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最新推荐文章于 2024-05-25 21:05:31 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-25 21:05:31 发布 · 294 阅读

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#大数据 #hadoop #hive #课程设计 #scrapy #数据仓库 #spark

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本文介绍了博主及其团队专注于计算机专业毕业设计项目，包括使用Python爬取药房网医院数据，数据清洗，存储在HDFS，Hive分析，以及将数据迁移至MySQL，后端采用SpringBoot，前端通过Echarts实现可视化。提供代码示例展示了整个流程。

博主介绍：✌全网粉丝100W+,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毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌

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文章包含：项目选题 + 项目展示图片（必看）

技术栈：使用python爬取药房网医院数据，清洗后上传hdfs，使用hive集群进行数据分析，sqoop迁移到mysql，springboot作为后端，前端echarts驾驶舱可视化

数据分析代码分享如下：

import requests  
from bs4 import BeautifulSoup  
  
def get_hospital_info(url):  
    headers = {  
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'  
    }  
  
    response = requests.get(url, headers=headers)  
  
    if response.status_code != 200:  
        print(f"Failed to retrieve page. Status code: {response.status_code}")  
        return None  
  
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')  
  
    # 根据医院网站的HTML结构提取信息  
    # 假设医院名称在一个具有特定类的标题标签内  
    hospital_name = soup.find('h1', class_='hospital-name').text.strip()  
  
    # 假设地址在一个具有特定类的段落标签内  
    hospital_address = soup.find('p', class_='hospital-address').text.strip()  
  
    # 假设联系电话在一个具有特定类的段落标签内  
    hospital_phone = soup.find('p', class_='hospital-phone').text.strip()  
  
    # 构建并返回医院信息字典  
    hospital_info = {  
        'name': hospital_name,  
        'address': hospital_address,  
        'phone': hospital_phone  
    }  
  
    return hospital_info  
  
# 示例：爬取某个医院网站的信息  
hospital_url = 'https://example.com/hospital'  # 替换为实际的医院网站URL  
hospital_data = get_hospital_info(hospital_url)  
  
if hospital_data:  
    print("Hospital Information:")  
    print("Name:", hospital_data['name'])  
    print("Address:", hospital_data['address'])  
    print("Phone:", hospital_data['phone'])