【项目实战】基于python爬虫的商城商品比价数据分析系统django项目计算机程序设计

2024 年 7 月 20 日 13点热度 0人点赞 0条评论

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，评论区咨询即可。

本文目录

1 设计背景

2设计意义

3 系统展示

3.1 页面展示

3.2 视频展示

4 更多推荐

5 部分功能代码

1 设计背景

当今社会处于信息时代，数字技术和互联网的普及改变了人们的购物方式。消费者在购物前会在网上搜索和比较产品，以获取最佳价格和价值。这导致了对商品比价数据的需求。电子商务平台如亚马逊、淘宝、京东等在全球范围内迅速发展。这些平台上有数百万种商品，价格和品质差异巨大。消费者需要工具来帮助他们找到最具竞争力的价格。在线零售市场竞争激烈，商家需要吸引更多的消费者。因此，价格策略成为了关键因素，商家常常采用定价战略来吸引消费者。
消费者越来越注重价格和性能的平衡。他们希望能够找到高性价比的产品。因此，开发一个系统，能够帮助他们比价商品、找到最佳优惠，满足他们的需求。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，适合用于数据抓取、分析和可视化。爬虫技术的发展使得从网上抓取商品信息变得更容易。基于这些背景，商城商品比价数据分析系统应运而生。这个系统的目标是帮助消费者更轻松地比较不同商城和产品的价格和特性，以便他们能够做出明智的购物决策。这对消费者来说是一项重要的服务，也有助于提高市场竞争，促使商家提供更具吸引力的优惠和价格策略。因此，开发这个系统是在满足消费者需求的同时，促进电子商务市场的竞争和创新。

2设计意义

基于Python爬虫的商城商品比价数据分析系统具有重要的设计意义和众多好处，旨在满足消费者和市场的需求，提供高度实用的工具，促进电子商务的发展。以下是系统的设计意义与好处：
提供价格透明度：这个系统使消费者能够更容易地比较不同商城的商品价格，从而实现价格透明度。消费者可以更清楚地了解市场上不同产品的价格范围，从而做出明智的购物决策。
节省消费者成本：通过快速比较价格和特性，消费者可以找到最优惠的产品。这有助于节省他们的时间和金钱，减少购物的成本。
增强竞争力：对商家而言，这个系统鼓励他们提供更有吸引力的价格和促销活动，以吸引更多的消费者。这有助于市场的竞争，鼓励商家提供更好的服务和更具竞争力的价格。

提高消费者满意度：消费者通过找到最佳价格和产品来获得更好的购物体验。这有助于提高他们的满意度，增加对商城的忠诚度。
基于Python爬虫的商城商品比价数据分析系统具有多重设计意义和好处，旨在提高市场透明度，满足消费者需求，促进市场竞争，支持数据分析，提高消费者满意度，并推动电子商务市场的持续发展。这个系统为消费者、商家和市场研究人员提供了一个有益的工具，有助于构建更健康和可持续的电子商务生态系统。

3 系统展示

3.1 页面展示

在这里插入图片描述

3.2 视频展示

爬虫+django+python电子产品商数据分析可视化系统

5 部分功能代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义两个商品的URL
product1_url = "https://www.example.com/product1"
product2_url = "https://www.example.com/product2"

# 发送HTTP请求获取商品1的页面内容
response1 = requests.get(product1_url)
if response1.status_code == 200:
    # 使用Beautiful Soup解析页面内容
    soup1 = BeautifulSoup(response1.text, 'html.parser')
    # 查找商品1的价格元素
    price_element1 = soup1.find("span", class_="price")
    if price_element1:
        price1 = price_element1.text.strip()
    else:
        price1 = "价格未找到"
else:
    price1 = "无法访问商品1页面"

# 发送HTTP请求获取商品2的页面内容
response2 = requests.get(product2_url)
if response2.status_code == 200:
    # 使用Beautiful Soup解析页面内容
    soup2 = BeautifulSoup(response2.text, 'html.parser')
    # 查找商品2的价格元素
    price_element2 = soup2.find("span", class_="price")
    if price_element2:
        price2 = price_element2.text.strip()
    else:
        price2 = "价格未找到"
else:
    price2 = "无法访问商品2页面"

# 打印商品价格比较结果
print(f"商品1的价格：{price1}")
print(f"商品2的价格：{price2}")

# 比较商品价格
if price1 != "价格未找到" and price2 != "价格未找到":
    if price1 < price2:
        print("商品1更便宜")
    elif price1 > price2:
        print("商品2更便宜")
    else:
        print("商品1和商品2价格相同")
else:
    print("无法比较价格")

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# 定义要分析的商品URL
product_url = "https://www.example.com/product"

# 定义爬取价格数据的时间间隔（天数）
data_collection_interval = 1

# 创建空的DataFrame来存储价格数据
price_data = pd.DataFrame(columns=["日期", "价格"])

# 定义价格优惠提醒阈值
price_alert_threshold = 50  # 设置一个价格优惠提醒阈值

# 循环爬取商品价格数据
while True:
    response = requests.get(product_url)
    if response.status_code == 200:
        # 使用Beautiful Soup解析页面内容并提取价格信息
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        price_element = soup.find("span", class_="price")
        if price_element:
            price = float(price_element.text.strip().replace("$", "").replace(",", ""))
            date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            price_data = price_data.append({
    "日期": date, "价格": price}, ignore_index=True)

            # 打印当前价格和日期
            print(f"日期: {date}, 价格: {price}")

            # 检查是否价格低于价格优惠提醒阈值
            if price < price_alert_threshold:
                print(f"价格低于提醒阈值{price_alert_threshold}，请注意优惠！")

            # 绘制价格趋势图
            price_data["日期"] = pd.to_datetime(price_data["日期"])
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            plt.plot(price_data["日期"], price_data["价格"])
            plt.title("商品价格趋势")
            plt.xlabel("日期")
            plt.ylabel("价格")
            plt.grid(True)
            plt.savefig("price_trend.png")
            plt.show()

        else:
            print("价格信息未找到")
    else:
        print("无法访问商品页面")

    # 休眠指定的时间间隔后再次爬取价格数据
    time.sleep(data_collection_interval * 24 * 60 * 60)  # 转换为秒