vue和axios发送HTTP请求到后端的登录接口。在后端接收登录请求的Controller会使用`@RequestParam Map<String, Object> params`来接收前端传递的用户参数，用户名和密码。然后后端根据接收到的参数创建一个查询条件封装对象MyBatis的EntityWrapper用于构建查询条件。接着在业务层，调用相应的service方法来查询数据库中是否存在匹配的用户信息。这个查询方法Login()会将前端传递的对象参数传递到后台的DAO层，进行数据库的交互操作。如果存在符合条件的用户，则会返回相关的用户信息。最后在后端控制器中将查询结果封装成响应体，通过`return R.ok().put("data", userService.selecView(ew))`将用户信息返回给前端。前端收到响应后，可以通过调用Vue、ElementUI等组件来渲染登录结果，例如显示用户信息或者跳转到相应的页面。

系统架构设计

系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环。首先是模型层（Model），模型层通常对应着数据库或者其他数据源，它负责与数据库进行交互，执行各种数据操作，并将处理后的数据传递给控制器层。模型层的设计应该简洁清晰，尽可能减少与视图和控制器的耦合，以提高代码的可维护性和可重用性。

其次是视图层（View）通常是通过网页、移动应用界面或者其他用户界面来展示数据。视图层与用户交互，接受用户的输入，并将输入传递给控制器层进行处理。在MVC三层架构中，视图层应该尽量保持简单，只负责数据的展示和用户交互，不涉及业务逻辑的处理，以保持视图层的清晰度和可复用性，最后是控制器层（Controller），每个层都有特定的职责和功能，通过分层架构设计，实现代码模块化，为软件开发提供了一种有效的架构模式。系统架构如图4-1所示。

详细视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

功能截图：

在系统前台首页，调用`$route(newValue)`方法监听路由变化，根据当前的路由地址来确定活动菜单的索引，并且根据路由的哈希部分（即URL的`#`后面的部分）来判断是否需要滚动页面到顶部或者某个特定元素的位置。如果不是首页，会将页面滚动到指定元素处，否则滚动到页面顶部。另外通过`headportrait()`方法用于更新组件渲染点前用户头像。在用户登录后，后端返回了新的用户信息，需要及时更新页面上的用户头像信息。

5.1系统功能实现

当人们打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。通过注册后登录可以查看到首页、人口数据、公告资讯、意见反馈、个人中心等详细信息。系统首页界面如图5-1所示：

图5-1 系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。用户注册页面如图5-2所示：

图5-2用户注册页面

# 用户注册接口，用于注册新用户账号

def register():

# 获取请求体中的用户注册信息

yonghu = request.json

# 查询数据库中是否已存在相同用户名的用户

# 假设使用一个名为users的字典来模拟数据库查询

users = {

"user1": {"id": 1},

"user2": {"id": 2}

}

if yonghu["yonghuzhanghao"] in users:

return {"error": "注册用户已存在"} # 如果存在同名用户，则返回注册失败信息

# 假设yonghuService.insert方法在service模块中实现

from service import insert_user

# 生成用户ID，使用当前时间戳作为用户ID

import time

uId = int(time.time())

yonghu["id"] = uId # 设置用户ID

# 将新用户信息插入到数据库中

insert_user(yonghu)

return {"result": "ok"} # 注册成功，返回操作成功信息

在人口数据页面的输入栏中输入城市和年份进行查询，可以查看到人口数据详细信息；人口数据页面如图5-3所示：

图5-3人口数据详细页面

在个人中心页面可以对个人中心、修改密码、我的收藏进行详细操作；如图5-4所示：

图5-4 个人中心界面

5.2管理员功能实现

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-5所示。

图5-5 管理员登录界面

# 用户登录接口，用于用户登录验证并生成访问令牌

def login():

# 获取请求参数

username = request.args.get('username')

password = request.args.get('password')

captcha = request.args.get('captcha')

# 查询数据库中是否存在指定用户名的用户

# 假设使用一个名为users的字典来模拟数据库查询

users = {

"user1": {"password": "password1"},

"user2": {"password": "password2"}

}

if username not in users or users[username]["password"] != password:

return {"error": "账号或密码不正确"} # 若用户不存在或密码错误，则返回登录失败信息

# 假设tokenService.generateToken方法在token_service.py中实现

from token_service import generate_token

# 生成用户访问令牌，用于身份验证和授权

token = generate_token(username)

return {"token": token} # 登录成功，返回带有访问令牌的操作成功信息

管理员进入主页面，主要功能包括对用户管理、流动人口管理、人口数据管理、意见反馈、系统管理、个人中心等进行操作。管理员主页面如图5-6所示：

图5-6管理员主界面

用户管理功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义用户的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现用户信息的修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-7所示：

