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作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

学生姓名

学号

班级

指导教师

职称

单位

课题性质

R设计 £论文

课题来源

£科研 £教学 £生产 R其它

题目

基于Python爬虫的网上商城比价系统

  • 课题研究的目的和意义

目的:

数据获取和分析:爬虫可以抓取各个网上商城的商品信息,包括价格、描述、图片等,然后对这些信息进行分析。这种方法可以快速获取大量数据,节省人工收集信息的时间和精力。

价格比较:通过爬虫获取到的数据,可以构建一个比价系统。这个系统能在用户输入商品名称后,自动抓取所有商城中该商品的价格,然后进行分析和比较,帮助用户找到价格最优的商品。

市场研究:通过对网上商城的数据进行统计和分析,可以得到一段时间内某类商品的销售情况,从而了解市场的需求和趋势,为生产商和销售商提供决策依据。

商品推荐:基于对用户购买行为的跟踪和分析,可以为用户推荐他们可能感兴趣的商品。

意义:

提高购物的便利性:比价系统可以帮助消费者快速找到价格最优的商品,节省了他们比较各家价格的时间。

促进市场竞争:当消费者能够轻易地比较各家价格时,可能会促使销售商降低价格以吸引消费者,从而加剧市场竞争。

市场研究和预测:通过分析网上商城的数据,可以得到市场需求的动态变化,这有助于生产商和销售商进行市场研究和预测。

反欺诈和反垄断:如果发现某些商品的价格异常低,可能是存在欺诈行为或者垄断行为,这时监管部门就可以及时介入调查。

了解消费者行为:通过分析消费者的购买行为,可以了解消费者的喜好和购买习惯,从而为消费者提供更好的服务。

二、国内外研究现状

在国内外,基于Python爬虫的网上商城比价系统都得到了广泛的研究和应用。

国外的研究现状:

国外学者针对Python爬虫技术开展了大量的研究,将Python爬虫技术与机器学习、自然语言处理等技术相结合,从而构建出一系列更加智能化的爬虫系统。

国外学者还研究了Python爬虫技术在搜索引擎优化、社交媒体分析、人工智能等领域的应用,为实际应用做出了重要贡献。

在比价系统方面,国外学者通过爬取网上商城的商品信息,建立商品数据库,利用数据分析和挖掘技术,为用户提供商品推荐和价格比较服务。

国内的研究现状:

国内学者在Python爬虫技术方面也进行了大量研究,主要集中在数据采集、信息抽取、文本处理等方面。

在比价系统方面,国内学者通过对网上商城的数据进行抓取和分析,为用户提供商品价格比较服务,同时还可以根据用户的购买行为进行个性化推荐。

在实际应用方面,国内电商网站如京东、淘宝等已经实现了比价系统功能,用户可以通过输入商品名称或关键词,获取不同商家的价格信息并进行比较。

综上所述,基于Python爬虫的网上商城比价系统在国内外都得到了广泛的研究和应用,同时也取得了很大的进展。未来随着技术的不断发展,比价系统将会更加智能化、个性化、精准化,为消费者提供更加优质的服务。

三、课题研究的内容

本系统是基于Python爬虫的网上商城比价系统的设计与实现,本系统操作系统为Windows系统、后端技术为Python的网络爬虫技术、ECharts可视化、商品推荐、Django框架,前端技术为html+css+layui框架,数据库为sqlite,数据库工具采用Navicat、开发工具为Pycharm。
    本系统的功能模块主要有:用户注册登录、商品展示与管理、商品比价可视化、用户信息修改、商品信息爬取、商品信息管理、我的关注、商品推荐模块:按热度、好评、价格分别推荐等。

四、毕业设计进度安排

第一阶段(2023年11月1日至2023年11月10日)收集资料;

第二阶段(2023年11月11日至2024年1月31日)系统设计与开发;

第三阶段(2024年2月1日至2024年2月29日)毕业论文初稿撰写;

第三阶段(2024年3月1日至2024年3月10日) 中期检查;

第四阶段(2024年3月11日至2024年3月20日)毕业论文修改及完善;

第五阶段(2024年3月21日至2024年4月5日)毕业论文定稿,准备毕业答辩。

五、毕业设计的预期结果(成果)

基于Python爬虫的网上商城比价系统毕业设计的预期结果(成果)包括:

实现一个功能完善的比价系统:该系统能够自动爬取各大网上商城的商品信息,包括商品名称、价格、描述、图片等,并能够进行数据清洗和预处理。

构建商品数据库:通过爬虫技术获取到的商品信息将被存储在数据库中,方便后续的数据分析和挖掘。

实现价格比较功能:用户可以在比价系统中输入商品名称或关键词,系统将自动抓取所有商城中该商品的价格并进行比较,用户可以查看不同商家的价格信息并进行价格排序。

实现个性化推荐功能:根据用户的购买行为和浏览记录,系统可以为用户推荐他们可能感兴趣的商品,提高用户购物的便利性和满意度。

实现可视化界面:比价系统将具备可视化界面,方便用户操作和使用。用户可以通过界面查看商品信息、价格比较结果以及个性化推荐。

提升系统的性能和稳定性:通过优化算法和代码实现,提高比价系统的性能和稳定性,确保系统的运行速度和响应时间。

进行技术交流和分享:完成毕业设计后,学生需要参加毕业答辩并向老师和同学展示成果。这将有机会与大家分享和学习新的技术知识和实践经验。

通过实现以上预期结果(成果),基于Python爬虫的网上商城比价系统毕业设计将为消费者提供更加全面、便捷的购物服务,同时也可以帮助生产商和销售商更好地了解市场需求和趋势,制定更加合理的生产和营销策略。

运行截图

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