基于Python+Django的淘宝男士服装销售分析可视化系统

作品简介

开发文档：基于Python+Django的淘宝男士服装销售分析可视化系统

项目概述

该项目实现了一个基于 Django 框架的网页应用，主要用于抓取淘宝男士服装的销售数据，并进行可视化分析。用户可以查看商品的基本信息、价格、商店名称、评论数据等，并进行进一步的数据分析和图表展示。该系统结合了爬虫技术，自动化获取数据，存储到数据库中并提供数据可视化界面。

功能模块

  1. 爬虫模块（spider.py）
  • 从淘宝网站抓取商品信息、评论、销量、价格等数据。
  • 支持抓取多个关键词的商品信息（如男士服装、裤子等）。
  • 定期爬取数据，更新商品信息。
  1. 数据存储模块
  • 使用 Django ORM 存储抓取到的商品信息和评论数据。
  • 商品信息包括商品名称、价格、品牌、链接、店铺名等。
  • 评论数据包括评论内容、评分、评论时间、用户名等。
  1. 数据分析模块
  • 处理抓取到的数据，生成销售数据的统计和分析。
  • 支持商品价格、销量、评分等的趋势分析。
  • 使用 Django 的模板引擎和静态文件生成可视化图表。
  1. 用户界面
  • 提供一个简单的Web界面，显示商品数据和分析结果。
  • 支持通过关键词搜索商品并展示相应的数据。
  • 展示商品信息，支持筛选和排序功能。
  1. 数据库设计
  • 使用 MySQL/PostgreSQL 数据库存储抓取到的商品信息和评论数据。
  • 商品信息表：包含商品的详细信息。
  • 评论信息表：包含商品的评论内容。

项目架构

my_project/
│
├── my_project/                 # Django 项目主目录
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py             # 配置文件
│   ├── urls.py                 # URL 路由配置
│   └── wsgi.py                 # WSGI 启动文件
│
├── app/                        # Django 应用
│   ├── migrations/             # 数据库迁移文件
│   ├── __init__.py
│   ├── admin.py                # Django 管理后台配置
│   ├── apps.py                 # 应用配置
│   ├── models.py               # 数据模型
│   ├── views.py                # 视图处理文件
│   ├── spider.py               # 爬虫脚本
│   ├── static/                 # 静态文件目录
│   │   ├── css/
│   │   ├── js/
│   │   └── images/
│   ├── templates/              # HTML 模板文件
│   └── urls.py                 # 应用路由配置
│
├── manage.py                   # Django 项目管理工具
├── requirements.txt            # 项目依赖
└── README.md                   # 项目说明文档

数据库设计

数据表 1：商品信息（XinXi）


数据表 2：商品评论信息（Pinlun）


主要代码模块分析

1. 爬虫模块 (spider.py)

爬虫模块的主要任务是抓取淘宝的商品信息及其评论，并将数据存储到数据库中。

  • 请求页面：爬虫通过发送 HTTP 请求获取淘宝商品页面和商品详情页面的 HTML 内容。
  • 解析 HTML：使用 BeautifulSoup 解析 HTML 文档，提取商品信息，如价格、商品名称、品牌、评论数等。
  • 获取评论数据：爬虫抓取每个商品的评论信息，包括好评、差评数和评论内容。
  • 存储数据：爬取到的数据通过 Django 的 ORM 存储到数据库中。

2. 数据存储模块

  • 商品数据存储：通过 models.XinXi.objects.create 方法将商品信息存储到 XinXi 表中。
  • 评论数据存储：通过 models.Pinlun.objects.create 方法将评论信息存储到 Pinlun 表中。
  • 数据更新：如果商品已经存在于数据库中，使用 models.XinXi.objects.filter().update() 更新商品信息。

3. 数据分析模块

  • 数据清洗：对爬取的数据进行清洗，处理评论数和评分等字段，转换为数字类型，去除单位（如“万”）。
  • 统计分析：计算商品的好评率、评论数等基本统计信息。
  • 趋势分析：基于时间数据，计算商品价格、销量、评论数等的变化趋势，并生成相应的图表（可以使用 matplotlib 或 plotly 等库）。

4. 用户界面

  • 展示商品信息：通过 Django 的模板引擎，将商品信息展示在网页上，用户可以查看商品的详细信息和评论。
  • 可视化展示：通过前端页面展示数据分析结果，例如价格趋势图、评论分布图等。
  • 搜索功能：用户可以根据关键词（如“男士外套”）进行商品搜索，系统会显示相关商品的详细信息。

5. 定时任务（可选）

使用 schedule 库或 Celery 定时任务框架，定期爬取商品信息并更新数据库中的数据。

数据库操作示例

商品数据存储示例：

if not models.XinXi.objects.filter(name=dicts1['name']).filter(url=dicts1['url']):
    data1 = models.XinXi.objects.create(
        name=dicts1['name'],
        url=dicts1['url'],
        price=dicts1['price'],
        shopname=dicts1['shopname'],
        pinpai=dicts1['pinbai'],
        xinghao=dicts1['xinghao'],
        haoping=dicts1['haoping'],
        chaping=dicts1['chaping'],
        count=dicts1['count'],
        type=key
    )
    # 保存评论
    pingluns = json_info['comments']
    for pinlun in pingluns:
        name = pinlun['nickname']
        contnt = pinlun['content']
        date = pinlun['creationTime']
        score = pinlun['score']
        models.Pinlun.objects.create(
            name=name,
            contont=contnt,
            date=date,
            score=score,
            xinxi=data1
        )

评论数据存储示例：

for pinlun in pingluns:
    name = pinlun['nickname']
    contnt = pinlun['content']
    date = pinlun['creationTime']
    score = pinlun['score']
    models.Pinlun.objects.create(
        name=name,
        contont=contnt,
        date=date,
        score=score,
        xinxi=data1
    )

依赖库

  1. requests：发送 HTTP 请求抓取网页。
  2. BeautifulSoup：解析 HTML 页面。
  3. json：解析 JSON 格式的评论数据。
  4. Django：后台框架，用于存储数据并渲染网页。
  5. schedule：定时任务框架，用于定期执行爬虫任务。

运行与部署

  1. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
  1. 配置数据库：在 settings.py 中配置数据库连接信息。
  2. 运行 Django 开发服务器：
python manage.py runserver
  1. 执行爬虫脚本进行数据抓取：
python spider.py

总结

该系统结合了爬虫技术与 Django 后端开发，实现了对淘宝男士服装商品的自动化抓取、数据存储、分析和可视化功能。用户可以方便地查看商品数据，分析销售趋势和评论分布。


具体项目演示效果：



【S2023064基于python+Django爬虫的淘宝男装销售数据可视化系统】 https://www.bilibili.com/video/BV11s4y1o7Z5/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4


项目配套代码百度云链接已放在付费区，有需要自行下载即可

创作时间：