基于Python网络爬虫的热门手机电子产品信息可视化系统(任务书)


毕业设计任务书

毕业设计作品名称

基于Python网络爬虫的热门手机电子产品信息可视化系统

项目类型

¨软件技术   ¨人工智能技术   þ大数据技术   ¨信息安全技术

项目组长

姓名

学号

班级

主要工作介绍

在这个基于Python网络爬虫的热门手机电子产品信息可视化系统的课设中,我主要承担了以下几个方面的工作:数据爬取、数据处理、数据库设计和数据可视化分析。

(1)数据爬取:我负责设计并实现了网络爬虫,使用了Python的requests库和BeautifulSoup库来抓取热门手机电子产品的信息。我选择了一些知名的电商网站,如京东和天猫,确定了需要爬取的数据字段,包括产品名称、价格、用户评价、销量、发布时间等。我编写了爬虫脚本,设置了合理的请求头和延迟,以避免被网站封禁。

(2)数据处理:在爬取到的数据中,数据的清洗与处理是一个重要环节。我利用Pandas库对原始数据进行了处理,去除了重复项和无效数据,并对价格和销量等字段进行了类型转换,以便后续的分析和可视化。同时,我将处理后的数据格式化成结构化的形式,以便于存储到数据库中。

(3)数据库设计:我设计了一个MySQL数据库,用于存储爬取到的手机电子产品信息。数据库中创建了一个名为products的表,包含产品名称、价格、用户评价、销量和发布时间等字段。在数据存储过程中,我使用了PyMySQL库来简化数据库操作,确保数据能够高效地写入和查询。

(4)可视化分析:我使用Matplotlib和Seaborn库对处理后的数据进行了可视化分析。我创建了多个图表,例如柱状图和折线图,以展示不同手机产品的价格趋势、用户评价分布和销量对比。这些可视化结果帮助更直观地了解市场上热门手机的表现,并为后续的决策提供了数据支持。

项目组员A

姓名

学号

班级

主要工作介绍

(你在项目中主要承担的工作内容,不少于300字)

项目组员B

姓名

学号

班级

主要工作介绍

(你在项目中主要承担的工作内容,不少于300字)

项目组员C

姓名

学号

班级

主要工作介绍

(你在项目中主要承担的工作内容,不少于300字)

一、原始依据(包括设计项目的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等,不少于800字)

在现代社会中,电子产品,特别是智能手机,已经成为人们生活中不可或缺的一部分。随着技术的不断发展,市场上的手机品牌和型号层出不穷,消费者在选择购买时面临着信息过载的问题。为了帮助消费者更好地了解市场上的热门手机产品,进行有效的比较和选择,设计并实施了一个基于Python网络爬虫的热门手机电子产品信息可视化系统。该系统的设计与实现基于以下几个方面的原始依据。

1、工作基础

(1)市场需求分析:在进行项目设计之前,对市场进行了初步的调研,发现消费者在选择手机产品时,往往需要考虑多个因素,如价格、用户评价、功能、品牌等。这些因素不仅影响消费者的购买决策,也影响产品的市场表现。因此,开发一个能够整合和分析这些信息的系统显得尤为重要。

(2)技术可行性:近年来,Python因其简洁的语法和强大的数据处理库,逐渐成为数据分析和网络爬虫的首选语言。通过利用requests和BeautifulSoup等库,可以高效地抓取网页数据,并使用Pandas进行数据处理,同时通过Matplotlib和Seaborn实现数据可视化,形成了一套完整的技术解决方案。

2、研究条件

(1)数据来源:本项目主要从几个知名电商网站(如京东、天猫)抓取手机产品数据。这些网站的页面结构相对稳定,产品信息丰富且更新频繁,为提供了良好的数据源。通过爬虫技术,能够获取最新的市场动态,为消费者提供参考。

(2)计算环境:在项目实施过程中,使用了本地计算机进行数据爬取和处理,操作系统为Windows 11,Python版本为3.12.0。项目所需的各个库均通过pip进行安装,确保了环境的一致性。此外,也利用了Jupyter Notebook作为开发环境,方便进行代码测试和结果展示。

