1. 【25%】 软件面向的行业和业务场景行业: 本项目主要面向电子商务、市场研究和数据分析领域。业务场景:竞争分析: 电商从业者可利用本项目采集竞争对手的商品信息，如价格、销量、店铺评级等，为自身的经营决策提供数据支持。市场趋势洞察: 市场分析人员可以通过采集特定商品类目的海量数据，分析市场热门趋势、定价区间、消费者偏好等，为商业报告或战略规划提供依据。自动化数据报表: 为需要定期跟踪商品或店铺数据的用户，提供自动化数据采集工具，替代人工统计，提高工作效率。2. 【50%】 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能项目在逻辑上可以分为以下几个核心功能模块：功能模块:身份认证模块 (推测在 get_taobao_cookies.py): 淘宝的许多数据接口需要登录才能访问。此模块负责获取和管理访问API所需的Cookies，作为后续请求的身份凭证。数据采集模块 (推测在 taobao_api_scraper.py): 这是项目的核心。它根据用户设定的搜索关键词，向淘宝的API发起请求，并获取包含商品信息的原始数据。此模块可能还处理了自动翻页，以实现批量数据获取。数据解析模块 (推测在 taobao_api_scraper.py): 负责将从API获取的原始、复杂的JSON格式数据（如 taobao_api_response_page1.json 所示），提取出关键的、结构化的信息，例如：商品标题、价格、月销量、店铺名等。数据存储模块 (推测在 taobao_api_scraper.py): 将解析和整理后的干净数据，保存为易于使用的格式，例如 taobao_products.csv 这样的CSV文件，方便用户后续使用Excel、Python (Pandas) 或其他数据分析工具进行处理。为用户实现的功能:指定采集目标: 用户可以通过修改配置，轻松定义想采集的商品关键词。自动化采集: 用户只需运行脚本，即可自动完成搜索、翻页、数据提取和保存的全过程。结构化数据输出: 程序将杂乱的API数据直接整理成清晰的表格（CSV文件），用户可直接进行分析，无需手动整理。3. 【25%】 项目的技术选型和架构特点技术选型:编程语言: Python，因其在数据处理和网络爬虫领域拥有丰富的库和生态。核心依赖库 (推测):requests: 用于执行HTTP请求，与淘宝API进行通信。pandas: 用于数据处理和方便地写入CSV文件。json: 用于解析API返回的JSON数据。selenium 或 playwright: 可能会在 get_taobao_cookies.py 中使用，通过自动化浏览器来模拟登录，以获取有效的Cookies。架构特点:脚本化架构: 整个项目是一套自动化脚本，而非一个有图形界面的软件，注重于后台批处理任务。模块化设计: 将Cookies获取与主采集逻辑分离，降低了代码的耦合度，便于维护和独立调试。依赖特定API: 项目直接调用淘宝的API进行数据采集，相比于爬取网页，这种方式更高效、数据更规整。但缺点是强依赖于非公开的API，一旦API发生变化，项目就可能失效，稳定性是主要挑战。单向数据流: 遵循“获取凭证 -> 请求数据 -> 解析数据 -> 存储数据”的清晰、线性的数据处理流程，简单明了，易于理解和扩展。