基于Python的电子商务网站爬虫与数据分析系统的设计与实现

随着计算机信息技术的发展，越来越多的用户使用系统软件解决生活中的各种问题。特别是以电子商务为代表的产业影响了人们的生活，本文针对电子商务数据进行爬取，挖掘有用的信息，为购买或者销售提供分析数据，促进电子商务的发展。

本文先提出了开发电子商务网站爬虫与数据分析系统的背景意义，然后通过功能性和非功能性分析阐述本系统的需求，然后从功能设计和架构设计两方面进行系统的设计建模。在技术实现部分采用了python作为开发平台的编程语言，利用MySQL存储数据，并实现数据展示，得出图形结果。最后进行了代码的编写，并说明了实现流程。最终，通过软件测试来验证电子商务网站爬虫与数据分析系统的功能要求。

1.1 课题背景

信息技术的发展改变了我们的生活方式，许多行业的管理模式发生了根本性改变，特别是零售业受到电子商务强烈的冲击，越来越多的人参与到网购中。许多传统行业逐渐凋零，蓬勃发展的信息技术带来了大量的数据，通过数据可以获取到许多隐藏在背后的发展机遇。而这些数据都是存储在数据库中，数据库通过分类、检索、分析对数据进行处理，为人工智能、AI科技、物联网提供数据支撑，所以数据库技术也是信息技术必不可少的重要组成部分。

电子商务是利用计算机网络和现实交易形成的现代商务，目前在各个国家都快速的发展。电子商务不仅仅包括在线销售，还延伸出快递物流、线上支付、事务处理、网络营销、信息收集等方面。

大数据是当前信息技术时代的主题，大数据建立在数据基础之上，而数据是存储在数据库之中。对于电子商务网站爬虫与数据分析系统，通过爬取电子商务管理系统或者网站中的数据，并进行清洗、整理、收集，形成各城市内的电子商务数据，对这些数据进行处理，形成可视的界面，找到这些数据背后的规律。

1.2 课题意义

传统的销售利润很难进行统计，只能通过感觉或者复杂的记录来进行分析，而基于Python的电子商务网站爬虫与数据分析系统通过网页可以统计出销售量，分析最受欢迎的产品，针对最受欢迎的商品加大推广力度，进一步提高销售业绩给，给企业带来巨大的收益。

大数据时代下的数据挖掘技术能很好地处理电子商务数据问题，可以用这些技术对数据进行实时分析，提高实时性，保证电子商务销售数据的有效实施。利用可视化技术能将数据更加直观的进行展示，使购买用户准确掌握商品的销售规律。通过对电子商务数据进行数据挖掘，我们可以找出数据背后的潜在价值，也可以为运营商做出各种决策提供可靠的保障，这些都对新模式下的电子商务系统的的发展意义重大。

1.3 研究内容

本课题选择拓展性比较好的技术来进行开发，Python是目前最为流行的技术，无论是成熟度和未来发展都更能适应本电子商务网站爬虫与数据分析系统的业务。

本课题使用面向对象的设计思想进行设计，对系统的现状进行调研，收集当前电子商务网站爬虫与数据分析系统的需求，以及对电子商务网站爬虫与数据分析系统业务的调查，整理需求文档，使用用例图功能图等进行描述，接着使用面向对象技术设计系统功能，完成电子商务网站爬虫与数据分析系统。主要包括了系统的开发背景收集、建模工具选型、技术确定、需求分析的整理、数据库的设计和功能模块划分、系统环境的部署、实现测试方法的选择，以及最后的搭建部署。

系统使用python语言，结合MySQL进行存储，本论文包括了五个章节。

第一章，介绍电子商务网站爬虫与数据分析系统的背景，分析当前行业的现状，阐述开发电子商务网站爬虫与数据分析系统的意义。

第二章，针对电子商务网站爬虫与数据分析系统的相关理论知识，对关键技术进行介绍，分析说明python的具体优势。

第三章，对电子商务网站爬虫与数据分析系统进行需求分析，说明本软件的具体定位，设计电子商务网站爬虫与数据分析系统的功能。

第四章，电子商务网站爬虫与数据分析系统的技术实现，包括关键技术的实现和系统功能的实现

第五章，对电子商务网站爬虫与数据分析系统进行测试，包括测试结果和测试过程的说明。

数据爬取也被称为爬虫或者网页蜘蛛，可以快速的搜索各大网站，提取网页的图片、文字、音频等数据。通过搜索互联网中存储的关键信息，对信息进行整理、提取、存储。蜘蛛的核心是关键字，通过关键字延伸相应的信息。

目前可以将爬虫分为四类，包括通用网络爬虫、聚焦爬虫、增量式网页爬虫、深层网络爬虫。通用网络爬虫，目的是收取外部网络中所有的网页，然后进行信息存储。网络爬虫对计算机的性能要求很高，爬取的数量巨大，也要求一定数量的存储空间。通用网络爬虫得到的网页信息，对行业数据分析来说意义不大，没有存储关键字，不能反映用户真实的数据需求，所以具有一定的局限性。聚焦网络爬虫，指的是聚焦某一个主题进行选择性搜索，缩小互联网中的范围，可以较为精确的定位爬取的数据主题，节约了服务器的空间。通过聚焦爬虫技术，可以为用户提供某一行业的关键字信息，在目前使用范围较广。增量式网络爬虫指的是对目标网站发生改变的内容进行爬取，如果目标网站没有改变，那么将不会爬取。目的是获取最新的网页和数据，这类爬虫在搜索引擎上使用较广，用户通过关键字可以搜索到最新的网页数据、而非历史缓存记录。深层次网络爬虫指的是对目标网站进行深层次获取，传统搜索中只获取关键字，得到的静态页面，通过静态页面超级链接进入的二级或者三级页面并未获取。通过深层次网络爬虫可以获取非静态页面内容。

目前网络爬虫语言范围比较广泛，比如传统的Java语言、PHP语言、C语言等都可以通过分析目标网站的结构，进行数据采集，但是这些语言的代码量非常高，也需要经常修改功能代码才能获取关键字数据。本文选择python语言进行关键字处理，比起这些传统语言效率更高，代码量更少，适用爬虫技术，还可以用于挖掘数据、和自动化检测等。

Python由荷兰人Guido van Rossum设计，本质是脚本解释语言，由于简洁的代码脱颖而出，受到编程新手的好评，另外相较于其他编程语言，在爬虫方面有一种天然的优势，使用最少的代码可以爬取到最全的数据。Python包括2.X和3.X版本，之间不完全兼容。

Python语言的目标是设计具有高度的可读性，Python语言代表了一种简单主义，阅读Python语言的程序可以发现专注于解决问题而不是语法。Python具有简单易学、上手快、易维护、用途广泛、运行速度快、免费开源、可移植性强、面向对象编程、可扩展性、可嵌入性、提供丰富的库、规范的代码，高级动态编程、可以做科学计算等特点。特别在爬虫方面，Python具有明显的优势，可以使用很少的代码模拟爬虫的行为，提取目标网站的数据。

除网络爬虫外，Python目前还广泛运用在其他领域，比如科学计算和统计、人工智能、软件开发、外部网站、图形处理、数学处理、多媒体应用、黑客编程等方面。

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