技术栈选择与分工

后端使用Python+Flask处理数据爬取和API接口
前端采用Vue.js构建交互式数据可视化大屏
开发工具：PyCharm（后端）、VS Code（前端）
数据库：MySQL或MongoDB（根据数据结构复杂度选择）

爬虫系统实现

构建基于Scrapy或Requests+BeautifulSoup的定向爬虫
重点抓取教育考试院公开的历年分数线、院校专业数据
使用Selenium应对动态加载内容，设置合理爬取间隔
数据清洗后存入数据库，建立院校-专业-分数多维关联

后端API开发

Flask框架搭建RESTful API提供以下接口：

• /api/schools 院校列表与详情
• /api/majors 专业录取数据查询
• /api/analysis 分数线趋势分析
• /api/recommend 智能志愿推荐算法

@app.route('/api/recommend', methods=['POST'])
def recommend():
    data = request.get_json()
    score = data['score']
    rank = data['rank']
    # 实现基于位次法的推荐逻辑
    return jsonify(result)

前端可视化系统

Vue3+ECharts实现动态可视化看板：

• 院校地理分布热力图
• 专业录取分数箱线图
• 历年分数线趋势折线图
• 志愿匹配度雷达图

采用Vue Router管理多视图切换，Axios进行API调用

智能推荐算法

实现基于加权分数的推荐模型：
$$推荐分数=0.6\times 位次匹配度+0.3\times 专业热度+0.1\times 地域偏好$$
结合用户输入的分数、位次和偏好生成志愿方案

开发阶段安排

1. 第一阶段：完成爬虫系统和数据库设计（2周）
2. 第二阶段：实现后端核心API（1周）
3. 第三阶段：开发前端可视化组件（2周）
4. 第四阶段：联调测试与性能优化（1周）

注意事项

遵守robots协议控制爬取频率
前端采用响应式设计适配不同屏幕
数据库建立复合索引提升查询效率
部署时使用Nginx+Gunicorn提高并发性能

开发技术路线

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统后端语言框架支持： 1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse 2.Nodejs+Vue.js -vscode 3.python(flask/django)--pycharm/vscode 4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx

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