博主介绍✌全网粉丝10W,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6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2025年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python 语言、Django 框架、MySQL 数据库、Vue 前端框架、Scrapy 爬虫框架、Echarts 可视化库、Element Plus UI 组件库、Pinia 状态管理、Vue Router、懂车帝网与车质网数据源功能模块数据采集模块条件选车模块销量榜单模块差评榜单模块可视化分析模块车系详情模块后台管理模块用户认证模块项目介绍本系统基于 Python 与 Django 框架开发结合 Scrapy 爬虫与 Vue 前端技术构建集数据抓取、查询展示、可视化分析于一体的汽车信息平台。系统通过 Scrapy 爬虫抓取懂车帝汽车及销量数据、车质网投诉数据经 MySQL 存储后利用 Vue3、Element Plus 与 Echarts 实现丰富交互与可视化。平台提供多条件筛选排序选车、多时间维度销量与差评榜单、车系详情展示含评分雷达图、质量问题词云图及投诉趋势、车系降价排行、品牌数量分布、价格区间分布等多维度可视化分析支持用户注册登录与后台数据管理为用户提供全面的汽车信息查询与决策支持。2、项目界面1汽车数据、条件筛选汽车该页面是汽车数据可视化分析系统的条件选车界面支持按品牌、价格、燃料、座位、车型等多维度筛选汽车以卡片形式展示符合条件的车辆信息同时提供销量榜单、差评榜单和可视化分析等功能入口方便用户精准查找并了解汽车相关数据。2汽车数据详情页该页面是汽车数据可视化分析系统的车型详情界面展示目标车型的基础信息、参数配置、评分雷达图呈现不同版本与车身颜色选择通过标签、词云图、时间轴折线图分析质量问题辅助用户全面了解车型表现。3销量排行榜该页面是汽车数据可视化分析系统的销量榜单界面支持按时间筛选以列表形式展示各车型的排名、车辆图片、名称、级别、价格、评分及销量数据侧边栏还提供条件选车、差评榜单和可视化分析等功能入口方便用户直观了解不同时段的汽车销量排行情况。4差评榜单该页面是汽车数据可视化分析系统的差评榜单界面支持按时间和问题类型筛选以列表形式展示各车型的排名、车辆图片、名称、级别、价格、评分、问题数及具体问题标签侧边栏还提供条件选车、销量榜单和可视化分析等功能入口方便用户直观了解不同时段各类汽车的质量与服务问题分布情况。5可视化分析该页面是汽车数据可视化分析系统的可视化分析界面通过条形图、环形图、柱状图等多种图表分别展示车系降价排行、汽车品牌数量分布及价格范围数量分布侧边栏还提供条件选车、销量榜单和差评榜单等功能入口实现汽车多维度数据的直观可视化展示与分析。6后台数据管理该页面是汽车数据可视化分析系统的后台管理界面以列表形式展示车系的详细信息支持按品牌、子品牌、车系名称等条件搜索筛选同时提供新增、删除等数据维护功能还可对品牌、车系及销量数据进行统计管理实现汽车数据的全流程后台管控。7注册登录该页面是汽车数据可视化分析系统的登录界面提供用户名与密码输入框支持用户完成身份验证登录同时设有注册入口方便新用户创建账号为后续访问系统数据管理、可视化分析等功能提供权限保障。8数据采集该页面是汽车数据分析系统的爬虫代码编辑与运行界面通过编写Scrapy爬虫脚本实现汽车相关数据的采集终端实时展示数据爬取日志为后续汽车数据可视化分析提供原始数据支撑。3、项目说明一、技术栈简要说明系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建前端使用 Vue 框架结合 Element Plus UI 组件库实现交互界面数据库选用 MySQL 进行数据存储。数据采集基于 Scrapy 爬虫框架抓取懂车帝汽车及销量数据、车质网投诉数据可视化部分通过 Echarts 图表库实现雷达图、词云图、时间轴折线图等多种图形渲染状态管理使用 Pinia路由管理采用 Vue Router。二、功能模块详细介绍· 数据采集模块基于 Scrapy 爬虫框架编写爬虫脚本抓取懂车帝网站的汽车及销量数据、车质网网站的汽车投诉数据终端实时展示数据爬取日志经处理后存储于 MySQL 数据库为后续展示与分析提供数据基础。· 条件选车模块支持按品牌、价格、燃料类型、座位、车型等多维度筛选汽车以卡片形式展示符合条件的车辆信息提供按总分、价格、舒适性、外观、配置、动力、空间、内饰等维度排序功能并支持自动翻页。· 销量榜单模块根据近一年、近半年及每个月的车系销量数据进行统计以列表形式展示各车型排名、车辆图片、名称、级别、价格、评分及销量数据支持按时间筛选方便用户了解不同时段的销量排行。· 差评榜单模块根据近一年、近半年及每个月的车系问题投诉数据进行统计支持按时间和问题类型质量问题、服务问题、其他问题筛选以列表形式展示车型排名、问题数及具体问题标签辅助用户了解车辆质量与服务问题分布。· 可视化分析模块通过条形图、环形图、柱状图等多种图表展示车系降价排行官方价与经销商价差值、汽车品牌数量 TOP 分布、价格范围数量分布等指标实现汽车多维度数据的直观可视化分析。· 车系详情模块展示目标车型的基础信息、参数配置、经销商报价、厂商报价、近一年销量排名、投诉量排名通过雷达图分析舒适性、外观、配置、控制、动力、空间、内饰六个维度以词云图展示质量问题关键词用时间轴折线图呈现三种问题的每月投诉量走势、每月销量走势及销量排名走势。· 后台管理模块基于 Django 后台管理框架以列表形式展示车系详细信息支持按品牌、子品牌、车系名称等条件搜索筛选提供新增、删除等数据维护功能可对品牌、车系及销量数据进行统计管理实现汽车数据的全流程后台管控。· 用户认证模块提供用户注册与登录功能包含用户名与密码输入框支持身份验证登录与账号创建为后续访问系统数据管理、可视化分析等功能提供权限保障。三、项目总结本系统基于 Python 与 Django 框架开发结合 Scrapy 爬虫与 Vue 前端技术构建集数据抓取、查询展示、可视化分析于一体的汽车信息平台。系统通过 Scrapy 爬虫抓取懂车帝汽车及销量数据、车质网投诉数据经 MySQL 存储后利用 Vue3、Element Plus 与 Echarts 实现丰富交互与可视化。