基于大数据python sprak熬夜人群数据分析可视化系统(源码+LW+部署讲解+数据库+ppt)

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源码获取:https://pan.baidu.com/s/1q8QKsgqj8O50BK3MIiH28Q?pwd=ngid 提取码: ngid 
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项目介绍

基于大数据python sprak熬夜人群数据分析可视化系统(源码+LW+部署讲解+数据库+ppt) 

技术栈

1.运行环境:python3.7/python3.7
2.IDE环境:pycharm+mysql8.0;
3.数据库工具:Navicat15
技术栈
后端:python+django
前端:vue+CSS+JavaScript+jQuery+elementui

项目截图

核心代码

# coding:utf-8
# author:ila
import click,py_compile,os
from configparser import ConfigParser
from configs import configs
from utils.mysqlinit import Create_Mysql
from api import create_app
from api.exts import db
from api.models.user_model import *
from api.models.config_model import *
from api.models.brush_model import *
@click.group()
def sub():
    pass


@click.command()
@click.option("-v", default=0.1, type=float)
def verr(v):
    # VERSION = 0.1
    click.echo("py sub system version:{}".format(v))


@click.command()
def run():
    app = create_app(configs)
    app.debug = configs['defaultConfig'].DEBUG
    app.run(
        host=configs['defaultConfig'].HOST,
        port=configs['defaultConfig'].PORT,
        threaded=configs['defaultConfig'].threaded,
        processes=configs['defaultConfig'].processes
    )


@click.command()
def create_all():
    app = create_app(configs)
    with app.app_context():
        print("creat_all")
        db.create_all()

@click.command()
@click.option("--ini", type=str)
def initsql(ini):
    cp = ConfigParser()
    cp.read(ini)
    sqltype = cp.get("sql", "type")
    database= cp.get("sql", "db")
    if sqltype == 'mysql':
        cm = Create_Mysql(ini)
        cm.create_db("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS  `{}`  /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */ ;".format(database))
        with open("./db/mysql.sql", encoding="utf8") as f:
            createsql = f.read()
        createsql = "DROP TABLE" + createsql.split('DROP TABLE', 1)[-1]
        cm.create_tables(createsql.split(';')[:-1])
        cm.conn_close()
    elif sqltype == 'mssql':
        cm = Create_Mysql(ini)
        cm.create_db("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS  `{}` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;".format(database))
        with open("./db/mssql.sql", encoding="utf8") as f:
            createsql = f.read()
        createsql = "DROP TABLE" + createsql.split('DROP TABLE', 1)[-1]
        cm.create_tables(createsql.split(';')[:-1])
        cm.conn_close()
    else:
        print('请修改当前面目录下的config.ini文件')

@click.command()
@click.option("--py_path", type=str)
def compile(py_path):
    print("py_path====>",py_path)
    py_compile.compile(py_path)


@click.command()
def replace_admin():
    filePath=os.path.join(os.getcwd(),"api/templates/front/index.html")
    if os.path.isfile(filePath):
        print(filePath)
        with open(filePath,"r",encoding="utf-8") as f:
            datas=f.read()
        datas=datas.replace('baseurl+"admin/dist/index.html#"','"http://localhost:8080/admin"')
        datas=datas.replace('baseurl+"admin/dist/index.html#/login"','"http://localhost:8080/admin"')

        with open(filePath,"w",encoding="utf-8") as f:
            f.write(datas)


sub.add_command(verr)
sub.add_command(run,"run")
sub.add_command(create_all,"create_all")
sub.add_command(initsql,"initsql")
sub.add_command(replace_admin,"replace_admin")
if __name__ == "__main__":
    sub()

### 使用 SparkPython 接口 Apache Spark 是一种分布式计算框架,支持大规模数据处理。为了方便开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序,官方提供了 **PySpark** 工具包。通过 PySpark,用户可以利用 Python 脚本操作 Spark 集群。 #### 1. PySpark 基础概念 PySpark 提供了一个名为 `pyspark.SparkContext` 的类来初始化 Spark 上下文环境[^1]。此上下文允许开发人员连接到 Spark 集群并执行各种任务。此外,PySpark 支持 DataFrame API 和 SQL 查询功能,使得数据分析更加直观高效。 当启用特定配置项(如 `spark.sql.execution.pythonUDF.arrow.enabled=false`),可以通过调整参数优化性能表现。例如设置该选项为 false 可禁用 Arrow 数据传输机制从而兼容旧版本系统需求;而开启此项则能显著提升基于矢量化操作的数据交换速度。 #### 2. 安装与启动 PySpark 要开始使用 PySpark,请先安装必要的依赖库: ```bash pip install pyspark ``` 接着可通过如下方式创建基本的应用实例: ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("example").setMaster("local[*]") sc = SparkContext(conf=conf) data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) result = data.map(lambda x: x * 2).collect() print(result) ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的 RDD 并对其进行转换和行动操作。 #### 3. 结合 Pandas 进行分析 除了原生的支持外,还可以借助第三方工具增强功能集。比如,在某些场景下可能希望对结果进一步统计汇总时,可引入 pandas 来完成更复杂的运算逻辑[^2]: ```python import pandas as pd df_spark = ... # some spark dataframe operations here pdf = df_spark.toPandas() average_metrics = pdf['metric_column'].mean() std_deviation = pdf['another_col'].std() total_sum = pdf.sum(axis=0)['yet_another'] ``` 以上片段说明了怎样把 Spark DataFrames 转换成 Pandas DataFrames 后再调用其内置的方法实现平均数、标准差以及求和等功能。 #### 4. 执行计划解析 深入理解内部工作机制有助于编写高效的查询语句。以 executePlan 方法为例,它是整个流程的核心部分之一,负责构建完整的 QueryExecution 对象以便后续阶段能够按照预定策略运行作业[^3]: ```scala def executePlan(plan: LogicalPlan): QueryExecution = { createQueryExecution(plan) } ``` 这段 Scala 实现揭示了传入 logical plan 如何被转化为实际可行的任务结构体形式。 ---
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