爬虫设计与实现
多平台兼容：系统能够同时适配京东、淘宝、拼多多等主流电商平台，通过分析不同平台的网页结构和反爬机制，设计了针对性的爬虫策略。例如，针对京东的静态页面结构，采用requests库结合BeautifulSoup进行高效的数据抓取；对于淘宝和拼多多等动态加载数据的页面，运用Selenium模拟浏览器行为，执行JavaScript代码，成功获取动态渲染后的商品信息。
反爬应对：面对电商平台复杂的反爬措施，如IP限制、验证码识别、用户行为监测等，我采用了多种手段进行突破。通过设置代理IP池，定期更换IP地址，避免因频繁请求同一IP而被封禁；使用随机延时策略，在每次请求之间添加随机时间间隔，模拟真实用户的浏览节奏；同时，对请求头进行精细设置，包括User-Agent、Cookies等参数，伪装成正常浏览器访问，从而有效降低被识别为爬虫的风险。
数据完整性保障：为确保获取数据的全面性和准确性，爬虫在抓取过程中会对商品页面的多个关键元素进行解析。除了基本的商品名称、价格、销量等信息外，还深入挖掘用户评价内容、评价星级、评价时间等细节数据，为后续的数据分析提供丰富素材。
数据解析与处理
结构化提取：运用BeautifulSoup和正则表达式等工具，对爬取到的网页源代码进行精准解析，将非结构化的HTML数据转化为结构化的商品信息字典。例如，通过定位特定的HTML标签和类名，提取商品标题、价格数值、销量统计等关键数据，并将其存储为Python字典格式，方便后续的数据操作。
数据清洗与转换：利用pandas和numpy库对提取的数据进行深度清洗和转换。处理缺失值时，根据数据特征采用填充、删除或插值等方法，如对于少量缺失的价格数据，依据同类别商品的平均价格进行合理填充；针对异常值，通过箱线图分析等统计方法识别并进行修正或剔除，确保数据的准确性和可靠性。同时，对数据类型进行统一转换，如将字符串格式的价格数据转换为数值类型，便于后续的数学运算和数据分析。