博主介绍：
✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。
技术范围：
我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。
主要内容：
我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。此外，我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。
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最主要的是免费咨询相关问题！！
系统介绍：
在当前互联网信息时代的推动下，对实时新闻和事件的分析需求不断增长。学生开发了一个基于Hadoop、MySQL和Python的热点事件分析系统，专注于高效处理和分析大量新闻数据。该系统利用先进的数据处理能力，提取关键信息如阅读次数、评论数量以及相关热点新闻，以支持动态内容的实时更新和深入分析。学生设计的系统不仅支持用户通过注册和登录访问个性化新闻，还允许用户收藏感兴趣的内容，而系统首页则展示最新的热点新闻和用户互动信息。管理员端提供了强大的后台管理功能，包括新闻类型和用户的综合管理，热点新闻评分和评论管理，以及热点事件分析的可视化展示。
通过这种方式，学生开发的系统增强了新闻内容的时效性和互动性，同时为管理员提供了强大的数据监控和分析工具。
2 核心技术介绍
2.1 mysql技术介绍
MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，因其开源性质而在全球范围内获得了广泛应用。在基于Hadoop、MySQL和Python的热点事件分析系统中，MySQL担当着重要的角色，主要负责存储和管理新闻数据，包括头条信息、阅读次数、评论数量等关键信息[8]。这种数据库技术因其高性能、可扩展性和高可靠性，特别适用于处理来自不同新闻源的大规模数据集。在热点事件分析系统中，MySQL数据库的架构遵循客户端/服务器（C/S）模型，确保了数据处理的安全性和稳定性。所有用户和管理员的数据交互均通过经过验证的客户端进行，从而保护数据的安全性和完整性。为了优化数据库的管理和维护，MySQL提供了包括phpMyAdmin在内的多种可视化工具[9]，这些工具使得管理员能够轻松进行数据监控、维护和优化操作。在此热点事件分析系统中，MySQL不仅提供基础的数据服务，还确保数据处理的效率和响应速度，这对于实时更新新闻数据和深入分析热点事件至关重要。通过精心的设计和应用，MySQL极大地增强了系统的数据处理和分析能力，支持新闻和信息服务行业的需求，帮助提升新闻报道的及时性和深度。
2.2 Python语言介绍
Python作为一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性在全球范围内获得了广泛的应用。在基于Hadoop、MySQL和Python的热点事件分析系统中，Python发挥了核心作用，主要用于数据处理和系统后端开发。Python支持面向对象、命令式、函数式和过程式编程范式，使其非常适合执行各种数据操作任务，这些任务包括数据采集、清洗和复杂的数据分析[10]。在此热点事件分析系统中，Python的应用不限于数据处理；Python生态系统中的丰富库和框架大大增强了系统的功能性。例如，利用Hadoop进行大规模数据处理，而Pandas和NumPy等库用于进行高效的数据操作和数学运算。Python也常用于开发实时数据分析工具和机器学习模型，这些工具和模型可用于从海量新闻数据中提取洞察力，预测新闻趋势和分析用户行为。
Python的跨平台特性保证了热点事件分析系统能够在不同的操作系统上稳定运行，其解释性质有助于缩短开发周期，便于系统的测试和快速部署。由于Python的开源性，一个活跃的开源社区为开发者提供了强大的支持，包括广泛的资源和问题解决方案，这不仅增强了系统的可靠性[11]，还支持持续的功能更新和技术进步。
2.3 flask框架简介
Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，以其简单易用和灵活性而受到广泛欢迎。在基于Hadoop、MySQL和Python的热点事件分析系统中，Flask扮演了重要角色，主要用于开发系统的前端和API服务。Flask框架允许开发者快速构建基础Web应用，并提供了扩展的可能性来支持更复杂应用的开发。
在热点事件分析系统中，Flask处理用户与系统的交互[12]，如用户注册、登录、个人信息管理、新闻收藏以及数据展示等功能。Flask的微核心设计哲学使得开发者可以自由选择和整合各种扩展库，以满足特定的技术需求，例如用户认证、数据交互和表单处理。这种灵活性使Flask能够与其他库和框架无缝集成，如与Pandas和NumPy进行数据分析，以及与MySQL数据库进行数据存储和交互。
Flask支持开发者以简洁明了的方式编写后端代码，显著提升了开发效率并减少了系统的复杂性。通过利用Flask的可扩展性和Python语言的强大功能，热点事件分析系统能够有效地处理和响应用户的查询，提供实时的新闻更新和深入的事件分析。借助于Flask框架，热点事件分析系统不仅优化了用户体验，也提高了新闻信息服务的质量和效率，支持新闻和信息行业的技术创新和可持续发展。
2.4 B/S架构
B/S架构（浏览器/服务器架构）是现代Web应用中广泛采用的系统设计模式，允许用户通过浏览器直接运行前端应用，同时服务器处理后端逻辑和数据存储。在基于Hadoop、MySQL和Python的热点事件分析系统中，采用了B/S架构，以实现应用的高可访问性和操作便捷性。这种架构模式使用户无需安装额外的客户端软件，即可通过任何支持网络浏览的设备访问系统。
系统中的B/S架构确保前端用户界面的简洁性和响应速度，后端服务器则负责处理复杂的数据操作和业务逻辑。这种前后端分离的设计不仅提高了系统的可维护性和可扩展性，也允许独立地更新前端和后端技术。系统前端主要负责展示实时新闻数据、用户交互和视觉呈现，如新闻摘要和动态图表展示。后端使用Flask框架进行数据处理、业务逻辑的实现以及与MySQL数据库的交互。
B/S架构支持多种网络技术和数据交互格式，包括HTML、CSS、JavaScript和AJAX，这不仅增强了用户界面的互动性，还提升了实时数据处理能力。服务器端的响应和数据处理通过HTTP/HTTPS协议传递给客户端，确保了数据传输的安全性和效率。采用这种架构使得系统能够更好地适应不同的操作环境和用户需求，支持新闻和信息服务行业的快速发展和技术创新。
