电商数据实战：python京东商品爬取与可视化系统大数据 Hadoop spark 优秀项目（毕业设计源码）-平芜编程栈

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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Flask框架（后端）、Vue框架（前端，前后端分离）、requests爬虫（京东商品数据采集）、Echarts可视化（多维度图表展示）、MySQL数据库（数据存储）、HTML（界面辅助构建）
核心功能：京东商品数据自动化爬取（商品信息、价格、评价、店铺星级等）、数据清洗与结构化存储、多维度可视化分析（价格排名/区间分析/店铺评分排名）、商品评论深度分析（词云图/评分占比）、用户管理（注册登录/信息修改）、后台数据管控（爬取日志/用户权限）
研究背景：电商行业快速发展，京东等平台商品数据海量，但商家与消费者面临共同痛点——商家手动获取竞品数据效率低、难以快速洞察价格与评价趋势，消费者缺乏直观的商品对比工具，传统数据处理方式存在信息滞后、整合困难等问题，亟需“爬取-分析-可视化”一体化系统。
研究意义：技术层面，实现前后端分离架构与爬虫、可视化技术的整合，构建完整数据链路；应用层面，为商家提供竞品分析与决策支持，为消费者提供客观商品参考；学习层面，适合作为Web开发+数据采集方向毕业设计，覆盖多核心技术实操。

2、项目界面

商品价格可视化分析（价格相关图表展示）

商品价格区间分析（不同价格段商品分布）

商品数据信息（商品基础信息查询与操作）

店铺评分排名（店铺商品/物流/售后评分对比）

平均价格排名（各店铺商品均价排序展示）

商品评论分析（评论词云与评分占比图表）

后台数据管理（数据维护与用户权限管控）

（8）数据采集

3、项目说明

在电子商务蓬勃发展的背景下，京东作为主流电商平台，其商品数据对商家竞品分析与消费者购物决策具有重要价值，但传统数据获取与处理方式存在效率低、展示不直观等问题。本项目基于Python开发京东商品销售数据分析可视化系统，通过技术整合实现数据全流程高效处理。系统采用前后端分离架构，后端以Flask框架为核心，负责业务逻辑处理，包括调用requests爬虫采集京东商品数据（商品名称、价格、评价、店铺星级等）、对采集数据进行清洗（剔除异常值、统一格式）后存入MySQL数据库，同时开发API接口为前端提供数据支持；前端借助Vue框架构建响应式界面，结合Echarts实现多维度数据可视化，涵盖商品价格排名、价格区间分析、店铺评分对比等模块，让数据趋势更易解读。核心功能上，系统支持商家通过模糊查询快速获取目标商品数据，管理员可触发爬虫获取商品评论与店铺信息，通过评论词云图提炼用户关注点、评分占比饼图展示商品口碑；同时配备完善的用户管理功能，普通用户可注册登录、修改个人信息，管理员则能管控用户账号状态、维护后台数据。此外，系统还支持按店铺查询商品排名、分析不同维度评论数据，为商家优化定价与运营策略提供依据，也为消费者对比商品提供客观参考。整体而言，该系统有效解决京东商品数据处理痛点，提升数据利用效率，兼具技术完整性与实际应用价值，可作为Web开发与数据采集方向的优质毕业设计，为电商数据化运营提供新路径。

4、核心代码

defgetData(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())foriteminrange(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)fortonyinsoup.find_all('div',class_='ml-wrap'):forspintony.find_all('div',class_='goods-list-v2 gl-type-1 J-goods-list'):forliinsp.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')ifshop_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=0count_update=0mysql=get_a_conn()foriteminall_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+=1else: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+=1print("============ 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')returnlogprint("------------数据入库完毕！")print('运行完毕')exceptExceptionase: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)returnlogif__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