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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、requests爬虫、HTML、高德地图、数据分析
本项目聚焦地铁数据的深度挖掘与直观呈现，以 Python 为开发语言，整合 Flask 框架、MySQL 数据库、Echarts 可视化工具、requests 爬虫技术及高德地图 API，构建集地铁数据采集、存储、分析、可视化于一体的系统，为城市交通研究、出行规划提供数据支撑，兼具实用性与分析价值。​
技术实现上，系统通过 requests 爬虫获取全国各城市地铁线路、站点等基础数据，经清洗后存入 MySQL 数据库，确保数据完整性与安全性；以 Flask 框架搭建 Web 服务端，实现前端页面与后端数据的高效交互；借助 Echarts 生成多样化可视化图表（如柱状图、折线图、词云图），结合高德地图 API 展示地铁空间分布，让数据呈现更直观；同时通过 HTML 构建用户友好的前端界面，包含登录模块保障系统使用安全。​
功能与界面呈现上，系统覆盖多维度地铁数据分析：从 “地铁线路数量分布”“各线路站点数量分布” 图表，可快速掌握不同城市地铁规模；“最爱用‘门’命名的城市”“地铁站最爱用字排行”“地图名词云图分析”，挖掘站点命名的语言文化特征；“各城市分布地图” 结合高德地图直观展示地铁空间布局；“大学数量与站点数量的关系” 图表，揭示教育资源与交通配套的关联；“数据采集” 界面则支持数据更新与管理。​
整体而言，系统通过爬虫 - 存储 - 分析 - 可视化的全流程设计，将分散的地铁数据转化为有价值的分析成果，界面交互流畅、图表类型丰富，可满足交通研究者、普通用户等不同群体的需求，为城市地铁规划与出行分析提供高效数据工具。

2、项目界面

1 、地铁线路数量分布

2、各线路站点数量分布

3、最爱用【门】命名的城市

4、地铁站最爱用的字排行

5、站点数量分布

6、各城市分布地图

7、大学数量与站点数量的关系

8、各城市各站点数量

9、地图名词云图分析

10、地铁数据分布

11、登录界面

12、数据采集

3、项目说明

项目功能模块介绍

1. 地铁线路数量分布

• 功能：展示不同城市地铁线路的数量分布情况。
• 实现方式：
  • 使用 requests 爬虫从相关数据源（如地铁官网、开放数据平台）获取地铁线路数据。
  • 数据存储到 MySQL 数据库中。
  • 前端使用 Echarts 可视化库生成柱状图或饼图，展示各城市的地铁线路数量分布。

2. 各线路站点数量分布

• 功能：展示每个地铁线路的站点数量分布。
• 实现方式：
  • 数据通过爬虫获取并存储到 MySQL 数据库。
  • 使用 Flask 后端从数据库中提取数据。
  • 前端通过 Echarts 生成图表，展示站点数量分布。

3. 最爱用【门】命名的城市

• 功能：分析并展示哪些城市最喜欢用“门”字命名地铁站点。
• 实现方式：
  • 对地铁站点名称进行文本分析，统计包含“门”字的站点数量。
  • 数据存储到 MySQL 数据库。
  • 前端通过 Echarts 生成地图或柱状图，展示结果。

4. 地铁站最爱用的字排行

• 功能：统计并展示地铁站名称中最常用的汉字。
• 实现方式：
  • 对地铁站点名称进行文本分析，提取汉字并统计频率。
  • 数据存储到 MySQL 数据库。
  • 前端通过 Echarts 生成柱状图或词云图，展示常用汉字排行。

5. 站点数量分布

• 功能：展示不同城市地铁站点的数量分布。
• 实现方式：
  • 数据通过爬虫获取并存储到 MySQL 数据库。
  • 使用 Flask 后端从数据库中提取数据。
  • 前端通过 Echarts 生成地图或柱状图，展示站点数量分布。

