计算机毕业设计：Python雪球网股票数据采集与可视化系统 Flask框架 数据分析 可视化 大数据 大模型 爬虫（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈

采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，通过 requests 爬虫从雪球网采集股票数据，前端使用 Echarts 实现数据可视化。

功能模块

· 股票数据分析可视化
· 股价与成交量分布散点图
· 股票数据
· 股票数据爬取
· 注册登录

项目介绍

本系统基于 Flask 框架构建股票数据采集分析与可视化平台，通过 requests 爬虫从雪球网批量抓取股票代码、价格、涨跌幅、成交量、市值等数据，存入数据库。系统提供股票价格排行与成交额排行的柱状图、价格区间占比饼图、股价与成交量散点图等可视化模块，直观呈现市场数据分布与关联趋势。股票数据模块以表格形式展示个股核心指标并支持搜索分页。系统还包含注册登录功能，保障访问安全。

2、项目界面

（1）股票数据分析可视化
该页面是股票数据采集分析可视化系统的图表分析模块，通过柱状图、折线图和饼图，分别展示股票价格排行、成交额排行及价格区间分布，直观呈现股票市场数据的统计结果与趋势，支持对不同维度的股票数据进行可视化对比分析。

（2）股价与成交量分布散点图
该页面是股票数据采集分析可视化系统的图表分析模块，通过散点图直观呈现股票价格与成交量的分布关系，帮助用户观察二者之间的关联与整体分布趋势，上方还展示了部分价格区间占比的饼图，辅助用户从多维度理解股票市场数据特征。

（3）股票数据
该页面是股票数据采集分析可视化系统的数据管理模块，以表格形式展示股票的关键指标数据，支持搜索和分页浏览，可查看个股的价格、涨跌幅、成交量、成交额、市盈率、市值等核心交易信息，方便用户快速获取和筛选股票数据。

（4）股票数据爬取
该页面是股票数据采集系统的爬虫开发界面，在PyCharm中展示了Python爬虫代码，通过请求接口、设置请求头获取股票数据，控制台输出了采集到的股票信息，实现了从目标网站批量抓取股票数据的功能。

（5）注册登录界面
该页面是股票数据分析预测系统的登录界面，提供用户登录入口，可输入用户名和密码进行身份验证，也支持新用户注册，完成验证后即可进入系统访问股票分析相关功能模块。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，通过 requests 爬虫从雪球网采集股票数据，前端使用 Echarts 实现数据可视化。

二、功能模块详细介绍

· 股票数据分析可视化
该页面为图表分析模块，通过柱状图展示股票价格排行与成交额排行，以折线图呈现相关趋势，用饼图统计价格区间分布，直观呈现股票市场数据的统计结果与分布特征，支持对不同维度的股票数据进行可视化对比分析。

· 股价与成交量分布散点图
该页面通过散点图直观呈现股票价格与成交量的分布关系，帮助用户观察二者之间的关联与整体分布趋势。页面同时展示了价格区间占比的饼图，辅助用户从多维度理解股票市场数据特征，识别价格与成交量的匹配规律。

· 股票数据
该页面为数据管理模块，以表格形式集中展示股票的关键指标数据，包括股票代码、名称、价格、涨跌幅、成交量、成交额、市盈率、市值等核心交易信息。支持搜索功能，用户可按股票名称或代码快速筛选目标股票；提供分页浏览，方便用户分批次查看大量数据，实现股票信息的快速获取与管理。

· 股票数据爬取
该页面展示了爬虫开发界面，在 PyCharm 环境中呈现 Python 爬虫代码。通过构造请求接口、设置请求头参数，实现对雪球网股票数据的批量抓取，控制台同步输出采集到的股票信息。该模块实现了数据的自动化采集，为系统提供实时、准确的股票数据来源，支持后续的分析与可视化功能。

· 注册登录
该页面为系统的登录界面，提供用户登录入口，用户可输入用户名和密码进行身份验证，同时支持新用户注册功能。完成验证后即可进入系统访问股票分析相关功能模块，保障系统访问的安全性与用户权限管理。

三、项目总结

本系统基于 Flask 框架构建股票数据采集分析与可视化平台，通过 requests 爬虫从雪球网批量抓取股票代码、价格、涨跌幅、成交量、市值等数据，存入数据库。系统提供股票价格排行与成交额排行的柱状图、价格区间占比饼图、股价与成交量散点图等可视化模块，直观呈现市场数据分布与关联趋势，帮助用户分析股票市场的量价关系与结构特征。股票数据模块以表格形式展示个股核心指标，支持搜索和分页浏览，方便用户快速查询和筛选股票信息。爬虫模块实现了数据的自动化采集，确保数据的及时性与准确性。系统还包含注册登录功能，保障访问安全。整体而言，本系统为投资者提供了从数据采集、管理到可视化分析的一站式工具，辅助用户进行市场研究与投资决策。

