重庆互联网网站建设网络设计的内容是什么

重庆互联网网站建设,网络设计的内容是什么,怎么注册公司需要多少钱,网站制作 南京在大数据与影视行业深度融合的背景下#xff0c;电影票房数据的分析与可视化成为热门选题。本文将手把手教你搭建一套完整的电影票房可视化分析系统#xff0c;通过 Python 爬虫采集权威票房数据#xff0c;利用 Flask 框架构建 Web 服务#xff0c;结合 Echarts 实现多维度…在大数据与影视行业深度融合的背景下电影票房数据的分析与可视化成为热门选题。本文将手把手教你搭建一套完整的电影票房可视化分析系统通过 Python 爬虫采集权威票房数据利用 Flask 框架构建 Web 服务结合 Echarts 实现多维度数据可视化支持用户注册登录、档期筛选、地域分布分析等核心功能适合作为计算机专业毕业设计或课程实践项目。一、项目整体介绍1.1 项目背景与价值随着影视行业的蓬勃发展票房数据成为衡量电影市场表现的核心指标。本系统通过采集主流票房平台数据实现多维度可视化分析帮助用户快速洞察不同档期、不同影片的票房表现、地域分布特征及市场占比情况为影视投资者、发行方及爱好者提供数据支撑。1.2 技术栈选型技术模块核心技术作用说明数据采集PythonrequestsBeautifulSoup爬取权威票房平台数据包括影片票房、场次、人次、地域分布等信息数据存储MySQL 数据库连接池高效存储结构化数据支持批量插入与快速查询Web 框架FlaskJinja2 模板引擎构建用户交互界面实现登录注册、数据筛选、可视化展示等功能可视化展示EchartsHTML/CSS/JavaScript生成折线图、饼图、柱状图等直观呈现多维度数据辅助工具datetimejsonlogging处理时间格式、解析接口数据、记录系统日志1.3 核心功能模块系统分为前台用户交互与后台管理两大模块功能结构如下前台功能用户注册 / 登录实现账号认证未登录用户无法访问核心功能数据筛选支持按年份2022-2024、档期春节档 / 五一档 / 暑期档等、影片名称筛选数据可视化分析趋势分析票房 / 场次 / 人次的时间变化趋势折线图占比分析单档期内各影片的票房 / 场次 / 人次占比饼图地域分析影片在一线 / 二线 / 三线等城市的分布情况柱状图数据导出支持将分析结果导出为 Excel 文件拓展功能后台功能用户管理查看注册用户列表支持用户账号启用 / 禁用操作数据管理手动同步最新票房数据支持数据增删改查维护日志管理记录用户操作日志与数据采集日志拓展功能二、环境搭建与准备2.1 开发环境配置基础环境Python 3.8推荐 3.9 版本兼容性更佳依赖库安装bash运行# 核心依赖库 pip install flask requests beautifulsoup4 pymysql flask-sqlalchemy pip install pandas openpyxl # 数据处理与Excel导出 pip install logging # 日志记录数据库准备安装 MySQL 8.0创建数据库movie_box_office_db执行以下 SQL 创建核心数据表用户表 票房数据表 地域分布表sql-- 用户表 CREATE TABLE user ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE, password VARCHAR(100) NOT NULL, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 1-正常 0-禁用 ); -- 票房数据表 CREATE TABLE movie_box_office ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, thedate DATE NOT NULL COMMENT 数据日期, rank INT COMMENT 当日排名, movie_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 影片ID, movie_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 影片名称, box_office BIGINT COMMENT 当日票房(元), total_box_office BIGINT COMMENT 累计票房(元), total_show_count INT COMMENT 累计场次, total_audience_count INT COMMENT 累计人次, box_office_percent DECIMAL(5,2) COMMENT 票房占比(%), show_count_percent DECIMAL(5,2) COMMENT 场次占比(%), audience_count_percent DECIMAL(5,2) COMMENT 人次占比(%), release_date DATE COMMENT 上映日期 ); -- 地域分布表 CREATE TABLE movie_area_distribution ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, thedate DATE NOT NULL COMMENT 数据日期, movie_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 影片ID, movie_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 影片名称, city_level VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 城市级别(一线/二线/三线/四线/其它), box_office BIGINT COMMENT 当日票房(元), show_count INT COMMENT 当日场次, audience_count INT COMMENT 当日人次 );2.2 项目目录结构plaintextmovie_analysis_system/ ├── app.py # 项目入口文件Flask核心配置 ├── config.py # 配置文件数据库连接、密钥等 ├── spider/ # 爬虫模块 │ ├── __init__.py │ ├── box_office_spider.py # 票房数据采集脚本 │ └── utils.py # 爬虫工具函数请求头、数据清洗 ├── models/ # 数据模型 │ ├── __init__.py │ ├── user_model.py # 用户相关操作 │ └── data_model.py # 数据存储与查询操作 ├── static/ # 静态资源 │ ├── css/ # 样式文件 │ ├── js/ # JavaScript文件Echarts核心 │ └── images/ # 图片资源 ├── templates/ # 前端模板 │ ├── login.html # 登录页面 │ ├── register.html # 注册页面 │ ├── index.html # 可视化主页面 │ └── admin/ # 后台管理页面 ├── utils/ # 通用工具 │ ├── __init__.py │ ├── db_pool.py # 数据库连接池 │ └── excel_utils.py # Excel导出工具 └── logs/ # 日志文件三、核心模块实现3.1 数据采集模块爬虫实现本模块通过 requests 库采集权威票房平台数据以艺恩数据为例包含票房详情与地域分布数据支持指定日期范围批量采集。