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1、项目介绍

技术栈

Python为主要开发语言，Django框架用于后端业务逻辑构建与接口服务，Selenium爬虫框架协同谷歌Chromedriver实现浏览器自动化与数据抓取，Echarts负责前端可视化图表渲染，MySQL数据库承担采集数据的存储与管理。

功能模块

· 数据采集
· 数据清洗
· 数据查询
· 数据统计分析
· 商品类型与购买人数分析
· 价格区间购买人数分析
· 商品词云图
· 店铺销量分析
· 商品价格分析
· 收藏
· 注册登录
· 退出登录

项目介绍

本系统是基于Python开发的京东商品数据采集分析可视化平台。后端运用Django框架完成业务逻辑处理，通过Selenium与Chromedriver模拟浏览器访问京东页面，自动抓取商品名称、价格、销量、评价等核心信息，经数据清洗后存入MySQL数据库。前端借助Echarts实现多维度可视化展示，包括商品类型购买对比、价格区间分布、店铺销量占比、商品价格箱线图及用户评价词云图。系统支持商品模糊查询与收藏管理，管理员可配置爬虫参数执行采集任务，构建从数据获取、处理到分析展示的完整流程，为商家提供市场动态参考与竞品分析依据，同时适用于爬虫与Web开发方向的毕业设计场景。

2、项目界面

1. 商品类型与购买人数分析（不同类型商品的购买人数对比图表）
   这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块中，通过两个饼图分别展示了商品类型与购买人数分析、价格区间购买人数分析的可视化功能，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、收藏及退出登录等功能入口。

2. 商品词云图（用户评价关键词词云展示）
   这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块下的词云功能中，通过词云图直观展示了商品相关关键词的出现频率，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、店铺销量分析、价格分析、购买人数分析、收藏及退出登录等功能入口。
   

3. 店铺销量分析（各店铺销量趋势与排名图表）
   这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块下的店铺销量分析功能中，通过饼图直观展示了不同店铺的销量占比情况，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、收藏及退出登录等功能入口。

4. 京东商品数据采集（爬虫任务配置与执行界面）
   这个电商数据采集分析系统页面，在数据采集模块中，可设置采集关键词、品牌和页码，通过自动控制浏览器访问电商平台并执行数据采集，同时还能在页面下方查看原始数据统计分析的相关信息，此外页面左侧还提供了数据清洗、数据查询、数据统计分析、数据可视化分析、收藏及退出登录等功能入口。
   

5. 商品查询（商品信息检索与筛选界面）
   这个电商数据采集分析系统页面，在数据查询模块中，可通过品牌、商店、价格等条件进行查询和重置操作，查询结果区域会展示商品的图片、价格、评价数等信息，还支持对商品进行收藏和删除收藏的操作，同时页面左侧还有数据采集、数据清洗、数据统计分析、数据可视化分析及退出登录等功能入口。
   

6. 商品价格分析（商品价格区间与趋势图表）
   这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块下的价格分析功能中，通过箱线图分别展示了不同价格区间内各品牌商品的价格分布情况，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、收藏及退出登录等功能入口。
   

7.注册登录
这个电商数据采集分析系统的登录页面，核心功能是提供用户账号密码输入框和登录按钮，支持用户身份验证以进入系统，同时还设有注册入口，为无账号的用户提供注册功能，是进入系统所有数据采集、分析等功能模块的权限验证入口。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统以Python为主要开发语言，后端采用Django框架进行业务逻辑构建与接口服务提供。数据采集环节运用Selenium爬虫框架协同谷歌Chromedriver，通过模拟浏览器行为实现京东商品信息的自动化抓取。前端可视化部分借助Echarts完成多维度图表渲染。MySQL数据库承担所有采集数据的存储与管理任务，确保数据读写的稳定高效。

二、功能模块详细介绍

· 数据采集：模块提供可视化的爬虫任务配置界面，管理员可输入采集关键词、指定品牌及抓取页码。系统后端通过Selenium驱动浏览器自动访问京东搜索页面，模拟滚动加载、点击等交互操作，完整获取商品名称、价格、销量、评价数、店铺名及图片链接等原始信息，并在页面下方实时显示采集进度与原始数据概览。

· 数据清洗：针对采集到的原始数据，系统自动执行清洗流程，包括去除重复记录、修正异常价格格式、补全缺失的店铺名称与商品描述等操作，将非结构化网页数据转换为规范格式存入MySQL，为后续分析提供可靠的数据基础。

· 数据查询：模块支持多条件组合检索，用户可根据品牌名称、店铺信息、价格区间进行精确筛选或模糊查询。查询结果以列表形式展示商品图片、价格及评价数量，并支持对感兴趣的商品执行收藏或取消收藏操作，方便用户跟踪关注商品。

· 数据统计分析：系统后台对数据库中的商品信息进行聚合计算，生成如商品总数、平均价格、总评论数、最高最低价等关键指标，为前端可视化提供数据支撑，帮助用户快速把握整体市场概况。

· 商品类型与购买人数分析：通过饼图展示不同商品类别所对应的购买人数占比，直观反映各类商品的受众规模与市场热度，辅助商家进行选品决策与品类规划。

· 价格区间购买人数分析：采用饼图形式呈现各价格段（如0-50元、50-100元、100-200元等）的用户购买分布，帮助商家了解消费者的价格接受度与偏好区间，优化定价策略。

· 商品词云图：基于用户评价内容，系统自动提取高频关键词并生成词云图，可视化呈现用户口碑焦点与产品核心卖点，如“性价比高”、“物流快”、“正品保障”等，帮助商家快速把握用户反馈热点。

