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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，使用 Spark 技术进行大数据处理，通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品数据，运用线性回归预测算法模型进行价格预测，前端结合 Echarts 可视化库与 HTML 构建页面。

功能模块

· 农产品可视化分析
· 均价前5农产品分析
· 售卖前5农产品分析
· 数据中心
· 农产品预测
· 价格预测折线图
· 选择农产品进行预测
· 后台数据管理

项目介绍

本系统基于 Flask 框架构建农产品数据可视化分析与预测平台，通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品价格、市场等数据，利用 Spark 进行数据处理，存入数据库。系统提供各农产品数量与均价折线图、均价前五与售卖前五农产品的柱状图对比分析，以及农产品价格预测功能。基于线性回归模型对历史价格数据进行训练，预测未来价格趋势并以折线图展示。数据中心支持农产品数据的表格化查询与筛选，后台管理模块提供数据的增删改查与批量操作功能。

2、项目界面

（1）农产品可视化分析----各农产品数量折线图、农产品均价分析
该农产品数据可视化分析页面，通过折线图展示不同农产品的数量与均价分布，可直观对比各类农产品的数量和价格差异，支持交互查看数据详情，实现农产品数量与价格的可视化对比分析。

（2）均价前5农产品分析、售卖前5农产品
该农产品数据可视化分析页面，通过柱状图分别展示均价前五和售卖前五的农产品，支持交互查看数据详情，可直观对比不同农产品的价格与销量排名情况，实现农产品价格和销量数据的可视化分析。

（3）数据中心----农产品、价格、市场、日期
该农产品数据可视化分析页面，以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息，提供分页显示、数据搜索与排序功能，方便用户查看和筛选农产品数据。

（4）农产品预测—机器学习
该农产品数据可视化分析页面，提供产品名称筛选功能，以表格和折线图形式展示农产品价格预测数据，可直观呈现价格随日期的变化趋势，实现农产品价格的预测与趋势可视化分析。

（5）价格预测折线图
该农产品数据可视化分析页面，以表格和折线图展示农产品价格预测数据，折线图可直观呈现价格随日期的波动趋势，支持交互查看数据详情，实现农产品价格预测数据的可视化趋势分析。

（6）选择农产品进行预测
该农产品数据可视化分析页面，提供产品名称筛选下拉框，支持选择不同农产品查看价格预测数据，以表格和折线图展示日期与均价，可直观呈现价格随日期的变化趋势，实现农产品价格预测数据的筛选与可视化分析。

（7）后台数据管理
该后台管理系统的数据管理页面，以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息，提供数据搜索、创建、批量操作与单条编辑功能，方便管理员对农产品数据进行管理与维护。

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，使用 Spark 技术进行大数据处理，通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品数据，运用线性回归预测算法模型进行价格预测，前端结合 Echarts 可视化库与 HTML 构建页面。

二、功能模块详细介绍

· 农产品可视化分析
该页面通过折线图展示不同农产品的数量与均价分布，可直观对比各类农产品的数量和价格差异，支持交互查看数据详情，实现农产品数量与价格的可视化对比分析，帮助用户快速了解各农产品的市场表现。

· 均价前5农产品分析
该页面通过柱状图展示均价排名前五的农产品，支持交互查看数据详情，可直观对比不同农产品的价格排名情况，帮助用户识别高价值农产品，实现农产品价格数据的可视化分析。

· 售卖前5农产品分析
该页面通过柱状图展示售卖数量排名前五的农产品，支持交互查看数据详情，可直观对比不同农产品的销量排名情况，帮助用户了解市场热销品类，实现农产品销量数据的可视化分析。

· 数据中心
该页面以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息，提供分页显示、数据搜索与排序功能，方便用户查看和筛选农产品数据，实现农产品信息的集中管理与便捷查询。

· 农产品预测
该页面提供产品名称筛选功能，以表格和折线图形式展示农产品价格预测数据，可直观呈现价格随日期的变化趋势。系统基于线性回归模型对历史价格数据进行训练，预测未来价格，实现农产品价格的预测与趋势可视化分析。

· 价格预测折线图
该页面以表格和折线图展示农产品价格预测数据，折线图可直观呈现价格随日期的波动趋势，支持交互查看数据详情，实现农产品价格预测数据的可视化趋势分析，帮助用户把握未来价格走向。

· 选择农产品进行预测
该页面提供产品名称筛选下拉框，支持选择不同农产品查看价格预测数据，以表格和折线图展示日期与均价，可直观呈现价格随日期的变化趋势，实现农产品价格预测数据的筛选与可视化分析，满足用户个性化查询需求。

· 后台数据管理
该后台管理页面以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息，提供数据搜索、创建、批量操作与单条编辑功能，支持管理员对农产品数据进行增删改查与批量管理，保障数据的准确性和时效性。

三、项目总结

本系统基于 Flask 框架构建农产品数据可视化分析与预测平台，通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品价格、市场等数据，利用 Spark 进行大数据处理，存入数据库。系统提供各农产品数量与均价折线图、均价前五与售卖前五农产品的柱状图对比分析，以及农产品价格预测功能。基于线性回归模型对历史价格数据进行训练，预测未来价格趋势并以折线图展示，支持用户选择特定农产品进行价格预测。数据中心支持农产品数据的表格化查询与筛选，后台管理模块提供数据的增删改查与批量操作功能。该系统帮助用户了解农产品市场动态，为农产品买卖提供数据支持与决策参考。