3.1.1 爬虫工具配置spider/utils.pypython运行import requests from fake_useragent import UserAgent # 生成随机请求头避免被反爬 def get_headers(): ua UserAgent() return { User-Agent: ua.random, Referer: https://ys.endata.cn/, Content-Type: application/x-www-form-urlencoded; charsetUTF-8, Accept: application/json, text/javascript, */*; q0.01 } # 通用请求函数 def send_request(url, dataNone, methodPOST): headers get_headers() try: if method POST: response requests.post(url, headersheaders, datadata, timeout10) else: response requests.get(url, headersheaders, paramsdata, timeout10) response.raise_for_status() # 抛出HTTP错误 return response.json() except Exception as e: print(f请求失败{str(e)}) return None3.1.2 票房数据采集spider/box_office_spider.pypython运行import datetime from spider.utils import send_request from utils.db_pool import MySQLPool # 数据库连接 db MySQLPool() def get_daily_box_office(date): 采集指定日期的票房详情数据 url https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_List.do data { r: 0.6690016180153391, datetype: Day, date: date, sdate: date, edate: date, bserviceprice: 1, pageindex: 1, pagesize: 200, order: 103, ordertype: desc } response send_request(url, datadata) if not response or data not in response: return movie_list response[data][table1] box_office_data [] for movie in movie_list: item { thedate: date, rank: movie.get(Irank), movie_id: movie.get(MovieID), movie_name: movie.get(MovieName), box_office: movie.get(BoxOffice), total_box_office: movie.get(TotalBoxOffice), total_show_count: movie.get(TotalShowCount), total_audience_count: movie.get(TotalAudienceCount), box_office_percent: movie.get(BoxOfficePercent), show_count_percent: movie.get(ShowCountPercent), audience_count_percent: movie.get(AudienceCountPercent), release_date: movie.get(ReleaseDate) } box_office_data.append(item) # 批量插入数据库 if box_office_data: db.batch_insert(movie_box_office, box_office_data) print(f成功采集{date}票房数据共{len(box_office_data)}部影片) def get_area_distribution(date): 采集指定日期的地域分布数据 url https://ys.endata.cn/enlib-api/api/movie/getMovie_BoxOffice_Day_Chart.do data { r: 0.6690016180153391, datetype: Day, date: date, sdate: date, edate: date, bserviceprice: 1 } response send_request(url, datadata) if not response or data not in response: return area_list response[data][table1] area_data [] for area in area_list: item { thedate: date, movie_id: area.get(MovieID), movie_name: area.get(MovieName), city_level: area.get(CityLevel), box_office: area.get(BoxOffice), show_count: area.get(ShowCount), audience_count: area.get(AudienceCount) } area_data.append(item) # 批量插入数据库 if area_data: db.batch_insert(movie_area_distribution, area_data) print(f成功采集{date}地域分布数据共{len(area_data)}条记录) def batch_collect_data(start_date, end_date): 批量采集指定日期范围的数据 # 转换日期格式 start datetime.datetime.strptime(start_date, %Y-%m-%d).date() end datetime.datetime.strptime(end_date, %Y-%m-%d).date() delta datetime.timedelta(days1) current_date start while current_date end: date_str current_date.strftime(%Y-%m-%d) get_daily_box_office(date_str) get_area_distribution(date_str) current_date delta if __name__ __main__: # 采集2023年春节档数据1月21日-1月27日 batch_collect_data(2023-01-21, 2023-01-27)3.1.3 数据库连接池utils/db_pool.pypython运行import pymysql from pymysql.err import OperationalError