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项目内容
案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、实战价格元以上。案例
以下是源码分析，源码点击文末链接
项目目的实战
1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。案例生态app源码
2. 不同关键词word对应的源码sales统计分析。
3. 商品的实战价格分布情况分析。
4. 商品的案例销量分布情况分析。
5. 不同价格区间的源码商品的平均销量分布。
6. 商品价格对销量的实战影响分析。
7. 商品价格对销售额的案例影响分析。
8. 不同省份或城市的源码商品数量分布。
9. 不同省份的实战商品平均销量分布。
注：本项目仅以以上几项分析为例。案例
项目步骤
1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。
2. 数据清洗和处理。
3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。
4. 数据柱形图可视化barh。
5. 数据直方图可视化hist。
6. 数据散点图可视化scatter。
7. 数据回归分析可视化regplot。
工具&模块：
工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。
模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。
原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。
一、爬取数据
因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。
说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。
代码如下：
二、数据清洗、处理：
(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)
代码如下：
说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。
代码如下:
三、数据挖掘与分析：
1. 对raw_title列标题进行文本分析：
使用结巴分词器，免更新cplayerx源码安装模块pip install jieba。
对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。
观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。
有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。
词云可视化：
安装模块wordcloud。
方法1：pip install wordcloud。
方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。
软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...
注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。
代码如下：
分析
1. 组合、整装商品占比很高；
2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；
3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；
4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。
2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：
（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）
代码如下：
对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。
（本例中取销量排名前的词语进行绘图）
由图表可知：
1. 组合商品销量最高；
2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；
3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；
4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；
5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。
3. 商品的价格分布情况分析：
分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；
2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；
3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。
4. 商品的销量分布情况分析：
同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。
代码如下：
由图表及数据可知：
1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的歪歪漫画vue源码次之；
2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；
3. 销量以上的商品很少。
