商品销售数据采集分析可视化系统 京东商品数据爬取+可视化 大数据 python计算机毕业设计（附源码）?

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、Vue框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、HTML
使用爬虫爬取京东商品信息数据，对数据进行清洗、存储、分析展示

2、项目界面

（1）商品价格可视化分析

（2）商品价格区间分析

（3）商品数据信息

（4）店铺评分排名

（5）平均价格排名

（6）商品评论分析

（7）后台数据管理

3、项目说明

（1）介绍

使用爬虫爬取[京东商品信息]数据，对数据进行清洗、存储、分析展示，应用Python爬虫、Flask框架、Vue、Echarts等技术实现。此系统适用于目标网站任何类型的商品分析。

（2）系统功能

1、数据概览

? 使用爬虫爬取京东商品数据后，将数据在此模块进行展示。所有爬虫在文章后面进行介绍

? 搜索：输入商品标题，可对商品进行模糊查询

? 获取评论：管理员功能,点击此按钮调用获取评论爬虫，开始获取对应商品的评论信息，默认爬5页，可在程序中修改爬取页数

? 获取店铺信息：管理员功能，点击此按钮调用获取店铺信息爬虫，获取该商品对应店铺的信息，包括店铺星级、店铺评分等

? 详情：点击详情按钮，跳转到商品详情页面

? 店铺：点击按钮，跳转到店铺页面

2、商品价格排名

? 将所有商品的价格进行排序，使用echarts柱状图从高到低展示前20条数据。支持按照店铺查询店内商品排名

? 搜索：选择店铺（可以输入）后点击搜索，查询该店铺所有商品排名

3、店铺星级排名

? 对已获取信息的店铺星级进行排序，使用echarts折线图进行展示。

4、店铺评分排名

? 对已获取信息的店铺评分进行排序，可分别展示商品评分，物流评分和售后评分。

5、店铺均价排名

? 计算所有店铺的商品均价，使用echarts折线图从高到低展示前20条数据。

6、评论分析

? 展示评论信息的词云图和评分占比，使用词云和饼状图实现。可根据条件展示不同的结果

? 店铺空、商品空：展示所有数据的评论信息词云，以及评分占比

? 店铺不空、商品空：展示该店铺的评论信息词云，以及评分占比

? 店铺不空、商品不空：展示该商品的评论信息词云，以及评分占比

7、个人信息

? 用户查看个人信息，输入新的信息点击提交，可更新个人信息

9、修改密码

? 输入原密码与新密码，可修改密码

10、登录注册

? 用户登录注册

11、用户管理

? 该功能是管理员功能，管理用户信息

? 新增：点击新增按钮，输入用户信息，可添加新用户

? 搜索：输入用户名字和手机号码，点击搜索即可查询用户信息

? 编辑：

? 重置密码：点击重置密码，可重置该用户密码

? 启用/停用：对用户账号状态进行修改，被停用的用户无法登录系统

? 删除：删除该账号

（3）软件架构

后端

• python
• flask

前端

• vue
• iview
• echarts

python库

4、核心代码

def getData(username,page):
    all_data = []
    log = ''
    start_time = getNowDataTimeStr()
    key_word_tosql = '空调'   #1、输入爬取关键词，该字段是写入数据库的视频类别字段
    try:
        log += '============ {} 商品数据获取，开始运行 ============\n'.format(getNowDataTimeStr())
        for item in range(1, page):
            print("------------第" + str(item) + "页 获取开始！")
            log += '============ {} 第{}页 开始爬取\n'.format(getNowDataTimeStr(), item)

            url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=空调&page={}'     #2、 输入爬取关键词 例如：%E7%94%B5%E8%84%91
            # url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&page={}'

            url = url.format(item)
            print(url)
            log += '============ {} url {}\n'.format(getNowDataTimeStr(), url)
            # 页面数据获取
            resp = requests.get(url, headers=headers)
            response = resp.text
            # print(response)
            # 解析器 解析数据
            soup = BeautifulSoup(response,'html.parser')
            # print(soup)