from config import DB_CONFIG class MySQLPool: def __init__(self): self.pool self.create_pool() def create_pool(self): 创建数据库连接池 return pymysql.connect( hostDB_CONFIG[host], portDB_CONFIG[port], userDB_CONFIG[user], passwordDB_CONFIG[password], databaseDB_CONFIG[db_name], charsetutf8mb4, autocommitTrue ) def get_connection(self): 获取连接自动重连 try: if self.pool.ping(): return self.pool except OperationalError: self.pool self.create_pool() return self.pool def batch_insert(self, table, data_list): 批量插入数据 if not data_list: return conn self.get_connection() cursor conn.cursor() # 获取字段名和占位符 fields list(data_list[0].keys()) placeholders ,.join([%s] * len(fields)) sql fINSERT INTO {table} ({,.join(fields)}) VALUES ({placeholders}) # 处理数据None值转换为NULL values [] for item in data_list: value [item.get(field) for field in fields] values.append(value) try: cursor.executemany(sql, values) except Exception as e: print(f批量插入失败{str(e)}) conn.rollback() finally: cursor.close() # 配置文件config.py DB_CONFIG { host: localhost, port: 3306, user: root, password: 你的数据库密码, db_name: movie_box_office_db }3.2 Flask Web 服务实现app.py实现用户注册登录、数据筛选、可视化页面渲染等核心功能采用 Flask-Session 管理用户会话。python运行from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, session, jsonify from models.user_model import UserModel from models.data_model import DataModel import hashlib app Flask(__name__) app.secret_key movie_analysis_system_2024 # 密钥建议修改为随机字符串 # 实例化模型 user_model UserModel() data_model DataModel() # 密码加密函数 def encrypt_password(password): md5 hashlib.md5() md5.update(password.encode(utf-8)) return md5.hexdigest() # 登录装饰器验证用户登录状态 def login_required(func): def wrapper(*args, **kwargs): if username not in session: return redirect(url_for(login)) return func(*args, **kwargs) wrapper.__name__ func.__name__ return wrapper # 登录页面 app.route(/login, methods[GET, POST]) def login(): if request.method POST: username request.form.get(username) password request.form.get(password) encrypted_pwd encrypt_password(password) # 验证用户 user user_model.get_user_by_username(username) if user and user[password] encrypted_pwd and user[status] 1: session[username] username return redirect(url_for(index)) else: return render_template(login.html, error账号或密码错误) return render_template(login.html) # 注册页面 app.route(/register, methods[GET, POST]) def register(): if request.method POST: username request.form.get(username) password request.form.get(password) confirm_pwd request.form.get(confirm_password) # 验证密码一致性 if password ! confirm_pwd: return render_template(register.html, error两次密码不一致) # 检查用户名是否已存在 if user_model.get_user_by_username(username): return render_template(register.html, error用户名已存在) # 注册用户 encrypted_pwd encrypt_password(password) user_model.add_user(username, encrypted_pwd) return redirect(url_for(login)) return render_template(register.html) # 退出登录 app.route(/logout) def logout(): session.pop(username, None) return redirect(url_for(login)) # 可视化主页面 app.route(/index) login_required def index(): # 获取年份和档期选项 years data_model.get_distinct_years() schedules [ {name: 春节档, date_range: 01-21至01-27}, {name: 五一档, date_range: 04-29至05-03}, {name: 暑期档, date_range: 06-01至08-31}, {name: 中秋国庆档, date_range: 09-29至10-07} ] return render_template(index.html, yearsyears, schedulesschedules) # 获取可视化数据AJAX接口 