图5-7用户管理界面

流动人口管理功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义流动人口的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括流动人口信息的查询、添加、删除、爬取数据和生成数据等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现流动人口信息的查看、修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义流动人口模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-8所示：

图5-8流动人口管理界面

人口数据管理功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义人口数据的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括人口数据信息的查询、添加、删除、导入、上传模板、下载模板和生成数据等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现人口数据信息的查看、修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义人口数据模块的状态、突变、动作和获取器。如图5-9所示：

图5-9人口数据管理界面

管理员点击系统管理如图5-11所示：

图5-10系统管理界面

5.3数据采集

本程序数据爬取使用经典的requests、urllib包进行数据爬取，爬取的网站为广东省人口网站，广东省人口网站有较强的反爬机制，采用cookie的形式进行封装，再进行数据获取。

定义一个Scrapy爬虫类`liudongrenkouSpider`，用于爬取指定网站的人口信息。`name`定义了爬虫的名称，`spiderUrl`指定了目标网站的URL，`start_urls`将目标网站的URL按分号拆分成一个列表，作为爬取的起始URL。`protocol`和`hostname`用于定义协议和主机名，暂时为空。`realtime`用于指定是否实时获取数据，初始化为False。

代码如下所示。

# 流动人口

class LiudongrenkouSpider(scrapy.Spider):

name = 'liudongrenkouSpider'

spiderUrl = 'https://www.bl.gov.cn/art/2023/10/25/art_1229713728_59077085.html'

start_urls = spiderUrl.split(";")

protocol = ''

hostname = ''

realtime = False

使用parse方法中进行一些初始化操作和判断条件。首先，通过urlparse函数解析self.spiderUrl得到URL的协议和主机名，并将其分别赋值给self.protocol和self.hostname。然后，通过platform.system().lower()获取当前操作系统的名称，并将其转换为小写字母，保存在plat变量中。接着，判断条件如果不是实时爬取（self.realtime为False）并且当前操作系统是Linux或Windows，建立数据库连接，并将连接对象赋值给connect变量。获取数据库的游标对象，并将其赋值给cursor变量，调用table_exists函数检查数据库中是否存在名为'5nw5u40i_liudongrenkou '的表，如果存在就执行关闭游标和连接，调用temp_data函数，最后返回。代码如下所示。

def parse(self, response):
    _url = urlparse(self.spiderUrl)
    self.protocol = _url.scheme
    self.hostname = _url.netloc
    plat = platform.system().lower()
    if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        if self.table_exists(cursor, '5nw5u40i_liudongrenkou') == 1:
            cursor.close()
            connect.close()
            self.temp_data()
            return

使用Scrapy爬虫的回调函数，进行解析详情页面，从response的meta中获取字段对象fileds，最后对其进行赋值和处理。代码如下所示。

def detail_parse(self, response):
    fields = response.meta['fields']
    try:
        fields["detail"] = str( emoji.demojize(response.css('''div.detail-des_lists''').extract_first()))
    except:
        pass
    return fields

5.4数据处理

在基于Python的广东省人口流动数据分析平台开发中，数据集处理是至关重要的环节。以下是我详细的数据集处理流程：

首先，通过多种途径获取人口信息数据集，包括数据爬取人口网站等渠道。其次，进行数据清洗和预处理是必要的环节，以确保数据的质量和完整性。数据清洗包括去除重复项、处理缺失值、纠正错误数据等操作。在数据清洗过程中，采用pandas库进行分析，并结合Scrapy框架进行数据爬取和清洗，以确保数据的准确性和可用性。最后，数据存储阶段采用了MySQL数据库，以确保数据的安全性和可扩展性。

创建一个MySQL数据库的连接引擎，使用root用户和密码为123456来连接名为spider5nw5u40i的数据库，使用pandas的read_sql函数从数据库中读取数据。代码如下所示。

def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider5nw5u40i?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from liudongrenkou limit 50', con = engine)

首先，检查DataFrame对象df是否存在重复的行，使用'df.drop_duplicates()'函数删除对象中重复行。调用'df.isnull()'函数检测对象df'中的缺失值。随后调用'df.dropna()'函数删除具有缺失值的行。'df.fillna(value='暂无')'函数将对象df中的缺失值替换为指定的值'暂无'。代码如下所示。

df.duplicated()
df.drop_duplicates()
df.isnull()
df.dropna()
df.fillna(value = '暂无')

