网络营销网站规划建设实训作业,cms系统什么意思,机关网站源码,交易网站制度建设1. 项目简介
本项目旨在通过Python技术栈对京东平台上的手机数据进行抓取、分析并构建一个简单的手机推荐系统。主要功能包括#xff1a;
网络爬虫#xff1a;从京东获取手机数据#xff1b;数据分析#xff1a;统计各厂商手机销售分布、市场占有率、价格区间和好评率
网络爬虫从京东获取手机数据数据分析统计各厂商手机销售分布、市场占有率、价格区间和好评率可视化展示使用ECharts进行数据可视化推荐系统根据分析结果为用户推荐手机。 基于Python的京东手机数据可视化分析和推荐系统 2. 电商手机数据网络爬虫
使用Python的requests库和BeautifulSoup库实现对京东手机页面的爬取。需要处理分页、动态加载等问题。
def getCommentData(prod_id, format_url, proc, i, maxPage):format_url: 格式化的字符串架子在循环中给它添上参数proc: 商品的productID标识唯一的商品号i: 商品的排序方式例如全部商品、晒图、追评、好评等maxPage: 商品的评论最大页数sig_comment []global list_commentcur_page 0while cur_page maxPage:cur_page 1# url https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callbackfetchJSON_comment98vv%sscore%ssortType5page%spageSize10isShadowSku0fold1%(proc,i,cur_page)url format_url.format(proc, i, cur_page) # 给字符串添上参数try:response requests.get(urlurl, headerscomment_headers, verifyFalse)time.sleep(np.random.rand() * 2)jsonData response.textstartLoc jsonData.find({)# print(jsonData[::-1])//字符串逆序jsonData jsonData[startLoc:-2]jsonData json.loads(jsonData)pageLen len(jsonData[comments])print(当前第%s页最大%s页 % (cur_page, maxPage))for j in range(0, pageLen):userId jsonData[comments][j][id] # 用户ID# 数据解析代码# ...........except:time.sleep(5)cur_page - 1print(网络故障或者是网页出现了问题五秒后重新连接)def fetch_phone_comment(product, product_id):print(抓取 {} 产品的评论数据。。。。。。.format(product))format_url https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callbackfetchJSON_comment98{0}score{1}sortType5page{2}pageSize10isShadowSku0fold1list_comment []sig_comment []proc productId{}.format(product_id)i -1while i 7: # 遍历排序方式i 1if (i 6):continue# 先访问第0页获取最大页数再进行循环遍历url format_url.format(proc, i, 0)print(url)try:response requests.get(urlurl, headerscomment_headers, verifyFalse)# 数据解析代码# ...........getCommentData(proc, format_url, proc, i, jsonData[maxPage]) # 遍历每一页except Exception as e:i - 1print(the error is , e)time.sleep(5)return list_commentdef fetch_brand_phones(brand_name, brand_href): 抓取该品牌的手机数据 page 1size 1while page 10:brand_page_href brand_href page{}s{}click0.format(page, size)resp requests.get(brand_page_href, headersheaders)soup BeautifulSoup(resp.text, lxml)items soup.find_all(li, attrs{class: gl-item})all_phones []for item in items:# 图片# 价格# 手机产品名称# 产品的详细链接# 抓取该产品的详细信息此处为销量# 数据解析代码# ...........phone {品牌: brand_name,图片: img,价格: price,产品名称: name,链接: phone_href,评论: json.dumps(comment_dict, ensure_asciiFalse)}all_phones.append(phone)3. 电商手机数据可视化分析和推荐系统
3.1 首页与注册登录 3.2 各厂商手机销售分布 3.3 手机品牌市场占有率 3.4 各品牌在售手机价格区间 3.5 各品牌好评率分析 3.6 品牌手机推荐 6. 总结 本项目利用Python强大的数据处理能力结合网络爬虫技术对京东手机数据进行了有效的抓取和分析并通过可视化手段直观展示了分析结果。同时通过简单的推荐算法实现智能手机推荐系统。 欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 由于篇幅有限只展示了部分核心代码。技术交流、源码获取认准下方 CSDN 官方提供的学长 QQ 名片 :) 精彩专栏推荐订阅 1. Python 毕设精品实战案例2. 自然语言处理 NLP 精品实战案例3. 计算机视觉 CV 精品实战案例
