Flask+echarts做多图联动查询界面：
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引言
- 目的和背景
- 文档结构
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农产品价格数据/空气质量指数AQI可视化展示分析
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数据收集和准备
- 数据源描述
- 数据收集方法
- 数据清洗与预处理
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可视化界面设计与实现
- 界面需求描述
- 使用echarts和pyecharts实现可视化界面
- 输入参数和数据展示方式
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可视化分析结果展示
- 不同城市和农产品的可视化界面展示
- 数据分析和解读
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自主选择课题
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选题背景和目的
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网页数据爬取和预处理
- 网站管理者爬虫协议遵守描述
- 网页爬取方法和工具选择
- 数据清洗和存储方式
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数据分析和可视化
- 提取存储的部分数据描述
- 数据分析方法和工具选择
- 使用pyecharts对数据进行可视化
- flaks框架实现前后端分离
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可选项目：间隔性爬虫做动态数据可视化
- 动态数据获取和更新描述
- 使用pyecharts实现动态可视化界面
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课程设计文档编写
- 结果展示和分析
- 设计思路和实现方法
- 遇到的问题和解决方案
- 效果评估和改进方向
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结论
- 总结课程设计的目标和成果
- 提出可能的改进和扩展方向
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参考文献
请注意，以上只是一个简单的建议，你可以根据具体需求和要求进行调整。同时，你还应该在文档中添加适当的标题、子标题和图表等，以增强可读性和清晰度。1、农产品价格数据/空气质量指数AQI可视化展示分析，使用echarts和pyecharts实现一个可视化的界面，数据源是我之前发给你们的农产品价格变动数据，输入不同城市和农产品名称，可以展示不同的可视化界面。
2、自主选择课题，通过分析爬取相应网站的网页数据（注意：要遵守网站管理者所制定的爬虫协议）；
将爬取的数据做预处理并存储到文件或者数据库中；
根据提取存储的部分数据做分析处理；
使用pyecharts对数据进行可视化，要求使用flask框架做前后端分离（*可选项目：间隔性爬虫做动态数据可视化）。
编写课程设计文档
最终结果类似下面图片中的类型：
操作视频：
Flask+echarts做多图联动查询界面农产品价格数据可视化展示分析
query文件：
`# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, request, render_template
from pro import getdata
app = Flask(__name__)
@app.route('/query/', methods=['GET', 'POST'])
def query():if request.method == "POST":city = request.form.get("city")product = request.form.get("product")dict_return = getdata(city,product)return render_template('query.html', dict_return=dict_return)else:dict_return = getdata('杭州市','商品20')return render_template('query.html', dict_return=dict_return)
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)`
数据：
废了半天时间找的各省js文件！！！：
**