2.5 Scrapy简介
Scrapy是一个由Python语言开发的快速、高层次的网页爬虫框架，广泛应用于数据挖掘和内容抓取。在基于Hadoop、MySQL和Python的热点事件分析系统中，Scrapy扮演着关键角色，主要负责从各种在线新闻平台和社交媒体网站抓取新闻数据。这些数据包括新闻的标题、内容、阅读次数、评论数量等关键信息，为系统提供了丰富的实时数据源。
Scrapy框架的优势在于其强大的数据抓取功能、灵活的配置选项以及易于扩展的架构。该框架允许开发者编写定制的抓取规则，确保可以从目标网站高效且准确地提取所需数据。Scrapy的异步处理机制通过并行处理多个网页抓取请求，显著提高了数据采集的速度和效率
在热点事件分析系统中，通过Scrapy抓取的数据不仅提供了新闻事件的实时更新，还通过数据的清洗和格式化后，存入MySQL数据库，供后续的数据处理、分析和用户查询使用。Scrapy的可扩展性使得系统可以灵活调整抓取任务，根据新闻市场的变化或新的数据需求增加新的数据源或修改数据抓取策略。这种方式有效地支持了新闻分析系统的需求，提高了新闻报道的时效性和深度，加强了对热点事件的监控和分析能力。
4.1 系统总体架构设计
本系统使用的数据库为MySQL数据库，选择该数据库的原因是因为该数据库开源、免费，且相对简便，且由于使用人数众多，在处理问题上会得到更多已知的帮助。系统，其体量并不会很大，也很适合MySQL数据库的特点，本项目采用MySQL作为本项目的数据库和进行数据表的设计。
如图4-1是该系统软件的总体功能结构图：
系统实现界面：
代码实现：
python
#coding:utf-8
__author__ = "ila"
import os
import urllib.request, json
import base64
import urllib.parse
import requests
class BaiDuBce(object):
client_id = '7Otjpv2kn0ljQk45qXOXh5MO' # ak
client_secret = 'BMfbXRbTIVaB4C3SbRTtGqDv1wHDvyXS' # sk
def get_alitoken(self):
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + self.client_id + '&client_secret=' + self.client_secret + ''
request = urllib.request.Request(host)
request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
response = urllib.request.urlopen(request)
content = response.read()
access_token = 'err'
if (content):
# print(content)
access_token = json.loads(content.decode('utf-8'))['access_token']
# print(access_token)
return access_token
def open_pic2base64(self,image):
f = open(image, 'rb')
img = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
return img
def bd_check2pic(self,image1, image2):
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match"
params = json.dumps(
[{"image": self.open_pic2base64(image1), "image_type": "BASE64", "face_type": "LIVE", "quality_control": "LOW"},
{"image": self.open_pic2base64(image2), "image_type": "BASE64", "face_type": "LIVE", "quality_control": "LOW"}])
access_token = self.get_alitoken()
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
params = params.encode("utf-8")
req = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
req.add_header('Content-Type', 'application/json')
res = urllib.request.urlopen(req)
content = res.read()
score = 0
if content:
try:
score = json.loads(content.decode('utf-8'))['result']['score']
except:
pass
return score
def ocr_checkpic(self, image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic?access_token={}".format(access_token)
payload={
"image": self.open_pic2base64(image),
"language_type": "CHN_ENG",
"detect_direction": "true",
"detect_language": "true",
"paragraph": "true",
"probability": "false"
}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
result = ""
try:
for item in json_res.get("words_result"):
result = result + item["words"] + '\n'
except:
pass
return result
def dish_checkpic(self,image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/dish?access_token={}".format(access_token)
