C++数据分析的应用

简介: C++是一种功能强大的编程语言,提供高性能、高效性和灵活性,适用于各种应用程序。其中,数据分析是C++的一个重要领域,涉及大量数据的收集、处理和解释。C++可以有效处理使用HTTP、FTP、JSON、XML等各种协议和格式的网络通信和数据采集任务。

247047477.jpg

C++是一种功能强大的编程语言,提供高性能、高效性和灵活性,适用于各种应用程序。其中,数据分析是C++的一个重要领域,涉及大量数据的收集、处理和解释。C++可以有效处理使用HTTP、FTP、JSON、XML等各种协议和格式的网络通信和数据采集任务。

此外,C++还可用于构建网络爬虫程序,自动检索和分析互联网上的网页内容。为了简化和增强开发过程,可使用爬虫框架和语言库。爬虫框架提供了基本功能和结构,语言库则是可重用代码和函数的集合。在C++中,有许多适用于网络爬虫和数据分析的语言库可供选择,如Boost、Qt和POCO等。其中,Boost是一个集合了各种任务支持的C++库,包括网络、解析和并发等。特别是Boost.Beast库,能够处理HTTP和WebSocket通信,对于网络爬虫而言非常有用。Boost还提供其他库,可以辅助解析HTML、XML、JSON等格式的数据。

马上暑期档就要开始,用c++和Boost.Beast提供一个示例,获取最近的热门电影和评分推荐合适的电影:

#include <iostream>#include <fstream>#include <string>#include <vector>#include <boost/beast/core.hpp>#include <boost/beast/http.hpp>#include <boost/beast/version.hpp>#include <boost/asio/ip/tcp.hpp>#include <boost/asio/connect.hpp>#include <boost/asio/ssl.hpp>#include <boost/asio/ssl/stream.hpp>#include <boost/asio/thread_pool.hpp>namespacebeast=boost::beast;
namespacehttp=beast::http;
namespaceasio=boost::asio;
usingtcp=asio::ip::tcp;
voidscrapeMovieData(asio::io_context&ioContext, conststd::string&host, conststd::string&port, conststd::string&proxyHost, conststd::string&proxyPort, conststd::string&proxyUsername, conststd::string&proxyPassword)
{
asio::ssl::contextsslContext(asio::ssl::context::tlsv12_client);
tcp::resolverresolver(ioContext);
tcp::resolver::queryquery(proxyHost, proxyPort);
tcp::resolver::iteratorendpointIterator=resolver.resolve(query);
asio::ssl::stream<tcp::socket>socket(ioContext, sslContext);
asio::connect(socket.next_layer(), endpointIterator);
if (!proxyUsername.empty() &&!proxyPassword.empty())
    {
std::stringauthString=proxyUsername+":"+proxyPassword;
std::stringencodedAuthString=beast::detail::base64_encode(authString);
std::stringproxyAuthHeader="Proxy-Authorization: Basic "+encodedAuthString;
socket.next_layer().write(asio::buffer(proxyAuthHeader+"\r\n"));
    }
socket.handshake(asio::ssl::stream_base::client);
http::request<http::string_body>request(http::verb::get, "/", 11);
request.set(http::field::host, host);
request.set(http::field::user_agent, BOOST_BEAST_VERSION_STRING);
http::write(socket, request);
beast::flat_bufferbuffer;
http::response<http::dynamic_body>response;
http::read(socket, buffer, response);
std::vector<std::string>movieNames;
std::vector<std::string>movieRatings;
std::size_tstartPos=0;
std::size_tendPos=0;
std::stringresponseBody=boost::beast::buffers_to_string(response.body().data());
while ((startPos=responseBody.find("<a class=\"\">", endPos)) !=std::string::npos)
    {
startPos+=13;
endPos=responseBody.find("</a>", startPos);
std::stringmovieName=responseBody.substr(startPos, endPos-startPos);
startPos=responseBody.find("<span class=\"rating_nums\">", endPos) +25;
endPos=responseBody.find("</span>", startPos);
std::stringmovieRating=responseBody.substr(startPos, endPos-startPos);
movieNames.push_back(movieName);
movieRatings.push_back(movieRating);
    }
std::ofstreamoutputFile("movie_data.xlsx");
if (outputFile)
    {
outputFile<<"电影名称\t评分\n";
for (std::size_ti=0; i<movieNames.size(); ++i)
        {
outputFile<<movieNames[i] <<"\t"<<movieRatings[i] <<"\n";
        }
outputFile.close();
std::cout<<"数据采集成功,并保存到'movie_data.xlsx'文件中。"<<std::endl;
    }
else    {
std::cout<<"无法打开输出文件。"<<std::endl;
    }
}
intmain()
{
conststd::stringhost="movie.douban.com";
conststd::stringport="443";
//亿牛云 爬虫代理加强版//设置代理IP信息,主机、端口、用户名和密码conststd::stringproxyHost="www.16yun.cn";
conststd::stringproxyPort="8080";
conststd::stringproxyUsername="16YUN";
conststd::stringproxyPassword="16IP";
asio::io_contextioContext;
asio::thread_poolthreadPool;
for (inti=0; i<10; ++i)
    {
asio::post(threadPool, [=, &ioContext]() {
scrapeMovieData(ioContext, host, port, proxyHost, proxyPort, proxyUsername, proxyPassword);
        });
    }
threadPool.join();
return0;
}

