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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
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
python
# !/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
from flask import request, render_template,session,redirect, url_for
from models import *
import models
from sqlalchemy import or_,and_
import pandas
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def index():
uuid = session.get('uuid')
if not User.query.get(uuid):
return redirect(url_for('login'))
if request.method == 'GET':
search = request.args.get('search', '')
if search:
datas = XinXi.query.filter(and_(XinXi.name.like("%{}%".format(search)))).all()
else:
datas = XinXi.query.all()
return render_template('app/table.html',**locals())
@app.route('/fenxi', methods=['GET', 'POST'])
def fenxi():
stu_id = session.get('uuid')
datas = models.User.query.get(stu_id)
if not datas:
return redirect(url_for('login'))
if request.method == 'GET':
return render_template('app/fenxi.html')
@app.route('/keshihua', methods=['GET', 'POST'])
def keshihua():
stu_id = session.get('uuid')
datas = models.User.query.get(stu_id)
if not datas:
return redirect(url_for('login'))
if request.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 = []
for resu in datas:
list1.append((resu[1],resu[3]))
list1.sort(key=lambda xx:xx[1],reverse=True)
for li in list1[:10]:
current_name.append(li[0])
current_count.append(li[1])
# 成交额前二十股票
amount_name = []
amount_count = []
list1 = []
for resu in datas:
list1.append((resu[1], resu[8]))
list1.sort(key=lambda xx: xx[1], reverse=True)
for li in list1[: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(lambda xx:0 <= xx < 10)].values.tolist()
a2 = df[df['当前价'].map(lambda xx: 10 <= xx < 20)].values.tolist()
a3 = df[df['当前价'].map(lambda xx: 20 <= xx < 30)].values.tolist()
a4 = df[df['当前价'].map(lambda xx: 30 <= xx < 40)].values.tolist()
a5 = df[df['当前价'].map(lambda xx: 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 = []
for resu in datas:
gujia_list.append([resu[3],resu[7],resu[1]])
return render_template('app/keshihua.html', **locals())
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
uuid = session.get('uuid')
datas = User.query.get(uuid)
if datas:
return redirect(url_for('index'))
if request.method=='GET':
return render_template('account/login.html')
elif request.method=='POST':
user = request.form.get('user')
password = request.form.get('password')
data = User.query.filter(and_(User.name==user,User.pwd==password)).all()
if not data:
return render_template('account/login.html',error='账号密码错误')
else:
session['uuid'] = data[0].id
session.permanent = True
return redirect(url_for('index'))
@app.route('/loginout', methods=['GET'])
def loginout():
if request.method == 'GET':
session['uuid'] = ''
session.permanent = False
return redirect(url_for('login'))
@app.route('/signup', methods=['GET', 'POST'])
def signup():
if request.method == 'GET':
uuid = session.get('uuid')
datas = User.query.get(uuid)
if datas:
return redirect(url_for('index'))
return render_template('account/signup.html')
elif request.method == 'POST':
user = request.form.get('user')
email = request.form.get('email')
password = request.form.get('password')
if User.query.filter(User.name == user).all():
return render_template('account/signup.html', error='账号名已被注册')
elif user == '' or password == '' or email == '':
return render_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()
return redirect(url_for('login'))
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)