Python基于大数据的超市进货保举系统爬虫 数据可视化分析系统_ ...

详细实现截图

基于Hadoop的超市进货保举系统是一个旨在优化超市商品库存管理和采购流程的数据分析平台。该系统使用Hadoop的强大数据处置惩罚能力，通过大数据分析和呆板学习算法，对超市的贩卖数据、顾客举动以及市场趋势举行深入分析。系统能够为超市管理者提供智能的商品进货发起，预测不同商品的需求量，从而资助超市减少库存积压和缺货环境。系统还包罗一个直观的用户界面，供管理员和前台用户使用。管理员可以通过用户管理、商品管理等功能高效地维护超市运营，而前台用户可以浏览商品、到场论坛讨论并吸收个性化保举。整个系统的实现旨在进步超市运营效率，加强顾客满足度，并通过数据驱动的决策支持，提拔超市的市场竞争力。

课题项目源码功能介绍

基于Python大数据技术举行网络爬虫的设计,框架使用Scrapy.
系统设计支持以下技术栈
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.python(flask/django)–pycharm/vscode
3.Nodejs+Vue.js -vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx/vscode
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
可定制设计功能创新点

1 网络爬虫:可以对对应网站爬取出对应的数据内容： 本研究将接纳Hadoop技术对XXX数据举行爬取和存储，并使用可视化技术对数据举行深入分析和展示。首先爬取XXX网站的数据，用Hadoop的MapReduce框架举行并行数据处置惩罚，实现大规模数据的快速获取和存储，其次对爬取的数据举行清洗、去重、格式转换等预处置惩罚操作，进步数据质量，并将处置惩罚后的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。使用Hadoop的Hive数据堆栈工具举行数据分析，包罗数据聚合、趋势预测等，以提取有代价的信息，使用如Python的Matplotlib、Seaborn等可视化工具，将数据分析结果以图表、仪表板等形式举行展示，以便用户更直观地了解xxx市场环境。
2 .呆板学习之决策树算法:使用场景：一样平常用于有分类性子的项目预测、医学诊断、金融领域、市场营销、人脸辨认、数据分析与预测等，比如根据数据判定是不是某种动物，是不是优质客户。
决策树（Decision Tree）是呆板学习领域中一种极具代表性的算法，主要用于解决分类和回归问题，通过递归分割数据构建树形结构用于分类或回归任务 决策树是一种树形结构，此中每个内部节点表示一个特性（或属性），每个分支表示一个特性取值的判定条件，而每个叶子节点表示一个类别（对于分类问题）大概一个数值（对于回归问题）。通过对特性的逐层分别，决策树可以对数据举行分类大概预测。
3.最短路线保举算法:使用场景：最短路线保举使用场景包罗但不限于以下方面
交通出行：在城市中，人们需要从一个地方快速到达另一个地方。通过最短路线算法，可以规划出最快捷的行驶路径，减少旅行时间和油耗。
物流配送：物流公司需要高效地分配货物，确保货物能够以最低的本钱和最快的速度送达目的地。最短路线算法可以资助确定最佳的配送路径。
电力网络：在电力网络中，电线杆和变电站可以视为节点，电线可以视为边。最短路线算法有助于优化电线结构，减少电力消耗和本钱。
交际网络：在交际网络中，用户之间的关注关系可以视为边，用户本身可以视为节点。最短路线算法可以用于保举挚友或关注对象，加强用户间的毗连。
盘算机网络：在盘算机网络中，数据包需要在各个路由器之间传输。最短路线算法可以用于确定命据包的最优传输路径，进步网络效率。
应急响应：在告急环境下，如火灾、地动等，救济队伍需要尽快到达事发地点。最短路线算法可以资助规划出最快的救济路径，进步救济效率。
游戏开发：在电子游戏中，脚色可能需要在地图上移动到特定位置。最短路线算法可以用于盘算脚色的最佳移动路径，提拔游戏体验。
呆板人导航：在自动驾驶或呆板人导航中，最短路线算法可以资助呆板人规划出避开障碍物的最优路径，实现自主导航。
旅游规划：在旅游行业中，游客可能需要从一个景点前去另一个景点。最短路线算法可以提供最佳旅游路线发起，资助游客节省时间和费用。
4.协同过滤算法（Collaborative Filtering, CF）是一种广泛应用的保举算法，它通太过析和挖掘用户的历史举动数据，发现用户之间的相似性大概物品之间的相似性，从而为用户保举他们可能感兴趣的物品。我们所使用的协同过滤算法是基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering, UserCF），它的原理是首先盘算用户之间的相似度，然后根据相似用户的举动和评分来预测目标用户对未评分物品的兴趣程度。相似度盘算方法：包罗余弦相似度、皮尔逊相干系数、杰卡德相似系数等。
开发流程