· 店铺销量分析：以饼图形式展示不同店铺的销量占比情况，清晰对比各店铺的市场表现与竞争力，便于识别头部店铺与潜力店铺，为店铺运营提供数据参考。

· 商品价格分析：通过箱线图展示不同品牌或类别下的商品价格分布情况，包括中位数、四分位数及异常值，直观反映价格波动范围与集中趋势，辅助价格策略制定。

· 收藏：允许用户在查询结果或分析页面将关注商品加入个人收藏夹，便于后续追踪与对比，收藏列表支持随时查看与删除管理，提升用户体验。

· 注册登录：系统入口处设注册与登录模块，新用户需填写基本信息完成注册，老用户凭账号密码验证身份后进入主系统，保障数据访问的安全性与个性化服务。

· 退出登录：用户在完成操作后可安全退出系统，清除当前会话状态，防止未授权访问，确保账户信息安全。

三、项目总结

本系统成功构建了从数据采集、清洗、存储到可视化分析的一站式完整链路。后端Django框架与Selenium爬虫的结合实现了稳定高效的数据获取能力，前端Echarts的多图表展示让市场动态与商品信息一目了然。通过商品类型分析、价格分布、店铺销量对比、词云图及价格箱线图等功能，系统为商家提供了实时的市场洞察与竞品参考，辅助精准决策。同时，完善的用户管理与收藏体系提升了交互体验与个性化服务能力。该项目不仅适用于电商数据分析场景，也作为爬虫技术与Web开发综合应用的典型毕业设计案例，具备较强的实用性与学习价值。

4、核心代码

from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import parse
import time
import pymysql
import os


class pachong_class:
    def __init__(self, B, O, word, pinpai):
        self.begin=B
        self.end =O
        self.word=word
        self.pinpai=pinpai
        # 实例化一个启动对象
        self.chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
        # 设置浏览器以无界面方式运行
        # chrome_options.add_argument('--headless')
        self.browser = webdriver.Chrome(executable_path=os.path.join(os.getcwd(), 'app_jd') + '/chromedriver.exe',
                                   options=self.chrome_options)
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, 10)
        self.db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="123456", db="jd_goods")
        self.cursor = self.db.cursor()  # 使用cursor()方法获取操作游标
        self.count = 0


    def get_url(self,n, word,pinpai):
        print('正在爬取第' + str(n) + '页')
        time.sleep(8)
        # 确定要搜索的商品
        keyword = {'keyword':word}
        # 页面n与参数page的关系
        page = '&page=%s' % (2 * n - 1)
        pinpai='&ev=exbrand_%s'%(pinpai)
        url = 'https://search.jd.com/Search?' +parse.urlencode(keyword) +pinpai+'&enc=utf-8' + page
        print(url)
        return url


    def parse_page(self,url, pinpai):
        print('正在爬取信息并保存......')
        self.browser.get(url)
        # 滑轮下拉至底部，触发ajax
        for y in range(100):
            js = 'window.scrollBy(0,100)'
            self.browser.execute_script(js)
            time.sleep(0.1)
        self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#J_goodsList .gl-item')))
        html = self.browser.page_source
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        # 找到所有商品标签
        goods = soup.find_all('li', class_="gl-item")
        # 遍历每个商品，得到每个商品的信息
        for good in goods:
            num = good['data-sku']
            tag = good.find('div', class_="p-price").strong.em.string
            money = good.find('div', class_="p-price").strong.i.string
            # 因为有些商品没有店铺名，检索store时找不到对应的节点导致报错，故将其设置为“没有找到店铺名”
            store = good.find('div', class_="p-shop").span
            pingjia = good.find('div', class_="p-commit").strong.a.string
            name = good.find('div', class_="p-name p-name-type-2").a.em
            picture = good.find('div', class_="p-img").a.img.get('src')
            address = good.find('div', class_="p-img").find('a')['href']

            if store is not None:
                new_store = store.a.string
            else:
                new_store = '没有找到店铺名'
            new_name = ''
            for item in name.strings:
                new_name = new_name + item
            product = (num, pinpai, new_name, money, new_store, pingjia, picture, address)
            self.save_to_mysql(product)
            #print(product)

    def save_to_mysql(self,result):

        sql = "INSERT INTO app_jd_yuanshi(sku,pinpai,miaoshu,jiage,shangdian,pingjia,tupian_url,zhuye) \
                VALUES ('%d','%s', '%s','%d', '%s','%s', '%s','%s')" % \
                (int(result[0]),result[1],result[2],float(result[3]),result[4],result[5],result[6],result[7])
        print("sql",sql)
        try:
            self.cursor.execute(sql)  # 执行sql语句
            self.db.commit()  # 提交到数据库执行
            print('保存成功！')
            self.count+=1
        except:
            self.db.rollback()  # 发生错误时回滚
            print('保存失败！')


    def get_data(self):
        try:
            print(self.begin,self.end,self.word,self.pinpai)

            # 京东最大页面数为100
            if 1 <= self.end <= 100:
                page = self.end + 1
                for n in range(self.begin, page):
                    url = self.get_url(n, self.word, self.pinpai)
                    self.parse_page(url, self.pinpai)
                print('爬取完毕！')
                self.db.close()  # 关闭数据库连接
                self.browser.close()
                return (self.count)
            else:
                print('请重新输入！')
                return ('请重新输入！')
        except Exception as error:
            print('出现异常！', error)
            return ('出现异常！', error)

5、源码获取方式

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