本文主要是介绍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）✅，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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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 = 0count_update = 0mysql = 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 += 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')return logprint("------------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 logif __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🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌
5、源码获取方式
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