网络爬虫及数据分析的设计与实现
摘 要
在科技迅速发展的今天，智能手机几乎成为了人们生活中不可或缺的一部分。随着手机品牌和型号的多样化，购买者在选购手机时往往面临诸多选择。本课题旨在通过网络爬虫技术，爬取手机的相关信息并进行数据分析，以帮助消费者做出更为明智的购机决策。本系统采用了Python语言，利用Django框架与sqlite数据库，通过爬取中关村在线网站（ZOL）上的手机数据，分析不同手机品牌与型号的市场受欢迎程度，为用户提供参考数据。

关键词： 爬虫；数据分析；Django

第一章 引言
1.1 课题背景
数据分析在当今社会得到了广泛应用，尤其是当这些数据与实际需求相结合时，便能为用户提供更具参考价值的信息。智能手机作为现代社会的标配设备，品种繁多，功能丰富，但消费者在购买时往往面临选择困难。通过爬虫技术收集各大电商网站的手机数据并进行分析，可以帮助消费者在海量信息中快速找到符合个人需求的手机，从而提高购机的效率与质量。

1.2 研究现状
1.2.1 语言
目前，大多数网络爬虫是用Python语言编写的，尤其是使用像Scrapy、BeautifulSoup等库，能够简洁、快速地提取网页中的信息。Python的强大生态系统使得爬虫开发成为一种流行的选择。对于大规模、复杂的爬虫任务，一些高并发系统可能会选用C++、Java或Go等语言。

1.2.2 运行环境
爬虫可以在多种操作系统下运行，包括Windows、Linux和MacOS。常见的爬虫一般运行在服务器端，通过HTTP请求爬取网页数据。与浏览器的不同之处在于，爬虫不依赖用户交互，而是自动化地从目标网站抓取数据。

1.3 可行性分析
1.3.1 技术可行性
本系统使用了Python和Django框架来进行数据爬取与处理，利用sqlite数据库来存储与查询手机信息，技术上是完全可行的。此外，爬虫和数据分析部分也都可以通过现有的Python库实现，开发过程中使用的技术和工具均成熟且广泛应用。

1.3.2 经济可行性
本项目的开发成本相对较低，只需要一台计算机以及少量的开发时间和自然资源。因此，经济上可行。

1.3.3 社会可行性
本系统的目标是为消费者提供手机购买参考信息，并无不良社会影响，因此社会可行性高。

1.3.4 操作可行性
用户通过浏览器即可访问该系统，界面简洁直观，因此操作性较强。

1.4 需求分析
1.4.1 需求调研
许多消费者在购买手机时常遇到信息过载的问题，花费大量时间在各类手机评测网站和视频中，但很难迅速做出决策。本课题旨在通过网络爬虫收集手机的详细信息，并通过数据分析将有用信息转化为直观的图表展示，帮助消费者做出更加理性的决策。

1.4.2 具体功能需求

网络爬虫：从多个电商网站抓取手机数据，包括手机名称、品牌、评价信息、价格等。
数据分析：基于收集到的数据，分析手机品牌的市场份额、性价比、受欢迎程度等。
数据展示：通过Django框架将分析结果以图表形式展示给用户。
第二章 设计与实现
2.1 系统设计
2.1.1 数据库实体设计
为了存储手机的各种数据，系统需要设计多个表，包括手机基本信息表、评分表、价格表、硬件信息表、摄像头信息表等，每个表都以手机的唯一ID为主键。通过这些表，系统能够存储与查询各种手机的详细数据。

2.1.2 数据表设计

手机基本信息表
存储手机的品牌、型号、生产日期、图片URL等基本信息。

手机评分表
存储手机的综合评分及各项子评分（如性能、外观、性价比等）。

手机价格表
存储手机的价格信息，包括最高价、最低价和平均价。

手机硬件信息表
存储手机的硬件配置，如操作系统、CPU、RAM、ROM等。

手机摄像头信息表
存储手机的前后摄像头信息，包括像素、传感器类型等。

通过这些数据表，系统能够高效存储和查询手机的各类信息，方便后续的分析和展示。

2.1.2 功能实现
2.1.2.1 爬虫的实现
本课题选择爬取中关村在线（ZOL）网站的手机数据。爬虫的工作流程如下：

进入入口页面：通过分析网页结构，确定手机列表的分页规则，从第一页开始逐页爬取所有手机的信息。
提取手机ID：从每个手机的网页中提取其唯一ID，并构造每个手机的详情页链接。
爬取详细信息：对每个手机的详情页面进行解析，提取手机的基本信息、价格、评分、硬件配置、摄像头等数据。
存储数据：将爬取到的数据存入数据库中，便于后续的数据分析和展示。
2.1.2.2 Web和数据分析的实现