app.route(/get_visual_data, methods[POST]) login_required def get_visual_data(): year request.form.get(year) schedule request.form.get(schedule) movie_name request.form.get(movie_name) # 根据档期获取日期范围 schedule_date_map { 春节档: (f{year}-01-21, f{year}-01-27), 五一档: (f{year}-04-29, f{year}-05-03), 暑期档: (f{year}-06-01, f{year}-08-31), 中秋国庆档: (f{year}-09-29, f{year}-10-07) } start_date, end_date schedule_date_map.get(schedule) # 获取各类数据 trend_data data_model.get_box_office_trend(start_date, end_date, movie_name) # 趋势数据 proportion_data data_model.get_box_office_proportion(start_date, end_date) # 占比数据 area_data data_model.get_area_distribution(start_date, end_date, movie_name) # 地域数据 return jsonify({ trend_data: trend_data, proportion_data: proportion_data, area_data: area_data }) # 后台管理页面 app.route(/admin/users) login_required def admin_users(): # 仅管理员可访问简化版实际项目需添加角色权限控制 if session[username] ! admin: return redirect(url_for(index)) users user_model.get_all_users() return render_template(admin/user_management.html, usersusers) if __name__ __main__: app.run(debugTrue, host0.0.0.0, port5000)3.3 数据模型实现models/data_model.py封装数据库查询逻辑为前端提供可视化所需的数据。python运行from utils.db_pool import MySQLPool class DataModel: def __init__(self): self.db MySQLPool() def get_distinct_years(self): 获取所有数据年份 conn self.db.get_connection() cursor conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) sql SELECT DISTINCT YEAR(thedate) AS year FROM movie_box_office ORDER BY year DESC cursor.execute(sql) result [str(item[year]) for item in cursor.fetchall()] cursor.close() return result def get_box_office_trend(self, start_date, end_date, movie_nameNone): 获取票房趋势数据折线图 conn self.db.get_connection() cursor conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) sql SELECT thedate, SUM(box_office) AS total_box, SUM(show_count) AS total_show, SUM(audience_count) AS total_audience FROM movie_box_office WHERE thedate BETWEEN %s AND %s params [start_date, end_date] # 筛选影片 if movie_name and movie_name ! 全部: sql AND movie_name %s params.append(movie_name) sql GROUP BY thedate ORDER BY thedate cursor.execute(sql, params) result cursor.fetchall() cursor.close() # 格式化数据适配Echarts dates [item[thedate] for item in result] box_office [round(item[total_box]/10000, 2) for item in result] # 转换为万元 show_count [item[total_show] for item in result] audience_count [item[total_audience] for item in result] return { dates: dates, box_office: box_office, show_count: show_count, audience_count: audience_count } def get_box_office_proportion(self, start_date, end_date): 获取票房占比数据饼图 conn self.db.get_connection() cursor conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) sql SELECT movie_name, SUM(box_office) AS total_box, SUM(show_count) AS total_show, SUM(audience_count) AS total_audience FROM movie_box_office WHERE thedate BETWEEN %s AND %s GROUP BY movie_name ORDER BY total_box DESC LIMIT 10 cursor.execute(sql, [start_date, end_date]) result cursor.fetchall() cursor.close() # 格式化数据 movie_names [item[movie_name] for item in result] box_proportion [round(item[total_box]/sum([x[total_box] for x in result])*100, 2) for item in result] show_proportion [round(item[total_show]/sum([x[total_show] for x in result])*100, 2) for item in result] audience_proportion [round(item[total_audience]/sum([x[total_audience] for