平台提供多条件筛选排序选车、多时间维度销量与差评榜单、车系详情展示含评分雷达图、质量问题词云图及投诉趋势、车系降价排行、品牌数量分布、价格区间分布等多维度可视化分析支持用户注册登录与后台数据管理为用户提供全面的汽车信息查询与决策支持。4、核心代码fromdjango.shortcutsimportrenderfromdatetimeimportdatetime,timedeltafrom.modelsimport*fromdjango.http.responseimportJsonResponsefromitertoolsimportgroupbyfrom.modelsimport*importjsonfromdjango.http.responseimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportMap,Grid,Bar,Line,Pie,WordCloud,Radar,Timelinefrompyecharts.fakerimportFakerfrompyecharts.commons.utilsimportJsCodefrompyecharts.options.charts_optionsimportMapItemfromdatetimeimportdatetime,timefromdjango.core.paginatorimportPaginatorfromdjango.db.modelsimportQ,Ffrompyecharts.globalsimportSymbolTypefromdjango.db.modelsimportSum,Count,Max,Min,AvgfromcollectionsimportCounterfromrequests_htmlimportrequestsfromitertoolsimportchainfromfunctoolsimportlru_cachedefcar_sales_rank(request):# 获取请求体中的数据bodyrequest.json# 获取请求体中的月份monthbody.get(month)# 定义查询条件qQ()# 根据月份设置查询条件ifmonth1y:# 获取当前日期及1年前的日期todaydatetime.now().date()one_year_agotoday-timedelta(days365)# 设置查询条件qQ(month__gteone_year_ago.strftime(%Y%m),month__ltetoday.strftime(%Y%m))elifmonth6m:# 近半年即6个月todaydatetime.now().date()half_year_agotoday-timedelta(days365//2)# 设置查询条件qQ(month__gtehalf_year_ago.strftime(%Y%m),month__ltetoday.strftime(%Y%m))else:qQ(monthmonth)# 统计各个车系一年内的总销量并按照销量进行排序和排名result(CarSale.objects.filter(q).values(series_id,series_name).annotate(total_salesSum(rank_value)).order_by(-total_sales))# 对结果进行排名result_listlist(result)fori,iteminenumerate(result_list):item[sales_rank]i1# 分页处理数据pagesizebody.get(pagesize,20)page_numbody.get(page,1)paginatorPaginator(result_list,pagesize)# 创建Paginator对象pagepaginator.get_page(page_num)# 获取指定页码的数据resultlist(page.object_list)# 获取每个车系的详细信息并将其添加到结果中foriinresult:car_seriesto_dict([CarSeries.objects.get(series_idi[series_id])])[0]i.update(**car_series)# 返回分页后的结果returnJsonResponse({total:paginator.count,records:result})defcar_issue_rank(request):bodyrequest.json stimebody.get(stime)typebody.get(type)qQ()ifstime1y:# 获取当前日期及1年前的日期todaydatetime.now().date()one_year_agotoday-timedelta(days365)qQ(stime__gteone_year_ago.strftime(%Y-%m-%d),stime__ltetoday.strftime(%Y-%m-%d),)elifstime6m:# 近半年即6个月todaydatetime.now().date()half_year_agotoday-timedelta(days365//2)qQ(stime__gtehalf_year_ago.strftime(%Y-%m-%d),stime__ltetoday.strftime(%Y-%m-%d),)else:qQ(stimestime)iftype:qQ(typetype)# 统计各个车系一年内的总问题数并按照问题数进行排序和排名result(CarIssue.objects.filter(q).values(series_id,series_name).annotate(total_issuesSum(count)).order_by(-total_issues))# 对结果进行排名result_listlist(result)fori,iteminenumerate(result_list):item[issues_rank]i1# 