生成一个包含200个介于0到1000之间的随机整数的数组a，然后定义了一个布尔条件cond，用于筛选满足a在100到800之间的元素。生成一个包含10万个符合标准正态分布的随机数的数组b，定义一个布尔条件cond，用于筛选满足b的绝对值大于3的元素。

创建一个形状为10000行3列的DataFrame df2，其中的数据是符合标准正态分布的随机数。定义一个布尔条件cond，用于筛选在df2中任意一列的值大于三倍标准差的行。该行代码使用索引操作df2[cond].index，获取满足条件cond的行的索引。删除具有指定索引的行，并返回更新后的对象df2。代码如下所示。

a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
b = np.random.randn(100000)
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
index = df2[cond].index
df2.drop(labels=index,axis = 0)

移除HTML标签，首先，检查html参数是否为None，如果是则返回空字符串。然后使用正则表达式模式匹配HTML标签的正则表达式（<[^>]+>），并通过re.sub函数将匹配到的HTML标签替换为空字符串。最后使用strip函数去除字符串两端的空白字符，并返回处理后的结果。代码如下所示。

def remove_html(self, html):
    if html == None:
        return ''
    pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
    return pattern.sub('', html).strip()

进行数据库连接，首先从设置中获取数据库的连接参数，包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名和密码。如果没有指定数据库名称，则尝试从self.databaseName中获取。然后根据数据库类型选择相应的数据库连接方式，如果是mysql，则使用pymysql库进行连接，否则使用pymssql库进行连接。最后返回连接对象connect。代码如下所示。

def db_connect(self):
    type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
    host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
    port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
    user = self.settings.get('USER', 'root')
    password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

    try:
        database = self.databaseName
    except:
        database = self.settings.get('DATABASE', '')

    if type == 'mysql':
        connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
    else:
        connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
    return connect

将处理好的数据进行数据存储，定义一个包含插入语句的sql字符串，目标数据库表是liudongrenkou，列名包括id、jobname、salary等，从表5nw5u40i_liudongrenkou中选择符合条件的数据，将这些数据插入到目标表中。执行sql语句，将临时数据插入到目标表中，最后提交事务和关闭数据库连接。部分代码如下所示。

plat = platform.system().lower()

if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):

connect = self.db_connect()

cursor = connect.cursor()

if self.table_exists(cursor, '3zot8a0f_liudongrenkou') == 1:

cursor.close()

connect.close()

self.temp_data()

Return pageNum = 1 + 1

5.5数据可视化

管理员进行爬取数据后可以在看板页面查看到系统简介、词云展示、人口数据分析、城市人口统计、年份人口总数统计、流动人口总数、人口数据总数、流动人口详情等实时的分析图进行可视化管理；看板大屏选择了Echart作为数据可视化工具，它是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，能够无缝集成到Java Web应用中。Echart的强大之处在于其丰富的图表类型和高度的定制化能力，使得管理人员可以通过直观的图表清晰地把握人口数据的各项数据。

为了实现对人口数据信息的自动化收集和更新，我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据，无论是从互联网上抓取最新的人口数据信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能够保证数据的实时性和准确性。

在大数据分析方面，系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台，它的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。通过Hadoop，我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图5-10所示：

图5-11看板详细页面

论文参考：

代码实现：

/**
 * 登录相关
 */
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{
    
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @Autowired
    private TokenService tokenService;

    /**
     * 登录
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/login")
    public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user != null){
            if(!user.getRole().equals(role)){
                return R.error("权限不正常");
            }
            if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
                return R.error("账号或密码不正确");
            }
            String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
            return R.ok().put("token", token);
        }else{
            return R.error("账号或密码或权限不对");
        }

    }
    
    /**
     * 注册
     */
    @IgnoreAuth
    @PostMapping(value = "/register")
    public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 退出
     */
    @GetMapping(value = "logout")
    public R logout(HttpServletRequest request) {
        request.getSession().invalidate();
        return R.ok("退出成功");
    }
    
    /**
     * 密码重置
     */
    @IgnoreAuth
    @RequestMapping(value = "/resetPass")
    public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
        UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));
        if(user==null) {
            return R.error("账号不存在");
        }
        user.setPassword("123456");
        userService.update(user,null);
        return R.ok("密码已重置为：123456");
    }
    
    /**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){
        EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();
        PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }

    /**
     * 信息
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") String id){
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }
    
    /**
     * 获取用户的session用户信息
     */
    @RequestMapping("/session")
    public R getCurrUser(HttpServletRequest request){
        Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
        UserEntity user = userService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", user);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @PostMapping("/save")
    public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
            return R.error("用户已存在");
        }
        userService.insert(user);
        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);
        userService.updateById(user);//全部更新
        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Integer[] ids){
        userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
}

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