Flask智慧农业农产品价格可视化

Flask+echarts做多图联动查询界面：

1. 引言

   • 目的和背景
   • 文档结构

   • 农产品价格数据/空气质量指数AQI可视化展示分析

     • 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

       • 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

         • 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

           • 自主选择课题

             • 选题背景和目的

             • 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

               • 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

                 • 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

                   • 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

                     • 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

                       • 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！！！：

**