业务和功能介绍
本项目是面向俄罗斯OZON跨境电商平台的定向商品数据采集项目，核心围绕电商平台商品全维度数据归集需求，实现自动化、规模化、标准化的数据抓取与规整，可稳定支撑跨境电商竞品调研、价格监测、商品素材整理、行业数据统计等业务场景使用。
在功能层面，项目可实现对OZON平台全链路商品数据的全自动采集与处理，覆盖三大核心功能模块：一是商品视觉素材采集，可完整抓取商品主图、轮播展示图、详情页实拍图、场景配图等全部图片资源链接，保证素材链路完整可调用；二是商品详情信息采集，精准提取商品标题、所属类目、详细参数、完整详情介绍、规格属性、品牌相关信息等全量文案类数据，还原商品完整信息；三是商品价格体系采集，适配OZON平台多模式定价规则，同步抓取商品日常售价、划线原价、平台活动折扣价、多规格差异化定价、促销优惠信息等全类型价格数据，完整还原商品真实定价结构。
同时项目内置自动化数据处理能力，可自动完成空白数据剔除、特殊字符清理、数据格式统一、重复商品信息去重，保证输出数据规整可用、无冗余无效内容，无需人工二次整理，可直接用于数据分析、素材归档、业务复盘等后续环节。
在功能层面，项目可实现对OZON平台全链路商品数据的全自动采集与处理，覆盖三大核心功能模块：一是商品视觉素材采集，可完整抓取商品主图、轮播展示图、详情页实拍图、场景配图等全部图片资源链接，保证素材链路完整可调用；二是商品详情信息采集，精准提取商品标题、所属类目、详细参数、完整详情介绍、规格属性、品牌相关信息等全量文案类数据，还原商品完整信息；三是商品价格体系采集，适配OZON平台多模式定价规则，同步抓取商品日常售价、划线原价、平台活动折扣价、多规格差异化定价、促销优惠信息等全类型价格数据，完整还原商品真实定价结构。
同时项目内置自动化数据处理能力，可自动完成空白数据剔除、特殊字符清理、数据格式统一、重复商品信息去重，保证输出数据规整可用、无冗余无效内容，无需人工二次整理，可直接用于数据分析、素材归档、业务复盘等后续环节。
项目实现
本项目基于Python 3编程语言开发，以Scrapy异步高性能爬虫框架为核心载体，搭配轻量级嵌入式SQLite数据库完成数据持久化存储，整体采用分层模块化设计实现，代码结构规范、运行稳定、拓展性强。
在技术实现层面，项目完整遵循Scrapy框架标准运行逻辑，通过五大核心组件协同完成全流程任务：通过调度器实现OZON平台分页链接自动生成、请求队列有序管理、请求频率合规控制，保障网络访问稳定性；通过下载器完成平台列表页、详情页网页源码的稳定获取；通过自定义Spider爬虫文件，采用XPath与CSS选择器结合的方式，针对OZON平台页面结构做定向适配，拆分列表页基础信息提取、详情页深度数据采集两套解析规则，实现全字段数据精准抓取；通过中间件优化请求配置，降低访问限制风险，提升爬取成功率；通过定制化Pipeline数据管道，完成原始数据清洗、格式规整、无效数据过滤、重复信息去重，同时对接SQLite数据库实现数据自动入库。
项目数据存储采用原生SQLite3嵌入式数据库，提前设计标准化商品信息数据表结构，无需额外部署数据库服务，本地环境可直接运行，数据存储轻量化、本地化、可离线查询调用。整体实现流程为：初始链接配置→分页队列生成→网页源码下载→分层数据提取→标准化数据清洗→本地数据库入库，全流程自动化执行，异步运行效率高、资源占用低，可稳定完成大批量、多分页的商品数据采集任务。
在技术实现层面，项目完整遵循Scrapy框架标准运行逻辑，通过五大核心组件协同完成全流程任务：通过调度器实现OZON平台分页链接自动生成、请求队列有序管理、请求频率合规控制，保障网络访问稳定性；通过下载器完成平台列表页、详情页网页源码的稳定获取；通过自定义Spider爬虫文件，采用XPath与CSS选择器结合的方式，针对OZON平台页面结构做定向适配，拆分列表页基础信息提取、详情页深度数据采集两套解析规则，实现全字段数据精准抓取；通过中间件优化请求配置，降低访问限制风险，提升爬取成功率；通过定制化Pipeline数据管道，完成原始数据清洗、格式规整、无效数据过滤、重复信息去重，同时对接SQLite数据库实现数据自动入库。
项目数据存储采用原生SQLite3嵌入式数据库，提前设计标准化商品信息数据表结构，无需额外部署数据库服务，本地环境可直接运行，数据存储轻量化、本地化、可离线查询调用。整体实现流程为：初始链接配置→分页队列生成→网页源码下载→分层数据提取→标准化数据清洗→本地数据库入库，全流程自动化执行，异步运行效率高、资源占用低，可稳定完成大批量、多分页的商品数据采集任务。
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1. 实时监测：对接 5 类传感器（温湿度、pH、浊度、溶解氧/COD、氨氮/总磷）共 9 项水质指标，通过 MQTT/TCP 采集、WebSocket 秒级推送，前端实时曲线与数据表格联动展示，支持历史查询与 CSV 导出。
2. LSTM 时序预测：对各指标进行未来 24–72 小时多步预测，输出预测曲线与 95% 置信区间，辅助提前研判水质变化趋势。
3. 污染扩散模拟：基于高斯扩散模型，按污染源位置、强度、水流参数计算扩散范围，以热力图与时序动画呈现影响区域。
4. 综合预警：融合时序预测与扩散结果生成五级预警，并落地"触发→确认→处理中→已解决→已关闭"的完整预警生命周期管理，全程留痕可追溯。
5. 数字孪生：基于 Cesium 三维地图标注监测站点并叠加实时数据。
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