6. 各城市分布地图

• 功能：在地图上展示各城市的地铁站点分布。
• 实现方式：
  • 使用高德地图 API 获取地图数据。
  • 数据通过爬虫获取并存储到 MySQL 数据库。
  • 前端通过高德地图 API 在地图上标记地铁站点位置。

7. 大学数量与站点数量的关系

• 功能：分析大学数量与地铁站点数量之间的关系。
• 实现方式：
  • 爬取大学数量和地铁站点数量数据。
  • 数据存储到 MySQL 数据库。
  • 使用数据分析工具（如 Pandas）进行相关性分析。
  • 前端通过 Echarts 生成散点图或折线图，展示分析结果。

8. 各城市各站点数量

• 功能：展示每个城市中每个地铁站点的数量。
• 实现方式：
  • 数据通过爬虫获取并存储到 MySQL 数据库。
  • 使用 Flask 后端从数据库中提取数据。
  • 前端通过 Echarts 生成图表，展示站点数量分布。

9. 地图名词云图分析

• 功能：生成地铁站点名称的词云图，展示常用词汇。
• 实现方式：
  • 对地铁站点名称进行文本分析，提取高频词汇。
  • 数据存储到 MySQL 数据库。
  • 前端通过 Echarts 生成词云图，展示结果。

10. 地铁数据分布

• 功能：展示地铁数据的整体分布情况，可能包括线路、站点、客流量等。
• 实现方式：
  • 数据通过爬虫获取并存储到 MySQL 数据库。
  • 使用 Flask 后端从数据库中提取数据。
  • 前端通过 Echarts 生成多种图表，展示数据分布。

11. 登录界面

• 功能：用户可以通过此界面登录系统。
• 实现方式：
  • 使用 Flask 提供用户登录接口。
  • 前端使用 HTML 和 CSS 设计登录页面，用户输入用户名和密码后通过表单提交到后端进行验证。

12. 数据采集

• 功能：提供数据采集功能，定期从外部数据源获取地铁数据。
• 实现方式：
  • 使用 Python 的 requests 库编写爬虫脚本。
  • 数据采集脚本定期运行，将数据存储到 MySQL 数据库。
  • 可以通过后台管理界面手动触发数据采集任务。

4、核心代码

import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'}


def get_message(ID, cityname, name):
    """
    地铁线路信息获取
    """
    url = 'http://map.amap.com/service/subway?_1555502190153&srhdata=' + ID + '_drw_' + cityname + '.json'
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    html = response.text
    result = json.loads(html)
    for i in result['l']:
        for j in i['st']:
            # 判断是否含有地铁分线
            if len(i['la']) > 0:
                print(name, i['ln'] + '(' + i['la'] + ')', j['n'])
                with open('subway.csv', 'a+', encoding='gbk') as f:
                    f.write(name + ',' + i['ln'] + '(' + i['la'] + ')' + ',' + j['n'] + '\n')
            else:
                print(name, i['ln'], j['n'])
                with open('subway.csv', 'a+', encoding='gbk') as f:
                    f.write(name + ',' + i['ln'] + ',' + j['n'] + '\n')


def get_city():
    """
    城市信息获取
    """
    url = 'http://map.amap.com/subway/index.html?&1100'
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    html = response.text
    # 编码
    html = html.encode('ISO-8859-1')
    html = html.decode('utf-8')
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    # 城市列表
    res1 = soup.find_all(class_="city-list fl")[0]
    res2 = soup.find_all(class_="more-city-list")[0]
    for i in res1.find_all('a'):
        # 城市ID值
        ID = i['id']
        # 城市拼音名
        cityname = i['cityname']
        # 城市名
        name = i.get_text()
        get_message(ID, cityname, name)
    for i in res2.find_all('a'):
        # 城市ID值
        ID = i['id']
        # 城市拼音名
        cityname = i['cityname']
        # 城市名
        name = i.get_text()
        get_message(ID, cityname, name)


if __name__ == '__main__':
    get_city()

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