博主介绍：✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、flask框架、Echarts可视化、Prophet时间序列预测算法、逻辑回归算法、requests爬虫、汽车之家二手车

2、项目界面

（1）数据可视化分析大屏

（2）数据中心

（3）汽车口碑分析1----评分、评价人数

（4）汽车口碑分析2----评分与售价关系、各类型均价分析

（5）汽车推荐

（6）各品牌销量预测

（7）后台管理

（8）注册登录

（9）数据采集

3、项目说明

1. 数据可视化分析大屏

• 功能：展示汽车相关数据的可视化分析，如销量、价格、口碑等。
• 技术实现：使用 Echarts 进行数据可视化，将复杂的汽车数据以直观的图表形式呈现。

2. 数据中心

• 功能：集中管理汽车数据，包括车辆信息、销售数据、用户评价等。
• 技术实现：通过 Flask 框架搭建后端接口，实现数据的存储、查询和管理。

3. 汽车口碑分析

• 功能：
  • 分析汽车的评分和评价人数。
  • 探讨评分与售价的关系。
  • 分析各类型汽车的均价。
• 技术实现：使用逻辑回归算法对口碑数据进行分析，结合 Echarts 进行可视化展示。

4. 汽车推荐

• 功能：根据用户的需求和偏好，推荐合适的汽车。
• 技术实现：利用逻辑回归算法对用户数据进行分析，实现个性化推荐。

5. 各品牌销量预测

• 功能：预测各品牌汽车的未来销量。
• 技术实现：使用 Prophet 时间序列预测算法，结合历史销售数据进行预测。

6. 后台管理

• 功能：管理员可以进行数据管理、用户管理、权限设置等操作。
• 技术实现：通过 Flask 框架搭建后台管理系统，实现对整个平台的管理。

7. 注册登录

• 功能：用户可以通过注册和登录访问平台，保护用户数据和隐私。
• 技术实现：使用 Flask 提供的用户认证功能，实现安全的注册和登录机制。

8. 数据采集

• 功能：从汽车之家二手车等平台采集数据。
• 技术实现：使用 requests 爬虫技术，定期从外部网站抓取数据，更新平台数据。

4、核心代码

import re
import time
import traceback
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import models
from sqlalchemy import and_
session = requests.session()
url = 'https://k.autohome.com.cn/'
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36",
    "Referer": "https://k.autohome.com.cn/"
}

session.get(url=url,headers=headers,verify=False)


dicts_item = {
    '小型SUV': 'https://k.autohome.com.cn/suva01/',
    '紧凑型SUV': 'https://k.autohome.com.cn/suva1/',
    '中型SUV': 'https://k.autohome.com.cn/suvb1/',
    '中大型SUV': 'https://k.autohome.com.cn/suvc1/',
    '大型SUV': 'https://k.autohome.com.cn/suvd1/',
    '微型车': 'https://k.autohome.com.cn/a001/',
    '小型车': 'https://k.autohome.com.cn/a01/',
    '紧凑型车': 'https://k.autohome.com.cn/a1/',
    '中型车': 'https://k.autohome.com.cn/b1/',
    '中大型车': 'https://k.autohome.com.cn/c1/',
    '大型车': 'https://k.autohome.com.cn/d1/',
    'MPV': 'https://k.autohome.com.cn/mpv1/',
    '跑车': 'https://k.autohome.com.cn/s1/',
    '皮卡': 'https://k.autohome.com.cn/p1/',
    '微面': 'https://k.autohome.com.cn/mb1/'}

for _key,_url in dicts_item.items():
    time.sleep(3)
    headers = {
    }

    print(_url)
    h1 = session.get(url=_url + '#pvareaid=2099126',headers=headers,verify=False)
    print(h1.request.url)
    if h1.request.url == 'https://k.autohome.com.cn':
        print(1111)
        h1 = session.get(url=_url, headers=headers, verify=False)


    soup = BeautifulSoup(h1.text,'html.parser')
    lis = soup.select('ul.list-cont > li')
    # print(lis)
    for li in lis:
        time.sleep(1)
        try:
            img_url = li.select('img')[0].attrs.get('src')
            title = li.select('a.font-14-b')[0].text.strip()
            fenshu = li.select('span.red')[0].text.strip()
            renshu = li.select('a')[-1].text.strip()
            lianjie = li.select('a.font-14-b')[0].attrs.get('href')
            if not str(lianjie).startswith('http'):
                lianjie = 'https://k.autohome.com.cn' + lianjie + '#pvareaid=102519'

            print(img_url,title,fenshu,renshu,lianjie)
            print(lianjie)
            h2 = session.get(url=lianjie, headers=headers, verify=False)
            soup2 = BeautifulSoup(h2.text, 'html.parser')
            # print(soup2)
            subnav_name = soup2.select('div.header_toolbar__car__name__5SxJb a')[0].text
            brand = subnav_name.split('-')[0]
            Sub_brand = subnav_name.split('-')[1:]
            if len(Sub_brand) == 1:
                Sub_brand = Sub_brand[0]
            else:
                Sub_brand = '-'.join(Sub_brand)
            price = re.findall('seriesMinPrice":{"title":"(.*?)万',h2.text)[0]
            pingjias = soup2.select('ul.score_tag__Wq2Z4 > li')
            if not models.Automobile.query.filter(models.Automobile.url==lianjie).all():
                models.db.session.add(
                    models.Automobile(
                        title=title,
                        brand=brand,
                        Sub_brand=Sub_brand,
                        price=price,
                        pingfen=fenshu,
                        renshu=renshu,
                        img_url=img_url,
                        url=lianjie,
                        type=_key
                    )
                )
                models.db.session.commit()

            for pingjia in pingjias:
                print(pingjia)
                try:
                    text1 = pingjia.select("div")[0].text.strip()
                    renshu2 = re.findall('(\d+)',text1)
                    if renshu2:
                        renshu2 = renshu2[0]
                    else:
                        renshu2 = '0'
                    content = text1.replace(renshu2,'')
                    datas1 = models.Automobile.query.filter(models.Automobile.url==lianjie).all()[0]

                    print(content,renshu2)
                    if not models.PingLun.query.filter(
                        and_(models.PingLun.automobile_id == datas1.id, models.PingLun.content == content)).all():
                        print('插入数据',content,renshu2)
                        models.db.session.add(
                            models.PingLun(
                                content=content,
                                renshu = renshu2,
                                automobile_id = datas1.id
                            )
                        )
                        models.db.session.commit()
                except:
                    print(traceback.format_exc())
                    continue
        except:
            print(traceback.format_exc())
            continue

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   （绿色聊天软件）

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