payload={"image": self.open_pic2base64(image), "baike_num": 1}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("result")[0]
def animal_checkpic(self, image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/animal?access_token={}".format(access_token)
payload={"image": self.open_pic2base64(image), "baike_num": 1}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("result")[0]
def plant_checkpic(self, image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/plant?access_token={}".format(access_token)
payload={"image": self.open_pic2base64(image), "baike_num": 1}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("result")[0]
def advanced_general(self, image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general?access_token={}".format(access_token)
payload={"image": self.open_pic2base64(image), "baike_num": 1}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("result")[0]
def car_checkpic(self,image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car?access_token={}".format(access_token)
payload={"image": self.open_pic2base64(image), "baike_num": 1}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("result")[0]
def bodynum_checkpic(self, image):
access_token = self.get_alitoken()
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_num?access_token={}".format(access_token)
payload={"image": self.open_pic2base64(image)}
headers = {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", request_url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("person_num")
def get_file_content_as_base64(self,path, urlencoded=False):
"""
获取文件base64编码
:param path: 文件路径
:param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded
:return: base64编码信息
"""
with open(path, "rb") as f:
content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8")
if urlencoded:
content = urllib.parse.quote_plus(content)
return content
def asr_checkpic(self, filePath):
url = "https://vop.baidu.com/server_api"
payload = json.dumps({
"format": "pcm",
"rate": 16000,
"channel": 1,
"cuid": "cY0cQnusBPD596qZ9HllYtM75yIqaCGj",
"token": self.get_alitoken(),
"speech": self.get_file_content_as_base64(filePath),
"len": os.path.getsize(filePath)
})
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
json_res = json.loads(response.text)
return json_res.get("result")[0]
if __name__=='__main__':
client_id = 'x20xOjtOsAtbQhm2WBuifuQw' # ak
client_secret = 'O7yMp2dmOnCtQtBokUt1gN6hgFCcLLcp' # sk
# 本地图片地址，根据自己的图片进行修改
image1 = 'nude1.jpg'
image2 = 'nude2.jpg'
bdb=BaiDuBce()
bdb.bd_check2pic(image1, image2)为什么选择我：
我是程序员阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。
在Java技术领域和学生毕业项目实战中，我积累了深厚的知识与经验，并与高校老师、讲师及行业内的同行前辈保持着广泛的交流与合作。我的专业背景和丰富的实战经验使我能够为你提供高质量的辅导和技术支持，助你在编程学习和项目开发中取得更好的成果。选择我，你将获得的不仅是技术上的提升，更是对项目的全面理解与掌控。
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