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| 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 |
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¨软件技术 ¨人工智能技术 þ大数据技术 ¨信息安全技术 |
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| 项目组长 |
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| 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。 |
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| 项目组员A |
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| 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） |
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| 项目组员B |
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| 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） |
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| 项目组员C |
姓名 |
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| 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） |
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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。