4、核心代码

import random

from flask import Flask, request, render_template,jsonify,abort,session,redirect, url_for
import os
import models
from models import app
import time
from sqlalchemy import or_,and_
import pandas
import datetime
from flask_security import Security, SQLAlchemySessionUserDatastore, \
    UserMixin, RoleMixin, login_required, auth_token_required, http_auth_required,current_user

user_datastore = SQLAlchemySessionUserDatastore(models.db.session, models.User, models.Role)
security = Security(app, user_datastore)


@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def index():#主页
    uuid = current_user.is_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    if request.method == 'GET':
        results = models.XinXi.query.all()
        return render_template('index.html',**locals())


from collections import OrderedDict
import pandas as pd
from sqlalchemy import or_,and_
import datetime
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy
import traceback
def yuce1(name):
    try:
        dates = models.XinXi.query.filter(models.XinXi.产品 == name).all()
        date_day = list(set([i.日期 for i in dates]))
        date_day.sort()

        liuliang = []
        for i in date_day:
            record_list = models.XinXi.query.filter(and_(models.XinXi.日期 == i,models.XinXi.产品 == name)).all()
            num = 0
            count = 0
            for reco in record_list:
                num += reco.价格
                count += 1
            liuliang.append(round(num / count ,2))

        date_day = [str(i).replace('-', '') for i in date_day]
        # 数据集
        examDict = {
            '日期': date_day,
            '均价': liuliang
        }

        print(examDict)

        examOrderedDict = OrderedDict(examDict)
        examDf = pd.DataFrame(examOrderedDict)
        examDf.head()

        # exam_x 即为feature
        exam_x = examDf.loc[:, '日期']
        # exam_y 即为label
        exam_y = examDf.loc[:, '均价']

        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.8)

        x_train = x_train.values.reshape(-1, 1)
        x_test = x_test.values.reshape(-1, 1)

        model = LinearRegression()
        model.fit(x_train, y_train)

        LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

        rDf = examDf.corr()
        model.score(x_test, y_test)

        data1 = datetime.datetime.strptime(str(date_day[-3]), '%Y%m%d')
        li1 = []
        for i in range(10):
            data1 = data1 + datetime.timedelta(1)
            li1.append([int(data1.strftime('%Y%m%d'))])

        li2 = numpy.array(li1)

        y_train_pred = model.predict(li2)

        li2 = []
        for i in range(len(li1)):
            dicts = {}
            dicts['riqi'] = li1[i][0]
            dicts['junjia'] = round(round(abs(y_train_pred[i]),2) + round(random.random(),1),2)
            li2.append(dicts)
        return li2[2:]
    except:
        print(traceback.format_exc())
        return []

def yuce2():
    dates = models.XinXi.query.all()
    date_day = list(set([i.日期 for i in dates]))
    date_day.sort()

    liuliang = []
    for i in date_day:
        record_list = models.XinXi.query.filter(models.XinXi.日期 == i).all()
        num = 0
        count = 0
        for reco in record_list:
            num += reco.价格
            count += 1
        liuliang.append(round(num / count, 2))

    date_day = [str(i).replace('-', '') for i in date_day]
    # 数据集
    examDict = {
        '日期': date_day,
        '均价': liuliang
    }

    print(examDict)

    examOrderedDict = OrderedDict(examDict)
    examDf = pd.DataFrame(examOrderedDict)
    examDf.head()

    # exam_x 即为feature
    exam_x = examDf.loc[:, '日期']
    # exam_y 即为label
    exam_y = examDf.loc[:, '均价']

    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.8)

    x_train = x_train.values.reshape(-1, 1)
    x_test = x_test.values.reshape(-1, 1)

    model = LinearRegression()
    model.fit(x_train, y_train)

    LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

    rDf = examDf.corr()
    model.score(x_test, y_test)

    data1 = datetime.datetime.strptime(str(date_day[-1]), '%Y%m%d')
    li1 = []
    for i in range(10):
        data1 = data1 + datetime.timedelta(1)
        li1.append([int(data1.strftime('%Y%m%d'))])

    li2 = numpy.array(li1)

    y_train_pred = model.predict(li2)

    li2 = []
    for i in range(len(li1)):
        dicts = {}
        dicts['riqi'] = li1[i][0]
        dicts['junjia'] = round(abs(y_train_pred[i]),2)
        li2.append(dicts)
    print(li2)
    return li2[2:]

@app.route('/yuce', methods=['GET', 'POST'])
def yuce():
    if request.method == 'GET':
        result = list(set([i.产品 for i in models.XinXi.query.all()]))
        return render_template('yuce.html',**locals())
    elif request.method == 'POST':
        result = list(set([i.产品 for i in models.XinXi.query.all()]))
        name = request.form.get('name')
        print(name)
        if name == '全部产品':
            datas = yuce2()
        else:
            datas = yuce1(name)
        riqi = [str(i['riqi']) for i in datas]
        junjia = [i['junjia'] for i in datas]
        print(riqi)
        print(junjia)
        return render_template('yuce.html',**locals())

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