登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍了一个基于Python的高考数据可视化分析与预测系统，采用Flask框架和机器学习技术。系统核心功能包括：1）使用高斯朴素贝叶斯分类模型(GaussianNB)进行高考分数预测；2）通过Selenium爬虫从高考网站获取实时数据；3）提供多维度可视化分析，如招生批次统计、录取分数热力图等。项目技术栈涵盖Python、Flask、Echarts、机器学习算法等，适用于高考志愿填报辅助决策，为
本文详细介绍使用Python和Pyppeteer爬取阳光高考网站的高校基本信息与招生简章，实现异步抓取、多进程优化、断点续抓和增量爬虫。项目将数据存储到MySQL数据库，并生成PDF文件，适合爬虫开发者和数据采集爱好者参考。