5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；
2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；
3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。
6. 商品价格对销量的影响分析：
同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；
2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。
7. 商品价格对销售额的影响分析：
代码如下：
由图表可知：
1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；
2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；
3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。
8. 不同省份的商品数量分布：
代码如下：
由图表可知：
1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；
2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。
9. 不同省份的商品平均销量分布：
代码如下：
热力型地图
源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战
Python爬虫实战之（四）| 模拟登录京东商城
本篇内容主要介绍如何通过Python实现模拟登录京东商城。京东商城登录页面需要输入用户名和密码，但实际操作中，浏览器会自动处理这些操作并提交表单数据。在爬虫模拟登录时，我们需自己实现这一过程，包括理解并处理表单数据、管理cookie和处理验证码等。
模拟登录的核心是通过POST请求向服务器提交用户名、密码等信息。由于京东登录页面包含隐藏表单字段和token，因此首先需要分析并提取这些字段信息。在浏览器开发者工具中，可以查看浏览器是如何构建这些数据并发送请求的。通过分析页面源代码，可以找到所需的字段信息。
接着，我们需要处理cookie，这是模拟登录时确保会话状态的关键。可以使用requests库来自动管理cookie，实现与服务器之间的会话交互。在初次请求时，服务器会返回cookie信息，后续请求会自动带上这些cookie，requests库源码大全确保登录状态。
在模拟登录过程中，还可能遇到验证码问题。本文选择手动识别验证码，以理解整个登录流程。通过分析登录页面的HTML，可以找到包含验证码的链接，通过添加时间戳等参数，最终获取验证码并进行识别。
实现模拟登录的步骤如下：
1. 分析并提取登录页面的表单字段信息。
2. 使用requests库发送POST请求，提交用户名、密码、token等信息。
3. 处理验证码，手动识别并输入。
4. 检查登录状态，通过检查购物车商品信息等来验证登录是否成功。
代码实现可参考GitHub仓库链接，该仓库包含了实现京东商城模拟登录的完整代码。在实际应用中，可能需要根据目标网站的登录机制调整代码逻辑。模拟登录技术在爬虫中应用广泛，可以帮助获取特定网站的用户数据，如个人信息、历史订单等。
为了进一步提高模拟登录技术的实践能力，后续文章将分享更多关于模拟登录的实战案例和相关网站登录机制的解析。欢迎读者参与讨论和分享经验，共同提高模拟登录技术的应用水平。
php宝塔搭建实战H5网页在线简易聊天室带群组功能php源码
在web测评，我们今天分享一套实战案例：PHP搭建的H5在线简易聊天室，带有群组功能的源码。有朋友之前向我咨询过这个项目，现在就为大家提供一个简易教程。由于需求强烈，我特意录制了一段教程，演示如何轻松部署。如果你对此感兴趣，可以直接下载学习。
特别提示：对于新手来说，如果对宝塔的安装不太熟悉，可以参考我之前的相关教程进行操作。
这套聊天室源码包含了丰富的特性：即时通讯功能、自定义聊天室选项、在线人数统计、用户管理（包括邀请注册、虚拟机器人、会员权限等），以及消息管理（如禁言、清理、撤回等）。同时，它支持文字发送，还具备炫彩字体展示，用户还可以进行群聊和单独客服对话。朔源码燕窝排名
然而，有一点需要说明，它的通讯方式是基于AJAX页面刷新，而非socket连接。以下是实测截图和资源下载链接:
获取实测截图：[链接或说明]
关于资源下载：[下载链接或说明]
最后，我们在此声明：所有资源仅供学习和参考，使用过程中如有问题，请自行负责，我们不对任何可能产生的问题负法律责任。
Vue3 + Three.js + antvG2 实战智慧城市
本文旨在为有兴趣学习 Three.js 的开发者提供一个免费的实践指南，具体实作了一个基于 Vue3、Vite、TypeScript、Three.js 和 antv G2 的智慧城市项目 demo。由于模型资源的限制，部分细节可能不够精细或美观，请谅解。
项目技术栈包括 Vue3、Vite、TypeScript、Three.js、antv G2，所有源码公开，供学习使用。
以下是开发流程概览：
1. **初始化**：引入 Three.js，初始化场景、相机、渲染器、光线、轨道控制器，并打印以确认环境设置。
2. **搭建场景**：加载模型和天空盒子，展示基本场景。
3. **文字显示**：使用 canvas 写入文字，转为，作为纹理导入 Three.js，实现文字显示。
4. **交互设计**：通过监听鼠标事件，实现点击触发文字事件。
5. **动态效果**：制作动态光圈，通过动画方法控制几何体（光圈）的移动。
6. **图表与样式**：整合图表和页面样式，搭建最终界面。
为了实现这些功能，推荐在项目结构中创建相应的文件夹和组件，并确保资源（如）位于适当的位置。
