爬虫+Flask+Echarts搭建《深度学习》书评显示大屏
发布人：shili8
发布时间：2024-12-23 01:39
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**深度学习书评显示大屏**
在本文中，我们将使用爬虫技术抓取网页数据，利用Flask框架构建一个web应用，并使用Echarts库绘制图表展示《深度学习》书评的热度。
###1. 爬虫部分首先，我们需要使用爬虫技术抓取网页数据。我们将使用Python的requests和BeautifulSoup库来实现这一点。
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 发送请求，获取网页源代码url = " />response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到所有评论的div元素comments_divs = soup.find_all('div', class_='comment-content')
# 初始化一个列表，存储所有评论all_comments = []
# 遍历每个评论的div元素for comment_div in comments_divs:
# 找到评论的文本内容 comment_text = comment_div.get_text()
# 将评论添加到列表中 all_comments.append(comment_text)
# 打印所有评论print(all_comments)
###2. Flask部分接下来，我们需要使用Flask框架构建一个web应用。我们将创建一个路由，接受GET请求，并返回一个包含所有评论的HTML页面。
from flask import Flask, render_template_stringapp = Flask(__name__)
# 定义一个函数，返回一个包含所有评论的HTML页面@app.route('/')
def index():
# 从数据库或文件中读取所有评论 all_comments = ["评论1", "评论2", "评论3"]
# 使用Echarts库绘制图表 chart_data = {
'xAxis': ['评论1', '评论2', '评论3'],
'yAxis': [10,20,30]
}
# 返回一个包含所有评论和图表的HTML页面 return render_template_string('''
<html>
<head>
</head>
<body>
<h1>《深度学习》书评显示大屏</h1>
<div id="comments">
{% for comment in all_comments %}
{{ comment }}
{% endfor %}
</div>
<div id="chart" style="width:600px; height:400px;"></div>
<script src=" /> <script>
var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
var option = {
xAxis: [{
type: 'category',
data: {{ chart_data.xAxis }}
}],
yAxis: [{
type: 'value',
axisLabel: {
formatter: '{value}'
}
}],
series: [{
name: '评论数',
data: {{ chart_data.yAxis }},
type: 'bar'
}]
};
chart.setOption(option);
</script>
</body>
</html>
''', all_comments=all_comments)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
###3. Echarts部分最后，我们需要使用Echarts库绘制图表。我们将创建一个图表，展示《深度学习》书评的热度。
javascriptvar chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
var option = {
xAxis: [{
type: 'category',
data: ['评论1', '评论2', '评论3']
}],
yAxis: [{
type: 'value',
axisLabel: {
formatter: '{value}'
}
}],
series: [{
name: '评论数',
data: [10,20,30],
type: 'bar'
}]
};
chart.setOption(option);
### 总结在本文中，我们使用爬虫技术抓取网页数据，利用Flask框架构建一个web应用，并使用Echarts库绘制图表展示《深度学习》书评的热度。我们创建了一个路由，接受GET请求，并返回一个包含所有评论和图表的HTML页面。
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