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基于python的地铁客流量分析系统设计
摘要
近年来，随着世界上各大城市的城市化进程的大规模的深入和加速，导致各大城市面临着严峻的交通拥堵问题，交通拥堵现象不仅会给居民的出行给其带来很大的不便，严重地地制约了其城市化的速度。地铁正扮演着越来越重要的一个战略支撑角色，其在有效缓解了道路交通压力的同时，自身也逐渐面临着拥堵的挑战。因此，对于地铁客流量分析至关重要。
本文利用Python强大的第三方库Numpy、Pandas处理地铁各时段、各路段的客流量数据，借助Pycharts这个第三方图形库将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，更加直观地对该数据的实际应用进行研究。通过分析地铁站的客流量数据，用多样化的图形展示本城市地铁站店客流量信息，让用户直观地查看不同线路上的客流情况。为大数据信息化时代提供了高效、准确、便捷的方法，能够更好满足大数据时代的要求，方便社会诸多人群的日常生活。
关键词：地铁客流量；Python；数据分析
目录
asTOC\o1-4\h\u27125摘要 1
16702Abstract 2
11205目录 3
35831.引言 4
268961.1研究背景与意义 4
238221.2国内外研究现状 4
46591.3研究内容 5
75121.4本文组织结构 5
87992相关技术介绍 7
279952.1网络爬虫简介 7
219832.1.1爬虫的工作原理 7
309362.1.2爬虫工作流程 7
39852.2Python简介 8
196873地铁客流量数据提取 11
202453.1爬虫抓取框架设计 11
76583.2平行聚焦数据清理 12
259833.3利用网络爬虫实现数据获取 13
56253.3.1寻找链接地址 13
175503.3.2爬虫的实现 14
142603.3.3爬虫中遇到的难题 15
257883.4数据处理 16
1643.4.1数据清洗 16
247353.4.2地铁客流量信息分词 17
39763.5python内置库的作用 17
62544地铁客流量数据分析 18
302834.1读取数据 18
17134.2选择地铁客流量数据模型 18
236754.3地铁客流量数据分析结果 19
305575结束语 22
32357参考文献 23
7409致谢 25
引言
1.1研究背景与意义
地铁系统是\t/item/%E5%9C%B0%E9%93%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F/_blank城市轨道交通的一种，它是一种大运量的轨道运输系统，采用钢轮钢轨体系，主要在大城市地下空间修筑的隧道中运行，当条件允许时，也可以穿出地面，在地上或高架桥上运行。由于地铁系统担负着输送大量乘客的任务，其中地铁站扮演着乘客集散的重要节点，进出地铁的乘客特性有别于一般行人，不但流动性大、动线复杂，且具有时间性、方向性等特点，尤其在大型车站及重要换乘站更是客流汇集之处，使得地铁内乘客流量变化大，因此地铁在兴建与运营时会以乘客安全作为空间设施规划以及运营策略研究制定的重要前提，以提供乘客迅速、便利且安全的乘车环境。
本文可以改变传统的地铁客流量统计方式，将便利的统计地铁客流量数据。可视化地铁客流量统计模式可以给用户提供各个地铁的客流量数据和动态变化过程，可以提供可靠的监控地铁客流量信息；节约地铁客流量统计所需要的大量时间。
1.2国内外研究现状
国外地铁客流量统计在早期就开始使用计算机管理系统来增强地铁客流量统计，提高了管理水平。与其他行业相比之下，我国使用IT技术在地铁客流量统计的应用起步晚了十多年。相比国外项目，中国地铁客流量的信息化进程相对缓慢。从技术方向上看，地铁客流量统计系统功能逐步的加强，从PC端走向了移动端和云端，从单一数据库到云端服务，从单屏框架走向多屏框架，支持各种操作系统和终端，从单一功能走向了集成功能管理。从硬件上看，地铁客流量统计系统从单一的PC结构，到局域网结构，到现在的云端框架，通过在OpenStack平台上面部署大型的项目应用系统，可以实现广域网的访问，可以实现系统的高稳定性和高可靠性。纵观国内外地铁客流量信息化发展趋势，本文不难看出随着地铁客流量统计竞争的加剧，如何降低统计成本并且提高统计效率成为了关键性问题。
1.3研究内容
通过与相关的设计人员进行反复沟通讨论，最终对整个抓取模块的总架构和功能模块的概念进行了详细设计。本文的代码主要采取C/S两层架构模式