分页处理数据pagesizebody.get(pagesize,20)page_numbody.get(page,1)paginatorPaginator(result_list,pagesize)# 创建Paginator对象pagepaginator.get_page(page_num)# 获取指定页码的数据resultlist(page.object_list)foriinresult:car_seriesto_dict([CarSeries.objects.get(series_idi[series_id])])[0]counterCounter()forxinCarIssue.objects.filter(q,series_idi[series_id]).values_list(dxwt,flatTrue):counter.update(dict([(j[ctiTitle],j[count])forjinx]))i[issues]counter.most_common(10)i.update(**car_series)returnJsonResponse({total:paginator.count,records:result})defget_detail(request):bodyrequest.jsonidbody.get(id)oCarSeries.objects.get(pkid)oto_dict(o,singleTrue)o[brand]to_dict(Brand.objects.get(brand_ido[brand_id]),singleTrue)returnJsonResponse(o)defcar_360_color_pic(request):bodyrequest.jsonidbody.get(id)try:color_pic_listrequests.get(fhttps://www.dongchedi.com/motor/pc/car/series/car_360_color_pic?aid1839app_nameauto_web_pcseries_id{id}).json()[data][color_pic_list]except:color_pic_list[]returnJsonResponse(color_pic_list,safeFalse)defradar_chart(request):bodyrequest.jsonidbody.get(id)# 从数据库中读取评分数据car_seriesCarSeries.objects.get(series_idid)color#f4cf63# 转换数据范围min_score1max_score500scale5comfort_scorecar_series.comfort_score/max_score*scale appearance_scorecar_series.appearance_score/max_score*scale configuration_scorecar_series.configuration_score/max_score*scale control_scorecar_series.control_score/max_score*scale power_scorecar_series.power_score/max_score*scale space_scorecar_series.space_score/max_score*scale interiors_scorecar_series.interiors_score/max_score*scale total_scoreround(car_series.total_score/max_score*scale,2)defcar_series_analysis(request):low_price_data{}foriinrange(7):low_price_data[str(i)]0forcar_seriesinCarSeries.objects.all():ifcar_series.dealer_low_priceisnotNone:ifcar_series.dealer_low_price10:low_price_data[0]1elifcar_series.dealer_low_price15:low_price_data[1]1elifcar_series.dealer_low_price20:low_price_data[2]1elifcar_series.dealer_low_price25:low_price_data[3]1elifcar_series.dealer_low_price30:low_price_data[4]1elifcar_series.dealer_low_price40:low_price_data[5]1else:low_price_data[6]1bar(Bar().add_xaxis([0-10万,10-15万,15-20万,20-25万,25-30万,30-40万,50万以上]).add_yaxis(车系数量,[low_price_data[0],low_price_data[1],low_price_data[2],low_price_data[3],low_price_data[4],low_price_data[5],low_price_data[6],],bar_width50,).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title价格范围数量分布图,pos_leftcenter,pos_top0),legend_optsopts.LegendOpts(is_showFalse),xaxis_optsopts.AxisOpts(name价格范围,axispointer_optsopts.AxisPointerOpts(is_showTrue,type_shadow),),yaxis_optsopts.AxisOpts(name车系数量),))returnHttpResponse(bar.dump_options(),content_typeaplication/json)5、项目列表6、项目获取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