执行该代码将采集豆瓣电影TOP10的热门电影名称和评分,并将结果打印并存储到名为movie_data.xlsx的Excel文件中。

相关文章
|
29天前
|
Ubuntu API C++
C++标准库、Windows API及Ubuntu API的综合应用
总之,C++标准库、Windows API和Ubuntu API的综合应用是一项挑战性较大的任务,需要开发者具备跨平台编程的深入知识和丰富经验。通过合理的架构设计和有效的工具选择,可以在不同的操作系统平台上高效地开发和部署应用程序。
84 11
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 数据挖掘
云上玩转Qwen3系列之三:PAI-LangStudio x Hologres构建ChatBI数据分析Agent应用
PAI-LangStudio 和 Qwen3 构建基于 MCP 协议的 Hologres ChatBI 智能 Agent 应用,通过将 Agent、MCP Server 等技术和阿里最新的推理模型 Qwen3 编排在一个应用流中,为大模型提供了 MCP+OLAP 的智能数据分析能力,使用自然语言即可实现 OLAP 数据分析的查询效果,减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发,以满足特定场景的需求。
|
11月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Pandas数据应用:天气数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行天气数据分析。Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库,适合处理表格型数据。文章涵盖加载天气数据、处理缺失值、转换数据类型、时间序列分析(如滚动平均和重采样)等内容,并解决常见报错如 SettingWithCopyWarning、KeyError 和 TypeError。通过这些方法,帮助用户更好地进行气候趋势预测和决策。
336 71
|
8月前
|
存储 负载均衡 算法
基于 C++ 语言的迪杰斯特拉算法在局域网计算机管理中的应用剖析
在局域网计算机管理中,迪杰斯特拉算法用于优化网络路径、分配资源和定位故障节点,确保高效稳定的网络环境。该算法通过计算最短路径,提升数据传输速率与稳定性,实现负载均衡并快速排除故障。C++代码示例展示了其在网络模拟中的应用,为企业信息化建设提供有力支持。
225 15
|
4月前
|
机器学习/深度学习 Java 大数据
Java 大视界 -- Java 大数据在智能政务公共资源交易数据分析与监管中的应用(202)
本篇文章深入探讨了 Java 大数据在智能政务公共资源交易监管中的创新应用。通过构建高效的数据采集、智能分析与可视化决策系统,Java 大数据技术成功破解了传统监管中的数据孤岛、效率低下和监管滞后等难题,为公共资源交易打造了“智慧卫士”,助力政务监管迈向智能化、精准化新时代。
|
12月前
|
数据采集 监控 数据可视化
BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
326 11
|
消息中间件 数据挖掘 Kafka
Apache Kafka流处理实战:构建实时数据分析应用
【10月更文挑战第24天】在当今这个数据爆炸的时代,能够快速准确地处理实时数据变得尤为重要。无论是金融交易监控、网络行为分析还是物联网设备的数据收集,实时数据处理技术都是不可或缺的一部分。Apache Kafka作为一款高性能的消息队列系统,不仅支持传统的消息传递模式,还提供了强大的流处理能力,能够帮助开发者构建高效、可扩展的实时数据分析应用。
645 5
|
11月前
|
存储 数据采集 数据可视化
Pandas数据应用:电子商务数据分析
本文介绍如何使用 Pandas 进行电子商务数据分析,涵盖数据加载、清洗、预处理、分析与可视化。通过 `read_csv` 等函数加载数据,利用 `info()` 和 `describe()` 探索数据结构和统计信息。针对常见问题如缺失值、重复记录、异常值等,提供解决方案,如 `dropna()`、`drop_duplicates()` 和正则表达式处理。结合 Matplotlib 等库实现数据可视化,探讨内存不足和性能瓶颈的应对方法,并总结常见报错及解决策略,帮助提升电商企业的数据分析能力。
442 73
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
销售易CRM:移动端应用与数据分析双轮驱动企业增长
销售易CRM移动端应用助力企业随时随地掌控业务全局。销售人员可实时访问客户信息、更新进展,离线模式确保网络不佳时工作不中断。实时协作功能提升团队沟通效率,移动审批加速业务流程。强大的数据分析与可视化工具提供深度洞察,支持前瞻性决策。客户行为分析精准定位需求,优化营销策略。某中型制造企业引入后,业绩提升30%,客户满意度提高25%。
|
9月前
|
算法 Serverless 数据处理
从集思录可转债数据探秘:Python与C++实现的移动平均算法应用
本文探讨了如何利用移动平均算法分析集思录提供的可转债数据,帮助投资者把握价格趋势。通过Python和C++两种编程语言实现简单移动平均(SMA),展示了数据处理的具体方法。Python代码借助`pandas`库轻松计算5日SMA,而C++代码则通过高效的数据处理展示了SMA的计算过程。集思录平台提供了详尽且及时的可转债数据,助力投资者结合算法与社区讨论,做出更明智的投资决策。掌握这些工具和技术,有助于在复杂多变的金融市场中挖掘更多价值。
301 12