Web开发：使用Django框架进行Web开发。前端界面通过HTML和CSS实现，动态交互使用JavaScript和jQuery。后台通过Django视图与数据库交互，展示手机的各类分析结果。

数据分析：通过Python的第三方库，如pandas、matplotlib、pyecharts等，对爬取的数据进行分析。例如：

手机品牌分布：统计不同品牌手机的数量，并绘制品牌分布图。
年度手机销量：分析不同年份的手机品牌销量，并展示前十名的手机品牌。
价格区间分析：分析不同手机品牌的价格区间，帮助用户选择性价比高的手机。
数据展示：通过pyecharts等图表库，生成柱状图、折线图、词云图等，直观展示分析结果。

2.1.3 具体代码实现（简略）
python
复制代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

# 爬取手机数据
def get_phone_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    phone_data = {}
    phone_data['name'] = soup.find('h1').text
    phone_data['brand'] = soup.find('span', class_='brand').text
    # 继续提取其他信息...
    
    return phone_data

# 存储数据到SQLite
def store_to_db(phone_data):
    conn = sqlite3.connect('phones.db')
    c = conn.cursor()
    
    c.execute('''
        INSERT INTO phones (name, brand, price, rating)
        VALUES (?, ?, ?, ?)
    ''', (phone_data['name'], phone_data['brand'], phone_data['price'], phone_data['rating']))
    
    conn.commit()
    conn.close()
数据分析示例（手机品牌分布）

python
复制代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据已经存入DataFrame
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM phones', conn)

# 统计各品牌手机数量
brand_counts = df['brand'].value_counts()

# 绘制柱状图
brand_counts.plot(kind='bar', title='手机品牌分布')
plt.show()
结论
本系统通过网络爬虫技术和数据分析手段，帮助用户快速收集和分析手机的相关信息，从而做出更合理的购机决策。通过数据的收集、分析和展示，系统有效提高了手机购买的效率和准确性。同时，系统也为开发者提供了一个实际应用案例，展示了如何利用Python和Django等技术实现完整的爬虫与数据分析系统。

1. 数据分析的实现

数据分析主要为五项，其他的分析类似，实现的具体方法是：利用python的第三方库pyecharts，进行图表的制作，通过render函数将图表显示在web前端，具体如下：

第一项：如图，分析生产数量前十的手机品牌，从数据库搜索所有的手机品牌，并统计各个手机品牌手机的数量， 最后对显示的内容做一个限制，只显示前十名的手机品牌，关键代码如下：

    name = []

    num = []

    band_di = {}

    for p in phoneList:

        phoneName, phoneBand = p[0], p[1]

        if phoneBand not in band_di.keys():

            band_di[phoneBand] = 1

        else:

            band_di[phoneBand] = band_di[phoneBand] + 1

    band_di = sorted(band_di.items(),key= lambdax:x[1],reverse=True)[:10]

    for i in band_di:

        name.append(i[0])#统计手机的品牌

        num.append(i[1])#统计各个手机品牌的手机数量

2.1爬虫的实现

针对某个网站，爬虫需要编写独立的代码，但是核心思路基本不变。本课题针对中关村手机在线网站进行数据爬取：首先从入口网页下寻找包含所有手机的总页数，然后从每一页提取每个手机的具体网页存入待爬取的的网站列表中，最后详细爬取每个手机的详细信息，具体操作如下：

1. 进入入口页面：

detail.zol.com.cn/cell_phone_index/subcate57_0_list_1_0_1_2_0_1.html

可以发现一个翻页的操作

整个系统运行效果视频：

【计算机专业毕设之基于python+Django的手机爬虫数据分析系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1kY4y1J7ED/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4

如需全套资料可以私信