电商平台商品数据监控系统

基本信息

案例ID:233936

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项目名称:电商平台商品数据监控系统

所属行业:电子商务 - B2C

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案例介绍

项目背景:为某市场调研公司开发自动化爬虫,实时抓取主流电商平台(淘宝、京东)的商品信息,支持价格波动分析、库存预警及竞品对比。
技术栈:Python + Scrapy框架 + MongoDB + Redis(URL去重)+ 代理池(动态IP切换)。
核心实现:
反爬策略:通过fake_useragent库随机生成请求头,结合代理池(每5分钟切换IP)突破平台反爬限制;
数据提取:使用XPath解析商品详情页,提取名称、价格、销量、评价数等12项结构化数据;
增量更新:基于Redis存储已爬URL,仅抓取新增或更新商品,降低服务器负载;
可视化看板:将数据同步至MySQL,通过Flask搭建后台,实现价格趋势图与库存预警功能。
成果:日均抓取数据10万+条,数据准确率达98%,为客户节省80%人工调研成本。

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