x in result])*100, 2) for item in result] return { movie_names: movie_names, box_proportion: box_proportion, show_proportion: show_proportion, audience_proportion: audience_proportion } def get_area_distribution(self, start_date, end_date, movie_nameNone): 获取地域分布数据柱状图 conn self.db.get_connection() cursor conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) sql SELECT city_level, SUM(box_office) AS total_box, SUM(show_count) AS total_show, SUM(audience_count) AS total_audience FROM movie_area_distribution WHERE thedate BETWEEN %s AND %s params [start_date, end_date] # 筛选影片 if movie_name and movie_name ! 全部: sql AND movie_name %s params.append(movie_name) sql GROUP BY city_level ORDER BY FIELD(city_level, 一线城市, 二线城市, 三线城市, 四线城市, 其它) cursor.execute(sql, params) result cursor.fetchall() cursor.close() # 格式化数据 city_levels [item[city_level] for item in result] box_office [round(item[total_box]/10000, 2) for item in result] show_count [item[total_show] for item in result] audience_count [item[total_audience] for item in result] return { city_levels: city_levels, box_office: box_office, show_count: show_count, audience_count: audience_count }3.4 前端可视化实现templates/index.html结合 Echarts 实现多图表展示支持数据筛选交互。html预览!DOCTYPE html html langzh-CN head meta charsetUTF-8 title电影票房数据分析可视化系统/title !-- 引入Echarts和jQuery -- script srchttps://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.4.3/echarts.min.js/script script srchttps://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.4/jquery.min.js/script link relstylesheet href{{ url_for(static, filenamecss/main.css) }} /head body div classheader h1电影票房数据分析可视化系统/h1 div classuser-info 欢迎您{{ session.username }} | a href{{ url_for(logout) }}退出登录/a /div /div div classfilter-bar div classfilter-item label年份选择/label select idyear-select {% for year in years %} option value{{ year }}{{ year }}年/option {% endfor %} /select /div div classfilter-item label电影档期/label select idschedule-select {% for schedule in schedules %} option value{{ schedule.name }}{{ schedule.name }}({{ schedule.date_range }})/option {% endfor %} /select /div div classfilter-item label代表性电影/label select idmovie-select option value全部全部/option !-- 实际项目可通过AJAX动态加载影片列表 -- /select /div button idsearch-btn查询分析/button /div div classchart-container !-- 趋势分析图表 -- div classchart-item h3票房/场次/人次趋势分析/h3 div idtrend-chart classchart stylewidth: 100%; height: 400px;/div /div !-- 占比分析图表 -- div classchart-item h3影片票房/场次/人次占比/h3 div idproportion-chart classchart stylewidth: 100%; height: 400px;/div /div !-- 地域分布图表 -- div classchart-item h3地域分布分析一线/二线/三线/四线/其它/h3 div idarea-chart classchart stylewidth: 100%; height: 400px;/div /div /div script // 初始化图表 const trendChart echarts.init(document.getElementById(trend-chart)); const proportionChart echarts.init(document.getElementById(proportion-chart)); const areaChart echarts.init(document.getElementById(area-chart)); // 查询按钮点击事件 $(#search-btn).click(function() { const year $(#year-select).val(); const schedule $(#schedule-select).val(); const movieName $(#movie-select).val(); // 发送AJAX请求获取数据 $.ajax({ url: /get_visual_data, type: POST, data: { year: year, schedule: schedule, movie_name: movieName }, success: function(data) { // 更新趋势图表 updateTrendChart(data.trend_data); // 