最终，本项目提供了一个从基础到进阶的 Three.js 实践案例，适合前端开发者深入了解 3D 技术在 Web 开发中的应用。
项目源码链接：[项目源码链接]
nmap的其他实战应用
Nmap是一款强大的网络安全扫描工具，除了用于扫描主机端口和服务信息外，还能应用于Web应用安全扫描。
实战案例一：使用Nmap进行Web应用指纹识别
Web应用指纹识别是Web应用安全扫描的第一步，Nmap通过识别HTTP响应头、HTML源代码和特殊URL等信息，实现指纹识别。
步骤1：确定扫描目标
以为例。
步骤2：执行Web应用指纹识别
使用命令：nmap -sV --script
执行后，Nmap将输出目标Web应用的HTTP响应头、HTML源代码、特殊URL和安全头等信息。
实战案例二：使用Nmap进行目录扫描
目录扫描可发现Web应用中的敏感目录和文件。
步骤1：确定扫描目标
以为例。
步骤2：执行目录扫描
使用命令：nmap -p --script
执行后，Nmap将输出目标Web应用中常见的目录和文件名。
总结
Nmap是一款强大的网络安全扫描工具，可评估Web应用安全风险和制定安全策略。本文介绍了如何使用Nmap进行Web应用指纹识别和目录扫描。使用时需遵守法律法规和道德规范。
Nmap在无线网络安全中的实战案例
Nmap可应用于无线网络的安全扫描。
实战案例一：使用Nmap进行WiFi网络的发现
WiFi网络发现可了解周围的WiFi网络和加密方式。
步骤1：确定扫描目标
扫描周围WiFi网络。
步骤2：执行WiFi网络发现
使用命令：sudo nmap -sn -PR -PS -PE -PA,,, ..1.0/
执行后，Nmap将输出周围WiFi网络的SSID和加密方式等信息。
实战案例二：使用Nmap进行WiFi网络的漏洞扫描
WiFi网络存在多种安全漏洞，Nmap可检测设备和服务是否存在安全漏洞。
步骤1：确定扫描目标
扫描WiFi网络，检测无线信号弱密码漏洞。
步骤2：执行WiFi网络漏洞扫描
使用命令：sudo nmap --script=wlan-weak-iv -sV -p 0- -T4 -A ..1.1
执行后，Nmap将输出WiFi网络中存在无线信号弱密码漏洞的设备和服务信息。
总结
Nmap是一款强大的网络安全扫描工具，可评估WiFi网络的安全风险和制定安全策略。使用时需遵守法律法规，遵循合法合规的原则。
实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
本文以Sakila数据库为实例，介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统，并总结了整个项目设计与实现过程。Sakila数据库是一个模拟DVD租赁业务的数据集，包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。
首先，设计数据可视化系统框架，包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架，以及Bootstrap进行前后端分离开发，结合Sakila的六个实战案例，构建出一个完整的数据可视化系统。
系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航，将这些图表组织在一起，形成全面的数据可视化系统。
系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调，涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。
在前端页面设计中，主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin，提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容，实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计，通过循环实现图表页面的自定义。
后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求，异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。
针对部署问题，需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整，确保能够正常部署在云服务器上。此外，对于地图页面渲染问题，需要确保引用了ECharts地图类的JS代码，以实现地图功能。
部署后的系统在云服务器上可访问，例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案（如帆软和达芬奇）在展示效果上可能有所不同，但都能提供全面的数据可视化支持。
总结而言，通过Sakila数据库的实例，本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程，以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。
大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
在探讨大模型实战时，如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是一个引人入胜的话题。大模型，尤其是GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，但其知识库的局限性使得它在处理未知内容时难以提供准确答案。通过引入Langchain，我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，显著扩展了其应用范围。