            for tony in soup.find_all('div',class_='ml-wrap'):
                for sp in tony.find_all('div',class_='goods-list-v2 gl-type-1 J-goods-list'):
                    for li in sp.find_all('li', class_='gl-item'):
                        # 标题
                        title_div = li.find('div', class_='p-name p-name-type-2')
                        title = title_div.find('em').text
                        # 详情链接
                        hreff_a = title_div.find('a')
                        href = hreff_a['href']
                        # 价格
                        price_div = li.find('div',class_='p-price')
                        price = price_div.find('i').text
                        # 店铺名
                        shop_div = li.find('div', class_='p-shop')
                        shop_name_a = shop_div.find('a')
                        if shop_name_a == None :
                            shop_name = '——'
                            shop_href = '——'
                        else:
                            shop_name = shop_name_a.text
                            # 店铺地址
                            shop_href = shop_div.find('a')['href']

                        # 评价地址
                        commit_href = href + '#comment'
                        print(title,href,price,shop_name,shop_href,commit_href)
                        all_data.append({
                            "title": title,
                            "href": href,
                            "price": price,
                            "shop_name": shop_name,
                            "shop_href": shop_href,
                            "commit_href": commit_href
                        })
            print("------------第" + str(item) + "页 获取完毕！")
            log += '============ {} 第{}页 获取完毕\n'.format(getNowDataTimeStr(), item)
            # TODO 延迟5秒，爬取数据多延时更长时间
            time.sleep(2)

        # 数据入库
        print("------------数据入库开始！")
        log += '============ {} 数据入库开始\n'.format(getNowDataTimeStr())
        count_insert = 0
        count_update = 0
        mysql = get_a_conn()
        for item in all_data:
            sql_select = 'select * from tbl_goods where href = "%s"' % item.get('href')
            result = mysql.fetchall(sql_select)
            if (len(result) > 0):
                sql_update = "update tbl_goods set title='%s',price='%s',shop_name='%s',shop_href='%s',commit_href='%s',create_time='%s' where href = '%s'" \
                             % (item.get('title'), item.get('price'), item.get('shop_name'), item.get('shop_href'), item.get('commit_href'), start_time, item.get('href'))
                mysql.fetchall(sql_update)
                count_update += 1
            else:
                insert_sql = 'insert into tbl_goods (title,href,price,shop_name,shop_href,commit_href,key_word,create_time) values ("%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s","%s")' \
                             % (item.get('title'), item.get('href'), item.get('price'), item.get('shop_name'), item.get('shop_href'), item.get('commit_href'), key_word_tosql, start_time)    # 倒数第2个参数，就是写入数据库的【key_word】 例如： '手机'
                mysql.fetchall(insert_sql)
                count_insert += 1
        print("============ 数据入库完毕,新增{}条数据，更新{}条数据 ".format(count_insert, count_update))
        log += '============ {} 数据入库完毕,新增{}条数据，更新{}条数据\n'.format(getNowDataTimeStr(), count_insert,
                                                                 count_update)
        log += '============ {} 评论获取，运行成功，结束 ============\n'.format(getNowDataTimeStr())
        # 插入日志
        saveLog(username, start_time, getNowDataTimeStr(), str(len(all_data)), url, '商品评论', log, '1')
        return log
        print("------------数据入库完毕！")
        print('运行完毕')
    except Exception as e:
        print(e)
        print(traceback.print_exc())
        # 插入日志
        saveLog(username, start_time, getNowDataTimeStr(), str(len(all_data)), url, '商品信息', log, '0')
        log += '============ {} 评论获取，运行失败，结束 ============\n'.format(getNowDataTimeStr(), e)
        return log

if __name__ == '__main__':
    # TODO 参数代表爬取的页数
    getData('管理员后台', 5)   # 参数代表爬取的页数

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5、源码获取方式

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