图片识别与分类：使用YOLO模型对输入的图片进行实时识别，准确检测并分类出图片中的多个对象，如行人、车辆、动物等。识别结果包括每个对象的位置（边界框）和类别标签，可以在原图上绘制边界框并显示类别标签，实现可视化展示。数据获取与处理：利用Python requests库从各种API或web服务获取相关数据，如天气信息、股票价格、社交媒体数据等。对获取的数据进行清洗、整理和分析，提取出有价值的信息，为后续的模型训练或业务决策提供支持。自动化爬虫与数据抓取：使用Playwright或Selenium库实现自动化爬虫，模拟用户行为在web页面上执行各种操作，如登录、搜索、翻页等。抓取web页面上的结构化数据或非结构化数据，如文本、图片、表格等，并保存到本地或数据库中。可以根据需要对抓取的数据进行进一步处理和分析，如文本分类、情感分析、图像识别等。数据可视化：利用pyecharts库将处理后的数据以图表的形式展示出来，如柱状图、折线图、饼图等。可视化图表可以直观地展示数据的分布、趋势和关联关系，帮助用户更好地理解数据和分析结果。可以将可视化图表嵌入到web应用中，为用户提供友好的数据展示界面，提高数据交互性和用户体验。