具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。
为了实践这一框架，我们构建了简单的代码示例（tlbb.py），以《天龙八部》为输入，尝试对小说内容进行问答。测试结果显示，模型能够回答一些相关问题，展现出一定的应用价值。
在代码实现中，模型加载是一个关键环节，其方法在前文中已有详细介绍。此外，通过文本嵌入向量化存储，我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理，进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段，我们向预训练模型提问，获取与输入文本相关的问题答案。
总结而言，使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答，为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中，它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题，显著弥补了原生模型在未知领域的不足。当然，框架性能受文本质量和内容影响，对于更复杂或专业的问题，可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。
此外，为了促进技术交流与学习，我们已组建了技术讨论群，欢迎感兴趣的朋友加入，共同探讨最新学术资讯、技术细节、以及实际应用案例。同时，关注机器学习社区的知乎账号与公众号，能够快速获取高质量的文章，推动学习与研究的深入发展。
推荐一系列文章，涵盖最新研究进展、技术方法、开源项目等，以满足不同领域开发者的需求。这些资源不仅提供深度学习领域的最新见解，还覆盖了论文润色、代码解释、报告生成等实用技能，为学术和工业实践提供了宝贵支持。
拿走不谢Flutter3.仿抖音实战短视频源码
初步探讨Flutter3.仿抖音实战短视频源码，为学习者提供一份便捷的实践指南。该项目基于flutter3..5、dart3.3.3以及getx等技术，致力于打造一个类似于抖音的app实战项目，其中包含了商城、购物车、支付等关键功能模块。通过友盟SDK接入，实现对用户下载、安装、活跃度以及次日留存等统计数据的收集与分析，使开发者可以深入理解用户行为。
从页面布局到逻辑设计，此项目经历了多次迭代与优化，旨在提供给开发者一个全面的Flutter学习实战案例。对于Flutter进阶之路，本项目提供了三个关键阶段的学习目标：
1. **Flutter开发必备Dart基础**：掌握Dart语言的使用与特性，这是构建Flutter应用的基础。
2. **Flutter核心技术**：深入了解组件设计、页面布局、路由管理、网络请求、数据缓存、动画效果等关键功能，为构建复杂应用打下坚实的基础。
3. **开发实战企业级APP**：运用所学技术，实际操作构建可商用的移动应用，提升项目实战经验。
在技术选型方面，本项目采用vscode作为编辑器，Flutter3..5作为核心框架，搭配getx进行状态管理。网络请求使用dio，缓存服务则选用shared_preferences。对于预览、刷新加载、Toast提示、视频播放等功能，使用了photo_view、easy_refresh、toast、video_player和chewie等插件，形成强大的功能组合。
项目中特别关注启动页与自定义开屏广告的实现，通过接入字节跳动穿山甲广告，开发者可以实现收益。视频播放功能通过video_player实现，强调了播放器状态更新的重要性。在设计上，使用bottomNavigationBar实现底部导航页面的切换，Stack组件定位视频页面布局，TabBar与PageView组件则实现顶部菜单和页面的联动切换，确保用户流畅的交互体验。
学习Flutter时，不仅需要熟练掌握技术，更需深入思考，积极应对挑战，通过实际项目经验的积累，提升自我。本项目通过截图展示部分关键功能，希望能够帮助到有需要的学习者。
个web前端开发实战项目案例+源码！拿走就是了
下面是个实战项目的精华案例，涵盖了大企业的开发需求，包括5W行源码，全部免费分享！无需转发或关注，只需点击获取。让我们一一探索： 1. 小米官网：作为入门学习的起点，这个案例提供了卡片式设计的实践平台，通过HTML、CSS和div布局，帮助新手熟悉布局技巧。学习资源链接：++，群里有更详细的教程。 2. 迅雷官网：这个项目注重CSS3特效的运用，适合练习过渡和动画，锻炼div+css布局能力。 3. 音乐播放器：涉及Vue框架，包括基础应用、组件设计和项目架构，有助于更快掌握Vue并构建复杂功能。 4. 微信小程序：针对已有基础的学习者，直接讲解项目实战，运用微信小程序技术实现所需功能。 5. 女性App：一个专为女性设计的App，涵盖浏览、推荐等功能，使用HTML、CSS、JavaScript和第三方框架。 此外，还有配套的详细教程，涵盖了从HTML、CSS基础到高级框架和移动开发的全栈知识，包括：HTML+CSS：进阶、布局、整站开发和特效
JavaScript：基础、DOM操作、特效和框架
HTML5和移动Web：新特性、响应式设计和框架
HTTP服务和AJAX：编程、服务器、PHP和框架封装
面向对象：进阶、设计模式和框架
封装框架：运动框架、模块化和组件开发
流行框架：MVC/MVVM、React/Vue/ionic等
移动应用开发：Cordova、Ionic和React Native
Node.js：全栈开发、核心模块和框架
HTML5+移动开发：HBuilder和H5+框架
每个阶段都有实例项目，适合不同水平的学习者。想要获取这些资源，请私信“前端”即可，无需关注或转发。快来学习提升你的web前端技能吧！
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