《基于Django框架的海洋數(shù)據(jù)下載系統(tǒng)設(shè)計》12000字

基于Django框架的海洋數(shù)據(jù)下載系統(tǒng)設(shè)計摘要海洋資源的探索和利用在人們的生活中變得越來越重要。人們對于海洋的認(rèn)識越來越深入和全面，相關(guān)信息記錄極為繁多，使得僅通過人力查閱和下載這些數(shù)據(jù)集變的越發(fā)困難。因此，人們選擇使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲來獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)集。為了快捷高效地獲取海洋數(shù)據(jù)信息，本項目采用多線程技術(shù)，完成海洋數(shù)據(jù)集下載系統(tǒng)的開發(fā)。此系統(tǒng)完成了用戶注冊與登錄、填寫爬取信息（如始末時間、存儲路徑等）、爬取數(shù)據(jù)集的功能，并且用戶還可以查看本人的爬取歷史記錄。為了適應(yīng)海洋數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量的龐大，提高數(shù)據(jù)集下載效率，本系統(tǒng)采用的多線程下載方式，大大提高了數(shù)據(jù)集下載效率，為海洋相關(guān)的檢測和研究提供了極大的便利。關(guān)鍵詞：Python；爬蟲；海洋數(shù)據(jù)集；多線程目錄第1章序言 [10]。3.某些數(shù)據(jù)需要先保存到數(shù)據(jù)庫中，然后再從數(shù)據(jù)庫中取出，但是這樣有時數(shù)據(jù)格式會從字符串變成二維元組，此時就需要用遍歷二維元組的方式提取出數(shù)據(jù)。另外，本系統(tǒng)還有一些不足之處，需要后期繼續(xù)完善和改進(jìn)：1.時間比較緊迫，前端頁面做的不夠美觀，特別是數(shù)據(jù)集的選擇，顯得稍為雜亂，而且與用戶的交互性略有不足，下載數(shù)據(jù)集的起止日期的選擇上面容易給用戶造成困惑和誤解。如何能準(zhǔn)確且清晰地提示用戶按照正確的格式輸入，是需要加以考慮和改進(jìn)的地方。另外，系統(tǒng)的用戶頭像是不能自行選擇的，這也是因為時間的原因沒有添加的功能，后期會添加這個功能，讓用戶系統(tǒng)更加人性化，更加具有交互性。2.在本系統(tǒng)項目中，F(xiàn)TP服務(wù)器的穩(wěn)定性不足，受本地網(wǎng)絡(luò)狀況影響較大，可能會遇到信號弱、信息傳遞慢或者信息殘缺的情況，使得服務(wù)器無法做出正確的反饋而產(chǎn)生運(yùn)行問題，從而導(dǎo)致整個項目的穩(wěn)定性也有些欠缺。Django的體量較大，所有功能都帶有大量代碼，這需要服務(wù)器的處理和較長時間，這對于在較小帶寬上運(yùn)行的網(wǎng)站來說存在一些問題：運(yùn)行效率不夠高，遇到重新刷新的情況代價比較大。這些問題都是FTP服務(wù)器和Django框架的先天特性決定的，所以在后期完善中，應(yīng)加強(qiáng)系統(tǒng)對于異常的捕獲能力，系統(tǒng)測試也需更加全面，增加其健壯性。3.尚不能實(shí)現(xiàn)定時自動下載數(shù)據(jù)集，海洋數(shù)據(jù)集如果可以以一定的單位時間自動下載當(dāng)前時刻的數(shù)據(jù)集，以單位時間變化的海洋數(shù)據(jù)可以方便研究人員清晰明了地認(rèn)知和檢測海洋數(shù)據(jù)情況，方便繪制折線圖等等。所以后期如果有時間和條件，希望可以增加定時自動下載海洋數(shù)據(jù)集的功能。以上就是本項目的難點(diǎn)和待改善點(diǎn)，總之，后期應(yīng)當(dāng)繼續(xù)學(xué)習(xí)，提升系統(tǒng)的性能、可用性、穩(wěn)定性，并且系統(tǒng)頁面應(yīng)當(dāng)更加友善，提升與用戶的交互性。通過這段時間對于Python、Django以及FTP服務(wù)器的研究，我的編程能力以及分析能力得到了很大的提升，也通過時間，掌握了業(yè)務(wù)邏輯分析的能力，這對于以前總是學(xué)習(xí)理論知識的我來說是一個極大的進(jìn)步和飛躍。在項目中對于技術(shù)的使用，因為不熟悉，總是遇到很多困難，在這個過程中，也提升了我分析問題解決問題的能力，也增強(qiáng)了我的個人自信心。參考文獻(xiàn)宋婷婷.基于主題的多線程網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)的研究[J].現(xiàn)代信息科技,2020,4(07):91-93+96.孫冰．基于Python的多線程網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J]．網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2018,000(004):38-39.溫婭娜,袁梓梁,何詠宸,黃猛．基于Python爬蟲技術(shù)的網(wǎng)頁解析與數(shù)據(jù)獲取研究[J]．現(xiàn)代信息科技,2020,004(001):P.12-13.熊暢．基于Python爬蟲技術(shù)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抓取與分析研究[J]．?dāng)?shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2017,000(009):35-36.王美芝,支學(xué)超,劉財輝．基于Python的多線程聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J]．《贛南師范學(xué)院學(xué)報》,2019,040(006):35-38.劉江,劉國璽,張雁,呂丹桔．基于多線程和翻譯的網(wǎng)絡(luò)爬蟲鳥類音頻數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J]．現(xiàn)代計算機(jī)（專業(yè)版）,2018,000(030):85-88,92.肖新鳳,張絳麗,鄧祖民.基于Python的爬蟲技術(shù)的網(wǎng)站設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代信息科技,2020,4(14):73-75+78.WangJihou,LiQintao,ZhouJiaqian,WenYulian,ZhangYan,LinPeiguang.NewsCrawlingBasedonPythonCrawler[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,1757(1).劉娟,管希東.JobInformationDataAnalysisandVisualizationSystemImplementationBasedonPythonCrawler[J].SoftwareEngineeringandApplications,2020,09(04).MingLiu,YuruiDu,XifenXu.CustomerValueAnalysisBasedonPythonC