更新占比图表 updateProportionChart(data.proportion_data); // 更新地域图表 updateAreaChart(data.area_data); }, error: function() { alert(数据加载失败请重试); } }); }); // 更新趋势图表 function updateTrendChart(data) { const option { title: { text: 票房/场次/人次时间趋势 }, tooltip: { trigger: axis }, legend: { data: [票房(万元), 场次, 人次] }, grid: { left: 3%, right: 4%, bottom: 3%, containLabel: true }, xAxis: { type: category, data: data.dates }, yAxis: [ { type: value, name: 票房(万元), axisLabel: { formatter: {value} } }, { type: value, name: 场次/人次, axisLabel: { formatter: {value} }, position: right } ], series: [ { name: 票房(万元), type: line, data: data.box_office, yAxisIndex: 0, smooth: true }, { name: 场次, type: line, data: data.show_count, yAxisIndex: 1, smooth: true }, { name: 人次, type: line, data: data.audience_count, yAxisIndex: 1, smooth: true } ] }; trendChart.setOption(option); } // 更新占比图表 function updateProportionChart(data) { const option { title: { text: 影片票房占比 }, tooltip: { trigger: item }, legend: { orient: vertical, left: left }, series: [ { name: 票房占比(%), type: pie, radius: [40%, 70%], avoidLabelOverlap: false, itemStyle: { borderRadius: 10, borderColor: #fff, borderWidth: 2 }, label: { show: false, position: center }, emphasis: { label: { show: true, fontSize: 16, fontWeight: bold } }, labelLine: { show: false }, data: data.movie_names.map((name, index) ({ name: name, value: data.box_proportion[index] })) } ] }; proportionChart.setOption(option); } // 更新地域图表 function updateAreaChart(data) { const option { title: { text: 地域分布票房/场次/人次 }, tooltip: { trigger: axis, axisPointer: { type: shadow } }, legend: { data: [票房(万元), 场次, 人次] }, grid: { left: 3%, right: 4%, bottom: 3%, containLabel: true }, xAxis: { type: category, data: data.city_levels }, yAxis: { type: value }, series: [ { name: 票房(万元), type: bar, data: data.box_office, itemStyle: { color: #5470c6 } }, { name: 场次, type: bar, data: data.show_count, itemStyle: { color: #91cc75 } }, { name: 人次, type: bar, data: data.audience_count, itemStyle: { color: #fac858 } } ] }; areaChart.setOption(option); } // 页面加载时默认查询 $(function() { $(#search-btn).trigger(click); }); // 窗口大小变化时重置图表 window.addEventListener(resize, function() { trendChart.resize(); proportionChart.resize(); areaChart.resize(); }); /script /body /html四、系统运行与效果展示4.1 运行步骤启动 MySQL 服务确保数据库连接配置正确运行爬虫脚本采集数据python spider/box_office_spider.py启动 Flask 服务python app.py浏览器访问http://localhost:5000/register注册账号或使用管理员账号admin/admin123登录在主页面选择年份、档期、影片点击 “查询分析” 即可查看可视化结果。4.2 核心效果展示1. 登录与注册页面支持账号注册、密码加密存储登录失败给出友好提示未登录用户无法访问核心功能自动跳转至登录页面。2. 数据筛选功能下拉选择框支持年份2022-2024、档期春节档 / 五一档等、影片名称筛选筛选后实时更新所有图表数据响应速度快。3. 可视化图表效果趋势图直观展示档期内每日票房、场次、人次变化支持多指标对比饼图展示单档期内 TOP10 影片的票房占比清晰呈现头部影片市场份额柱状图对比不同城市级别的票房、场次、人次分布洞察地域消费特征。4.3 后台管理功能管理员可查看所有注册用户列表支持用户状态管理启用 / 禁用支持手动同步最新票房数据确保数据时效性。五、项目拓展与优化方向数据采集优化添加定时采集任务使用 APScheduler自动同步每日最新数据增加异常重试机制与反爬策略如 IP 代理池、请求间隔控制。功能拓展实现数据导出功能Excel/PDF支持用户下载分析结果添加影片类型分析喜剧 / 动作 / 科幻等丰富可视化维度集成机器学习模型如线性回归实现票房预测功能。系统优化引入 Redis 缓存热门查询结果提升系统响应速度完善用户权限管理普通用户 / 管理员 / 超级管理员优化前端界面支持响应式设计适配手机 / 平板设备。六、总结本项目基于 Python 实现了一套完整的电影票房可视化分析系统涵盖数据采集、存储、Web 服务、可视化展示全流程技术栈贴合企业实际应用场景适合作为计算机专业毕业设计或大数据实践项目。通过本项目的开发可熟练掌握 Python 爬虫、Flask Web 开发、Echarts 可视化、MySQL 数据库操作等核心技能同时理解大数据分析项目的完整开发流程。项目代码结构清晰、注释详细可根据实际需求灵活拓展功能。建议在开发过程中注重代码规范性与可维护性同时积累爬虫反爬、数据清洗、性能优化等实战经验为后续就业或深造打下坚实基础。