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python爬虫爬取小红书或淘宝服装的数据

时间:2024-02-04 浏览:205 分类:Python程序代做

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1.数据爬取,爬取小红书或者淘宝(二选一)的服装数据,至少不少于万条,然后进行数据分析把最受欢迎的服装进行排序,整合数据,写入数据库。需要数据夏季穿搭、秋季穿搭、显瘦穿搭、职业穿搭

2.编写系统要实现不同身份分别登录和登出,管理员身份和普通用户身份,还有普通用户可以注册账号

3.管理员身份要完成登录登出功能,登录可以查看其他普通用户的信息

4.普通用户身份完成登入登出功能

5.普通用户登入后可以进行多功能查询框,框选夏季穿搭、秋季穿搭、显瘦穿搭、职业穿搭这四样穿搭,然后可以查看底下推荐的服装穿搭,点击进入查看信息,可以把心仪的穿搭进行收藏

6.普通用户可以查看我的收藏,也可以取消收藏

要实现这样一个系统,我们需要分步骤进行。首先,我们会讨论如何爬取数据并进行数据分析,然后我们会设计一个简单的系统架构,包括数据库设计、用户登录/登出功能、以及如何实现用户的查询和收藏功能。

1. 数据爬取与分析

数据爬取

选择Python作为编程语言,使用requests或Scrapy库来爬取小红书或淘宝的服装数据。由于直接爬取这些网站可能违反服务条款,并且涉及到反爬虫技术,这里仅提供一个概念性的框架:

pythonCopy Codeimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 示例代码,实际情况需根据网站结构调整def get_data(url):
   headers = {'User-Agent': 'your-user-agent'}
   response = requests.get(url, headers=headers)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')    # 解析数据
   # ...
   return data# 爬取特定类别的数据def crawl_category(category_url):    # 爬取逻辑
   # ...
   pass# 主函数if __name__ == '__main__':
   categories = ['夏季穿搭', '秋季穿搭', '显瘦穿搭', '职业穿搭']    for category in categories:        # 根据分类爬取数据
       crawl_category(category_url)

数据分析与整合

分析爬取的数据,找出最受欢迎的服装。这可能基于商品的销量、评价、收藏数等因素。使用Pandas进行数据处理和排序:

pythonCopy Codeimport pandas as pd# 假设已经有了一个DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 假设'data'中包含'销量','评价数'等列# 根据一定的规则(如销量和评价数的加权)排序df['popularity'] = df['销量'] * 0.6 + df['评价数'] * 0.4popular_items = df.sort_values(by='popularity', ascending=False)# 将结果写入数据库# ...

2. 系统设计

数据库设计

设计一个简单的数据库,包含用户信息、服装信息、收藏信息等表格。

Users: 存储用户信息,包括用户ID、用户名、密码(加密存储)、身份等。

Clothes: 存储服装信息,包括服装ID、描述、类别(夏季、秋季、显瘦、职业)、图片链接、受欢迎度等。

Favorites: 存储用户收藏的信息,包括记录ID、用户ID、服装ID。

用户登录/登出、注册

使用Flask或Django等Python Web框架来实现用户登录、登出和注册的后端逻辑。前端可以使用HTML和JavaScript。

功能实现

管理员功能:查看用户信息,这需要在后端实现一个接口,检查请求者的身份,如果是管理员,则返回用户信息列表。

普通用户功能:

登录后可以通过多功能查询框搜索服装。

可以查看、收藏和取消收藏服装。

这些功能需要相应的前端页面支持,以及后端的数据库操作来实现。

3. 技术栈建议

前端:HTML/CSS/JavaScript,可以使用Vue.js或React等现代前端框架提高开发效率。

后端:Python Flask或Django框架,便于处理HTTP请求、数据库操作等。

数据库:MySQL或PostgreSQL等关系型数据库,存储用户信息、服装数据等。

结论

实现这样一个系统是一个复杂的过程,涉及到前端、后端、数据库设计、数据爬取与分析等多个方面。上述内容提供了一个高层次的概述和一些具体的实现建议。实际开发中,每一步都需要详细的计划和实现。


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