本项目为电商场景下的商品数据采集与分析系统,旨在解决人工比价效率低、竞品分析成本高的问题。通过爬虫技术,实现主流电商平台商品价格、库存、评论等数据的自动化定时采集,支持多平台对比、价格波动监控、用户情感倾向分析,并提供结构化数据报表,为商家定价决策与竞品分析提供数据支撑。
整体采用 Python 技术栈,基于 Scrapy 框架构建分布式爬虫,使用 Requests+Selenium 应对动态渲染页面,通过 XPath/BeautifulSoup 解析网页数据,使用 Redis 实现任务调度与去重,MongoDB 存储海量数据。本人负责核心爬虫模块开发、反爬策略优化(IP 代理池、请求头伪装、随机延时)及数据清洗分析模块,解决了平台反爬、数据乱码、并发采集冲突等问题,实现日采数据量超 10 万条,数据准确率达 98% 以上。