①🥗 本系统开发语言为基于python语言的Django框架 +E charts + bookstrap ②🥂 系统可以分为前台与后台两部分,前台是各类产品信息的展示界面,具体可见P11-P12,核心是后台,后台通过管理员账号密码登录囿首页、文物管理系统、认证与和授权三个板块。具体可见P2-P9。 ③🍹 可视化藏品占比图,是本系统的一大特色,见P1-P2。由四张形态各异的饼图组成,可直观展示藏品的分布状况。 ④🍯 所有藏品均可支持批量导入导出,也可过滤筛选进行查询操作,添加操作,删除操作。 ⑤🕸️网页地址 http://81.69.227.132:8001/ ...
项目概述: 在这个2D/3D动画项目中,我负责制作一系列短片,讲述城市中各种人物的生活片段。项目目标是通过富有表现力的角色和流畅的动画,传达情感和故事。 技术细节: 人物设计:使用Adobe Illustrator和Photoshop设计人物的初步草图和细节,确保角色的表情和动作符合故事情境。 3D建模与动画:在Blender中进行人物的3D建模,并应用细致的骨骼绑定和肌肉动力学,为复杂的人物动作提供支持。 动画制作:利用Adobe After Effects进行动画的合成,添加必要的视觉效果,如光影、颜色调整,以及背景音乐和声音效果,增强视觉与听觉的感受。 个人贡献: ...
在“网易云音乐评论爬取”项目中,我作为主要开发者和项目负责人,承担了关键的技术决策和实施工作。首先,我深入研究了网易云音乐网站的评论加载机制,发现其评论区采用了动态加载方式并通过加密参数控制分页请求。我利用Python语言,结合requests库模拟登录及发送GET请求,巧妙绕过了反爬策略,通过解密算法还原真实的请求参数,成功调用网易云音乐API接口批量获取评论数据。 在项目实践中,我编写了高性能的爬虫脚本,采用多线程或异步IO提升数据抓取速度,并实现了评论内容的精准提取,包括评论文本、点赞数、发表时间以及用户信息等多元数据。同时,考虑到网易云音乐的反爬策略可能会更新,我建立了监测机制,确保...
在“爬取站长图片”项目中,我担任了主要开发者和技术负责人的重要角色,全程参与了爬虫系统的规划、设计、编码和调试工作。首先,基于Python语言,我精心制定了爬取策略,通过深入研究目标网站结构,运用requests库发起合法且高效的HTTP请求,配合BeautifulSoup或lxml解析网页内容,精准定位并提取出每一张图片的URL地址。 为了提高爬取效率和遵守网站访问频率限制,我采用了异步IO(如asyncio)或多线程/多进程技术来并发处理请求任务,同时集成代理IP池以应对可能存在的IP封锁问题。在面对图片防盗链、动态加载、反爬措施等情况时,我通过分析请求头参数、Cookies管理以及...