spark课程设计任务

windows11编译安装pysqlcipher3

1、选取合适的数据集：根据毕业设计的主题和目标，选择与之相关的合适的数据集。确保数据集可获得并包含足够的样本和特征，以支持后续的数据分析和开发工作。2、项目背景：介绍毕业设计的背景和动机，说明为什么选择该课题以及相关领域的研究现状和问题。3、项目目标：明确毕业设计的目标和预期成果，阐述希望通过这个项目实现的具体价值和意义。4、数据说明：详细描述所选数据集的来源、规模、结构和内容，包括数据的格式、字段含义、数据质量等信息。5、项目分析：对数据集进行初步的数据分析，包括数据预处理、特征提取、数据探索等，以获得对数据集的深入理解，为后续的开发工作做准备。6、开发环境：采用Echarts大数据可视化技术。项目开发采用当前最主流的前后端分离的方式:后端用Pycharm工具搭建Flask框架，然后利用Python技术完成数据清洗、数据制作，最终形成数据接口;前端用Vscode工具完成可视化大屏布局、用Echarts技术完成图形展示;前后端只通过数据接口交互。7、后端开发：根据项目需求和目标，进行后端开发工作，包括数据处理、函数的设计等，确保后端能够正确处理数据，并提供相应的接口和功能。

windows11编译安装pysqlcipher3

（2）编写爬虫程序，使用Urllib或Requests库获取到服务器URL的首页数据。（3）解析数据，包含图书编号、名称、作者、出版社、出版时间、价格、简介、图书图片的URL，同时实现翻页功能爬取全部网页数据；（4）数据持久化存储：将全部解析的数据存储到 .CSV文件；将全部图书的图片存储到当前目录中“download”文件夹；将全部解析的数据存储到数据库( MySQL或MongoDB )。 编写爬虫程序，使用获取到服务器URL的首页数据。（3）使用解析RE、BS4、XPATH数据，包含图书编号、名称、作者、出版社、出版时间、价格、简介、图书图片的URL，同时实现翻页功能爬取全部网页数据；（4）数据持久化存储：将全部解析的数据存储到 .CSV文件；将全部图书的图片存储到当前目录中“download”文件夹；将全部解析的数据存储到数据库( MySQL或MongoDB )。