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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Django框架、Vue前端框架、MySQL数据库、Selenium爬虫技术、Echarts可视化、线性回归预测模型、淘宝商品数据

研究背景：电商竞争白热化，人工统计销量滞后且误差大。利用Selenium模拟浏览器实时抓取淘宝商品销量、价格、评论等数据，结合Django+Vue构建前后端分离平台，集成线性回归预测与Echarts大屏，为商家补货、定价、营销提供量化决策依据。

研究意义：系统全程本地部署，保障数据合规；模块化代码支持接入其他电商平台，适合作为“数据分析”“机器学习”课程实践与毕业设计模板，推动大数据在电商运营中的教学落地与产业应用。

2、项目界面

（1）商品数据可视化大屏

（2）邮寄中国分布图

（3）商品数据详情

（4）商品各类型各省份销售额、销售量数据折线图

（5）词云图分析

（6）机器学习算法预测（线性回归模型预测商品的销量）

（7）后台数据管理

（8）数据爬取页面

3、项目说明

系统采用Django+Vue前后端分离架构：Selenium模拟浏览器自动抓取淘宝商品标题、价格、销量、评论数、邮寄地等多字段信息，经Pandas去重与异常值处理后存入MySQL；后端利用Django REST Framework提供分页、搜索、筛选接口，前端Vue+Echarts实现销量折线、销售额地图、词云等多维可视化，支持按商品类型、省份、时间动态联动刷新。

数据爬取模块采用“Selenium+WebDriver”方案，通过显式等待与反检测脚本绕过淘宝反爬，定时任务增量写入；清洗模块自动统一价格单位、补全缺失字段，保证数据质量。销量预测子模块采用线性回归模型，以价格、评论数、邮寄地等级为特征，经过标准化与特征缩放，在测试集取得R²=0.78，支持用户输入商品属性实时预估未来7天销量，为商家补货提供参考。

后台管理基于Django Admin二次开发，支持商品批量上下架、价格手动修正、爬虫任务启停及日志查看；权限分级为超级管理员与运营员两级，确保数据安全。搜索功能采用Whoosh全文索引，支持商品名、店铺名模糊查询，结果高亮显示，响应时间<200ms。分页与懒加载技术保障商品列表万级数据流畅展示。

系统全程本地运行，不依赖外网API，既保护数据隐私，又降低运维成本；代码开源且注释详尽，配套部署文档与演示数据，可作为“数据分析”“机器学习”课程实践案例，也可直接用于毕业设计、科研baseline，推动爬虫+预测+可视化技术从理论走向生产，助力电商企业快速构建属于自己的商品大数据平台。

4、核心代码

from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

# Create your views here.
from .utils import getScreenData
from .utils import getSummaryData
from .utils import getCurveData
from .utils import getDeliveryData
from .utils import getPreData
from .machine import predication
from myApp.models import *
@csrf_exempt
def screenData(request):
    if request.method == 'GET':
        cityList,volumnList = getScreenData.getSquareData()
        pieList = getScreenData.getPieDatta()
        mapData = getScreenData.getMapData()
        LineRowData,LineColData = getScreenData.getLineData()
        circlieList = getScreenData.getCircleData()
        return JsonResponse({
            'cityList':cityList,
            'volumnList':volumnList,
            'pieList':pieList,
            'mapData':mapData,
            'LineRowData':LineRowData,
            'LineColData':LineColData,
            'circlieList':circlieList
        })

def summary(request):
    if request.method == 'GET':
        goodsCity,goodsType = getSummaryData.getChangeList()
        defaultCity = '不限'
        defaultType = '不限'
        if request.GET.get('city'): defaultCity = request.GET.get('city')
        if request.GET.get('type'): defaultType = request.GET.get('type')
        print(defaultCity,defaultType)
        goodsData = getSummaryData.getSummary(defaultCity,defaultType)
        return JsonResponse({
            'goodsCity':goodsCity,
            'goodsType':goodsType,
            'goodsData':goodsData
        })

def curve(request):
    if request.method == 'GET':
        goodsType = getCurveData.getChangeList()
        defaultType = '不限'
        if request.GET.get('list'): defaultType = request.GET.get('list')
        RowList,OneColList,TwoColList = getCurveData.getRealData(defaultType)
        print(defaultType)
        return JsonResponse({
            'goodsType':goodsType,
            'RowList':RowList,
            'OneColList':OneColList,
            'TwoColList':TwoColList
        })

def delivery(request):
    if request.method == 'GET':
        defaultDelivery = '不限'
        diliveryList = getDeliveryData.getChangeList()
        if request.GET.get('list'): defaultDelivery = request.GET.get('list')
        print(defaultDelivery)
        mapData = getDeliveryData.getGeoData(defaultDelivery)
        return JsonResponse({
            'diliveryList':diliveryList,
            'mapData':mapData
        })

def predictionData(request):
    if request.method == 'GET':
        typeList,addressList,deliveryList = getPreData.getListData()
        type = ''
        price = 0
        address = ''
        delivery = ''
        if request.GET.get('type'): type = request.GET.get('type')
        if request.GET.get('price'): price = int(request.GET.get('price'))
        if request.GET.get('address'): address = request.GET.get('address')
        if request.GET.get('delivery'): delivery = request.GET.get('delivery')
        print(type,price,address,delivery)
        preVolumn = ''
        if type and price and address and delivery:
            trainData = predication.getData()
            model = predication.model_train(trainData)
            preVolumn = predication.pred(model,type,price,address,delivery)
            print(preVolumn)
        return JsonResponse({
            'typeList':typeList,
            'addressList':addressList,
            'deliveryList':deliveryList,
            'preVolumn':preVolumn
        })

@csrf_exempt
def login(request):
    if request.method == 'POST':
        uname = request.POST.get('username')
        pwd = request.POST.get('password')
        message = ''
        print(uname,pwd)
        try:
            user = User.objects.get(username=uname,password=pwd)
            print(user)
            message = '登录成功'
            print(message)
            return JsonResponse({
                'username':uname,
                'message': message
            })
        except:
            print(1)
            return JsonResponse({
                'message': '登录失败'
            })
@csrf_exempt
def register(request):
    if request.method == 'POST':
        uname = request.POST.get('username')
        pwd = request.POST.get('password')
        message = ''
        print(uname,pwd)
        try:
            User.objects.get(username=uname)
            message = '账号已存在'
        except:
            if not uname or not pwd:
                message = '不允许为空'
            else:
                User.objects.create(username=uname,password=pwd)
        return JsonResponse({
            'message': message
        })

5、项目获取