基于Django+Echarts的国内治安数据可视化平台的设计与实现

在城市不断扩张，人口数量持续增加的同时，社会治安的数据量也在持续增多。如今，在大数据、人工智能技术快速发现情况下，传统人工登记、查询的方法已无法满足治安数据统计分析方面的需求。基于此，人们迫切需要研究出能够及时更新、查找的国内治安数据可视化平台。通过国内治安数据可视化平台，挖掘数据背后的规律，找出便于统计分析的智能化管理信息系统。

本基于Django+Echarts的国内治安数据可视化平台使用python技术开发，通过分析国内治安数据网站的数据接口，对国内治安数据进行抓取，清洗，整理，最终保存到MySQL数据库。在利用Echarts进行数据统计和分析，把最新的国内治安数据展示出来。本文首先提出开发基于Django+Echarts的国内治安数据可视化平台的意义、然后分析其技术、对系统的需求进行整理、并进行功能设计和数据库设计、最后进行编码和测试。系统具有功能完善、操作简单特点，基于Django+Echarts的国内治安数据可视化平台的实施为大数据的发展带来助力。

数据爬取也称为爬虫或者网络蜘蛛，在搜索引擎中，通过放置网络蜘蛛搜索互联网内关键字的信息。网络蜘蛛的核心是整理关键字，以及分析关键字衍生的信息。

现在是大数据时代，而这个大数据时代的数据有多种获取途径与方式，爬虫爬取数据已然成为获取数据的热门方式。

爬虫就是抓取网页的程序。网络爬虫亦称为“网页追逐着”或“网络蜘蛛”，是一种基于预设规则进行网络信息自动抓取的程序工具。传统的采集信息的手段繁重复杂，因此就出现了一新的采集手段，它们现在已经被应用于各大网站和搜素引擎，网络爬虫可以代替手工要做的很多事情，比如爬取图片、文字、音频等多种形式的数据。

根据实现的技术和结构，爬虫可以分为四类，首先第一类是通用网络爬虫，这种类型的爬虫对爬取的性能要求很高，因为它爬取的目标在全互联网当中，爬取的数据非常之庞大，通用网络爬虫首先是抓取网页，然后数据存储、进行预处理、为用户提供搜索服务等一系列的操作流程，而这类的网络爬虫也存在一定的局限性，利用这种爬虫获得的结果都是网页，而大多数网页多用户来说是没有用的，且大多是基于关键词的搜索，不能准确的抓取用户所需要的信息与数据。第二类是聚焦爬虫技术，它是一种“面向特定的主题需求”的一种网络爬虫程序，顾名思义，它是按照一定的主题有选择性的进行网页的爬取，这样就不必将目标锁定在全互联网中，而是有一个精准的定位，只爬取与主题相关的数据与信息，这种类型的爬虫大大的节约了服务器资源与宽带资源。第三类是增量式网络爬虫，增量式网络爬虫是爬取过程中只爬取发生改变的网页或者新出现的网页，而没有变化的地方则不更新，这种类型的网络爬虫，能在一定程度上保证所爬取的数据和网页都是新的，可以减少数据下载的量。第四种就是深层网络爬虫，Web按其存在方式可以分为表层页面和深层页面，表层页面是在传统搜索引擎中以超链接可以达到静态网页构成的Web页面，深层页面是那些大部分不能以静态页面获取的，只有用户提交关键词才能获得的Web页面。而事实上，实际的网络爬虫系统通常都是采用几种爬虫技术相互结合来实现的。