(3)工具与库

Django==2.0:用于构建Web应用的高层框架。

django-threadlocals:实现线程本地存储,以便于请求上下文管理。

pymysql:用于连接和操作MySQL数据库的库。

click:用于创建命令行界面的简洁工具。

requests:用于发送HTTP请求,简化网络交互。

xlrd==1.2.0:用于读取Excel文件的数据解析库。

django-cors-headers:处理跨域请求的Django中间件。

hdfs==2.7.0:用于与Hadoop HDFS进行交互的库。

pyspark==3.3.2:用于大数据处理的Apache Spark Python接口。

Requests:用于发送HTTP请求,获取网页内容。

BeautifulSoup:用于解析HTML文档,从中提取所需的数据。

Pandas:用于数据处理与分析。

Matplotlib和Seaborn:用于数据可视化,生成图表和统计图形。

SQLite:用于数据的持久化存储。

3、应用环境

本系统主要面向广大手机消费者,尤其是对手机产品有较高需求的年轻用户群体。这些用户希望能够快速获取手机产品的信息,进行比较,做出明智的购买决策。系统设计时考虑到了用户的易用性,确保数据展示直观、友好。

4、工作目的

本项目旨在通过网络爬虫技术整合不同电商平台的手机产品信息,包括价格、产地、运行内存、机身颜色、机身内存、后摄像头素等,形成一份全面的数据集,以便消费者进行横向比较。

通过对爬取到的数据进行处理与分析,希望能够揭示手机市场的一些趋势和规律。例如,分析不同品牌、价格区间的手机销量情况,用户对产品的评价分布等。同时,通过可视化图表的形式,帮助用户更直观地理解数据背后的信息。

二、设计(研究)内容和要求(包括设计或研究内容、主要指标与技术参数,并根据课题性质对学生提出具体要求,不少于800字)

1、设计(研究)内容

本课设旨在开发一个基于Python网络爬虫的热门手机电子产品信息可视化系统,主要包括以下几个方面的设计和研究内容:

(1)需求分析与系统架构设计:

对市场上热门手机电子产品的信息需求进行分析,确定系统需展示的关键数据指标,如产品名称、价格、品牌、规格、用户评价等。

设计系统的总体架构,包括前端展示层、后端数据处理层、爬虫模块和数据库模块。前端使用可视化库展示数据,后端负责数据爬取和处理,数据库则用于存储数据。

(2)网络爬虫的实现:

选择适合的爬取目标网站(如京东、天猫、淘宝等)并分析其网页结构。

使用Python中的爬虫库(如Scrapy或BeautifulSoup)编写爬虫脚本,定期抓取产品信息。

处理网站的反爬虫机制,例如通过设置请求头、使用代理、模拟用户行为等方式,确保数据的完整性与合法性。

(3)数据清洗与存储:

对爬取到的数据进行清洗,包括去除重复项、处理缺失值、统一数据格式等。

选择合适的数据库(如MySQL、SQLite或MongoDB)存储清洗后的数据,并设计数据表结构,保证数据的有效性和查询效率。

(4)数据分析与可视化:

根据爬取的数据,利用Python数据分析库(如Pandas、NumPy)对数据进行分析,提取有意义的信息和趋势。

使用数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn或Plotly)将数据可视化,展示产品的价格变化、用户评价分布、品牌市场占有率等,帮助用户更直观地理解市场动态。

2、主要指标与技术参数

itemadapter==0.7.0

pymssql==2.2.5

PyMySQL==1.0.2

Scrapy==2.6.3

emoji==2.2.0

django==2.0

django-threadlocals

pymysql

click

requests

xlrd==1.2.0

django-cors-headers

hdfs==2.7.0

pyspark==3.3.2

3、具体要求

(1)掌握Python编程基础:

学生需具备一定的Python编程能力,熟悉Python的基本语法和常用库的使用。

(2)学习网络爬虫技术:

通过阅读相关资料和文档,掌握网络爬虫的基本原理与技术,了解如何解析HTML页面和处理API接口。

(3)数据库知识:

学生需学习基本的数据库知识,包括SQL语句、数据库设计和操作,能够有效地存储和管理爬取的数据。

(4)数据分析与可视化技能:

学习使用数据分析库(如Pandas)和可视化工具(如Matplotlib),能够将数据转化为易于理解的图表和信息。

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