4、核心代码

# !/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_fromflaskimportrequest,render_template,session,redirect,url_forfrommodelsimport*importmodelsfromsqlalchemyimportor_,and_importpandas@app.route('/',methods=['GET','POST'])@app.route('/index',methods=['GET','POST'])defindex():uuid=session.get('uuid')ifnotUser.query.get(uuid):returnredirect(url_for('login'))ifrequest.method=='GET':search=request.args.get('search','')ifsearch:datas=XinXi.query.filter(and_(XinXi.name.like("%{}%".format(search)))).all()else:datas=XinXi.query.all()returnrender_template('app/table.html',**locals())@app.route('/fenxi',methods=['GET','POST'])deffenxi():stu_id=session.get('uuid')datas=models.User.query.get(stu_id)ifnotdatas:returnredirect(url_for('login'))ifrequest.method=='GET':returnrender_template('app/fenxi.html')@app.route('/keshihua',methods=['GET','POST'])defkeshihua():stu_id=session.get('uuid')datas=models.User.query.get(stu_id)ifnotdatas:returnredirect(url_for('login'))ifrequest.method=='GET':sql='select * from XinXi'df=pandas.read_sql(sql,models.db.engine)# 读取数据datas=df.values.tolist()#股价前十股票current_name=[]current_count=[]list1=[]forresuindatas:list1.append((resu[1],resu[3]))list1.sort(key=lambdaxx:xx[1],reverse=True)forliinlist1[:10]:current_name.append(li[0])current_count.append(li[1])# 成交额前二十股票amount_name=[]amount_count=[]list1=[]forresuindatas:list1.append((resu[1],resu[8]))list1.sort(key=lambdaxx:xx[1],reverse=True)forliinlist1[:20]:amount_name.append(li[0])amount_count.append(round(li[1]/100000000,2))#股价区间占比a1=df[df['当前价'].map(lambdaxx:0<=xx<10)].values.tolist()a2=df[df['当前价'].map(lambdaxx:10<=xx<20)].values.tolist()a3=df[df['当前价'].map(lambdaxx:20<=xx<30)].values.tolist()a4=df[df['当前价'].map(lambdaxx:30<=xx<40)].values.tolist()a5=df[df['当前价'].map(lambdaxx:400<=xx)].values.tolist()marketPrice_list=[{'name':"0-10","value":len(a1)},{'name':"10-20","value":len(a2)},{'name':"20-30","value":len(a3)},{'name':"30-40","value":len(a4)},{'name':"40<","value":len(a5)}]#股价和成交量散点图gujia_list=[]forresuindatas:gujia_list.append([resu[3],resu[7],resu[1]])returnrender_template('app/keshihua.html',**locals())@app.route('/login',methods=['GET','POST'])deflogin():uuid=session.get('uuid')datas=User.query.get(uuid)ifdatas:returnredirect(url_for('index'))ifrequest.method=='GET':returnrender_template('account/login.html')elifrequest.method=='POST':user=request.form.get('user')password=request.form.get('password')data=User.query.filter(and_(User.name==user,User.pwd==password)).all()ifnotdata:returnrender_template('account/login.html',error='账号密码错误')else:session['uuid']=data[0].idsession.permanent=Truereturnredirect(url_for('index'))@app.route('/loginout',methods=['GET'])defloginout():ifrequest.method=='GET':session['uuid']=''session.permanent=Falsereturnredirect(url_for('login'))@app.route('/signup',methods=['GET','POST'])defsignup():ifrequest.method=='GET':uuid=session.get('uuid')datas=User.query.get(uuid)ifdatas:returnredirect(url_for('index'))returnrender_template('account/signup.html')elifrequest.method=='POST':user=request.form.get('user')email=request.form.get('email')password=request.form.get('password')ifUser.query.filter(User.name==user).all():returnrender_template('account/signup.html',error='账号名已被注册')elifuser==''orpassword==''oremail=='':returnrender_template('account/signup.html',error='输入不能为空')else:db.session.add(User(name=user,pwd=password,email=email))db.session.commit()returnredirect(url_for('login'))if__name__=='__main__':app.run(debug=True)

5、源码获取方式