安顺学院本科毕业论文(设计)题目申请表

院别：数学与计算机科学学院 专业：数据科学与大数据技术 时间：2023年6月22日

题 目 情 况 题目名称 基于Spark的高考志愿推荐系统的设计与实现 学生姓名 学号 题目来源 A.实 验   B.实习实践  C.社会调查   D.作品展示/毕业汇演      E其他√ A.学生自拟  B.教师推荐√ 题目类别    A.论文       B.设计√ 选 题 可 行 性 分 析 一、技术可行性 Spark提供了丰富的分布式计算、数据处理、机器学习和流处理功能，能够满足高考志愿推荐系统的设计和实现需求。现在，有很多优秀而成熟的技术可以用来构建高考志愿推荐系统。前端技术可以用React、Vue等框架。这些框架提供了丰富的组件和API，可以轻松地构建高质量的用户界面。后端技术可以用Node.js、Java等语言。这些语言提供了许多框架和库，可以轻松地构建高性能、可扩展和安全的应用程序。数据库技术可以用MySQL、MongoDB等数据库。这些数据库提供了数据的可靠性、可扩展性和数据保密性。使用云计算可以轻松地构建高考志愿推荐系统，并快速实现可伸缩性和高性能。总之，高考志愿推荐系统的设计与实现的技术可行性是非常高的。选择合适的技术和工具可以轻松地构建一个高质量和可靠的高考志愿推荐系统。 二、操作可行性 高考志愿推荐系统的设计与实现可以更好的方便高考毕业生能够顺利的进行高考志愿填报，系统的设计简单易用，界面清晰明了，操作流程简单。高考毕业的学生能够快速的上手，使用系统进行高考志愿的填报。 三、经济可行性 Spark是一个开源项目，没有使用费用，这使得开发和部署基于Spark的高考志愿推荐系统的设计与实现的成本相对较低，可以帮助高考毕业生减少时间成本，省去高考志愿填报的诸多烦恼，不管在技术上还是任务量上都不算太大，并且在业界已经有此类产品成功的案例，所以这个系统的设计是可行的。 综上所述，此平台是值得开发并具有一定实际意义的。 指 导 教 师 意 见        指导老师签字:                    年     月     日 院本科毕业论文（设计）指导小组审核意见 组长签字:                 年     月     日

 

 以下是一个简单的 Python 爬虫代码示例，用于采集高考信息网站上的数据。在这个示例中，我们使用 BeautifulSoup 库来解析网页内容，并使用 requests 库来发送 HTTP 请求。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求获取网页内容

url = 'http://www.example.com/highschool/'

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:

# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 找到包含高考信息的元素

highschool_info = soup.find('div', class_='highschool-info')

if highschool_info:

# 提取高考信息并输出

highschool_name = highschool_info.find('h2').text

highschool_rank = highschool_info.find('p', class_='rank').text

print(f'高中名称：{highschool_name}')

print(f'高中排名：{highschool_rank}')

else:

print('未找到高考信息')

else:

print('无法访问网页')

在这个示例中，我们首先发送一个 GET 请求获取指定 URL 的网页内容。然后使用 BeautifulSoup 解析页面内容，找到包含高考信息的特定元素，并提取出高中名称和排名等信息进行输出。请根据实际情况修改 url、选择合适的 CSS 选择器来定位元素，并处理抓取数据的逻辑。

请注意，在实际开发中，你可能需要处理反爬措施、分页采集、数据存储等问题，以确保爬虫能够稳定地运行并有效地采集数据。同时，请遵守网站的使用条款，并尊重网站所有者的权益。

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