仓库管理系统
案例介绍
- 技术实现：
- 爬虫部分：使用Requests结合正则表达式和XPath解析页面，针对电商平台的反爬措施，采用随机User-Agent、请求间隔控制等策略，确保数据采集的持续性。
- 后端部分：Django框架实现数据模型设计（商品信息、价格历史、预警规则），通过Celery定时任务调度爬虫执行，利用Django信号机制实现价格异常时的邮件预警。
- 前端部分：HTML5的Chart.js绘制价格趋势折线图，CSS3动画实现库存不足时的醒目提示，页面采用弹性布局，适配不同屏幕尺寸。
- 项目成果：系统实现了对500+竞品商品的实时监控，价格更新延迟控制在1小时内，帮助运营团队及时调整定价策略，提升了产品的市场竞争力，据统计该系统使公司产品的价格竞争力提升了15%。
仓库管理系统
案例介绍
- 项目描述：为电商运营团队开发的价格监控系统，用于实时追踪竞品商品价格变化。系统通过Python爬虫定时抓取各大电商平台（淘宝、京东等）的商品价格、库存信息，后端使用Django进行数据存储与分析，前端通过HTML5和CSS3构建价格趋势图、库存预警界面。
- 技术实现：
- 爬虫部分：使用Requests结合正则表达式和XPath解析页面，针对电商平台的反爬措施，采用随机User-Agent、请求间隔控制等策略，确保数据采集的持续性。
- 后端部分：Django框架实现数据模型设计（商品信息、价格历史、预警规则），通过Celery定时任务调度爬虫执行，利用Django信号机制实现价格异常时的邮件预警。
- 前端部分：HTML5的Chart.js绘制价格趋势折线图，CSS3动画实现库存不足时的醒目提示，页面采用弹性布局，适配不同屏幕尺寸。
- 项目成果：系统实现了对500+竞品商品的实时监控，价格更新延迟控制在1小时内，帮助运营团队及时调整定价策略，提升了产品的市场竞争力，据统计该系统使公司产品的价格竞争力提升了15%。
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