1）环境搭建
搭建符合课题开发的环境。如果接纳支持高可用的系统（例如hdfs，Hbase，Flink，Spark 等）,集群至少3台服务器;
2）数据收罗。可选项，根据课题需要完成数据收罗的设计与开发。
3）数据预处置惩罚。
对于有缺失值的记载，按照本身界说的规则或补充或舍弃处置惩罚，对于范例数据按照规则映射为数值；对于不均衡数据需要有相应的处置惩罚措施。
4）数据存储。
必须使用数据库生存数据。 保举使用NoSQL数据库，如 MongoDB、 Redis 等数据库，也可以使用关系数据库生存数据，如 MySQL；开发过程需要包罗数据库需求分析、数据库设计、数据库建立、数据输入等部门。
5） 数据分析与预测
使用公道的数据盘算框架实现数据分析，例如:Tensorflow/Pytorch、Hadoop、hive、Spark等；根据课题选择、比力各算法性能；构造出基于最佳算法的框架，编程实现并测试选取不同参数时对算法性能的影响；
6） 数据可视化
对模子建立、数据分析结果用不同可视化方式举行可视化分析。此部门可以增加对用户/会员管理功能。保举接纳B/S结构实现。
2.详细要求：
1）独立开发设计系统的模块程序，遵照软件工程开发周期举行，包罗需求分析、总体方案制定、详细设计和功能规划、编程实现、调试等；
2）所开的系统能正常运行在所选的平台上，并实现相干模块的功能；
3）提供系统模块框架分析图、模块功能阐明图、系统平台设计图、各分模块实现框图，在设计文档中体现；
Scrapy爬虫框架

网络爬虫是依靠预先设定好的规则而举行自动的抓取网络信息的过程 。网络爬虫通过剖析网页，自动获取网页的数据。相较于人工去获取网页数据，无疑是要方便许多。本文使用 Python 的 Requests 库和 Beautifulsoup 库去剖析链家网页，获取数据。同样是网络爬虫的一种。当然，网络爬虫也是有缺点的，它在对网页举行爬取时，可能会触发网页的反爬机制，从而导致失败。以是在编写爬虫程序的时候就要想办法绕过反爬机制，增加了工作量。而且网络爬虫必须要服从相干法律法 规，不能够恶意的去爬取一些网站的信息。
Scrapy是一个Python编写的强大，机动的网络爬虫框架和数据提取工具。它使用异步I/O网络库Twisted举行高效的爬取，并将提取到的数据存储到多种格式中。然而，在需要大规模爬取复杂的网站时，单机爬虫速度会受到限制。为了解决这个问题，Scrapy提供了分布式爬虫系统
爬虫核心代码展示

1. import scrapy
2. import pymysql
3. import pymssql
4. from ..items import xiangmuItem
5. import time
6. import re
7. import random
8. import platform
9. import json
10. import os
11. from urllib.parse import urlparse
12. import requests
13. import emoji
14. class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
15.     name = 'xiangmuSpider'
16.     spiderUrl = 'https://url网址'
17.     start_urls = spiderUrl.split(";")
18.     protocol = ''
19.     hostname = ''
21.     def __init__(self, *args, **kwargs):
22.         super().__init__(*args, **kwargs)
25.     # 列表解析
26.     def parse(self, response):
27.         
28.         _url = urlparse(self.spiderUrl)
29.         self.protocol = _url.scheme
30.         self.hostname = _url.netloc
31.         plat = platform.system().lower()
32.         if plat == 'windows_bak':
33.             pass
34.         elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
35.             connect = self.db_connect()
36.             cursor = connect.cursor()
37.             if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
38.                 cursor.close()
39.                 connect.close()
40.                 self.temp_data()
41.                 return
43.         list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
44.         
45.         for item in list:
47.             fields = xiangmuItem()
51.             fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
52.             if fields["laiyuan"].startswith('//'):
53.                 fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
54.             elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
55.                 fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
56.             fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
57.             fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())
59.             detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
60.             if self.protocol in detailUrlRule:
61.                 pass
62.             elif detailUrlRule.startswith('//'):
63.                 detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
64.             else:
65.                 detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
66.                 fields["laiyuan"] = detailUrlRule
68.             yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields},  callback=self.detail_parse)
71.     # 详情解析
72.     def detail_parse(self, response):
73.         fields = response.meta['fields']
75.         try:
76.             if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
77.                 fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
78.             else:
79.                 if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
80.                     fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
81.                 else:
82.                     fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
83.         except:
84.             pass
85. # 去除多余html标签
86.     def remove_html(self, html):
87.         if html == None:
88.             return ''
89.         pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
90.         return pattern.sub('', html).strip()
92.     # 数据库连接
93.     def db_connect(self):
94.         type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
95.         host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
96.         port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
97.         user = self.settings.get('USER', 'root')
98.         password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')
100.         try:
101.             database = self.databaseName
102.         except:
103.             database = self.settings.get('DATABASE', '')
105.         if type == 'mysql':
106.             connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
107.         else:
108.             connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
110.         return connect
112.     # 断表是否存在
113.     def table_exists(self, cursor, table_name):
114.         cursor.execute("show tables;")
115.         tables = [cursor.fetchall()]
116.         table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
117.         table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]
119.         if table_name in table_list:
120.             return 1
121.         else:
122.             return 0

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论文誊写大纲

绪论
1.系统分析
1.1需求分析
1.2所接纳的技术关键
2系统总体设计
2.1总体功能
2.2处置惩罚流程设计
3系统详细设计
3.1概念结构设计
3.2数据库设计
3.3数据模块设计
4系统调试与测试
4.1测试环境简介
4.2测试目标
4.3测试方法
4,4程序测试
5结论
参考文献
致谢
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