前言：那个被“假优惠”刺痛的瞬间

大家好，我是一名开发者，也是一名普通的“剁手党”。

每年的“618”、“双11”，我都会守在屏幕前，希望能抢到心仪已久的好物。但渐渐地，我发现了一个扎心的事实：很多所谓的“大促”，不过是一场“先涨后降”的数字游戏。

Day 1: 正常价格 ¥999
Day 5: 悄悄涨价 ¥1,199 (涨了20%！)
Day 10: “大促特惠” ¥899 (号称优惠25%)

看起来便宜了300块，但实际上只比最初的价格低了10%。这种感觉，就像是被信任的商家“背刺”了一样。作为一名程序员，我当时就想：难道就没有办法看清价格的真实轨迹吗？

答案是：可以有！

于是，我花了几个周末的时间，打造了今天想和大家分享的这个开源项目——PriceDive。

项目地址： https://github.com/DAILtech/PriceDive

PriceDive 是什么？

简单来说，PriceDive 是一个全自动的电商价格追踪神器。

它的核心使命只有一个：用数据揭露价格套路，让消费更透明。

它能做到：

• 📈 全自动监控：设定好你想追踪的商品链接，它会每天定时抓取最新价格。
• 📊 多平台对比：同时监控同一商品在淘宝、京东、拼多多的价格，谁是真低价，一目了然。
• 📉 可视化呈现：自动生成清晰的价格趋势图，价格波动、涨跌情况清晰可见。
• 🐦 社交分享：可以将每日的价格报告自动发布到 Twitter，分享给更多人，一起“避坑”。

下面这张图就是 PriceDive 揭露商家“V型”价格操纵的宣传图，是不是很形象？

核心功能展示

1. 精美的价格趋势图

当数据积累几天后，PriceDive 会自动生成下面这样的多平台价格对比图 (price_trend.png)，让你对价格走势了如指掌。

2. 自动化的社媒播报

如果你配置了 Twitter API，它每天都会像一个敬业的播报员，把最新的价格情报分享出去。

【PriceDive 每日播报】iPhone 15 Pro 256GB
淘宝: ¥8,899.00 (📉 -2.3%)
京东: ¥8,999.00 (📈 +1.5%)
拼多多: ¥8,799.00 (➡️ 无变化)

哪个平台在备战购物节？
#价格追踪 #618 #双11

技术栈揭秘

对于我们技术人来说，更关心的是它是如何实现的。PriceDive 的技术栈非常现代和轻量：

• 编程语言: Python 3.8+
• HTTP 请求: httpx (异步友好，性能更佳)
• 数据存储: SQLite3 (无需配置，开箱即用)
• 数据可视化: matplotlib (强大的专业图表库)
• Twitter API: tweepy (官方推荐)

整个项目遵循模块化设计，代码注释清晰，即使是新手也能快速看懂。

数据存储

所有价格数据都被记录在本地的 prices.db 文件中，表结构非常简单：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS prices (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    timestamp TEXT NOT NULL,
    product_name TEXT NOT NULL,
    platform TEXT NOT NULL,
    price REAL NOT NULL
);

可视化实现（核心代码片段）

我们使用 matplotlib 来绘制价格曲线，核心逻辑大致如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import sqlite3

# ... (省略数据查询部分) ...

def plot_prices(data):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

    platforms = sorted(list(set(item[0] for item in data)))
    colors = plt.cm.get_cmap('viridis', len(platforms))

    for i, platform in enumerate(platforms):
        platform_data = [item for item in data if item[0] == platform]
        dates = [item[1] for item in platform_data]
        prices = [item[2] for item in platform_data]
        ax.plot(dates, prices, label=platform, color=colors(i), marker='o')

    # ... (省略图表美化部分) ...
    
    plt.title(f"Price Trend for {product_name}")
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Price (CNY)")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig("price_trend.png")

通过这段代码，我们就能将数据库中的离散数据点，汇聚成一张富有洞察力的趋势图。

3分钟快速上手

想立即体验吗？非常简单！

1. 克隆项目

git clone https://github.com/DAILtech/PriceDive.git

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置你的目标商品

{
  "product_name": "iPhone 15 Pro 256GB",
  "targets": [
    {
      "platform": "淘宝",
      "url": "[https://item.taobao.com/item.htm?id=你的商品ID](https://item.taobao.com/item.htm?id=你的商品ID)"
    },
    {
      "platform": "京东",
      "url": "[https://item.jd.com/你的商品ID.html](https://item.jd.com/你的商品ID.html)"
    }
  ],
  "twitter_api_keys": { ... }
}

4. 运行！

python pricedive.py

开源、分享与未来

PriceDive 是一个完全开源的项目，我把它分享出来，希望能帮助到更多像我一样希望理性消费的朋友。

当然，它目前还很简单，还有很多可以想象和扩展的空间：

✅ 支持更多国内外电商平台（如亚马逊、苏宁易购）

✅ 增加更多通知渠道（如邮件、Telegram、微信）

✅ 引入简单的价格预测模型

如果你对这个项目感兴趣，欢迎你：

• ⭐ 给项目一个 Star，这是对我最大的鼓励！

• 💡 提交 Issue，分享你的想法和建议。

• 🔧 提交 Pull Request，成为项目的贡献者之一。

最后，附上项目地址，再次感谢你的阅读！
GitHub: https://github.com/DAILtech/PriceDive

希望 PriceDive 能成为你购物决策中的一个“显微镜”和“听诊器”，让我们一起用技术的力量，让消费回归理性与真诚。