1、行业背景： 电商数据分析与市场研究行业 业务场景： - 商品价格监控： 帮助商家和消费者监控竞品价格变化，制定合理的定价策略 - 市场调研分析： 为电商从业者、数据分析师提供市场趋势和商品热度数据 - 竞品分析： 支持企业进行竞争对手商品信息收集和分析 - 数据驱动决策： 为电商运营、产品选品、库存管理提供数据支持 目标用户： 电商从业者、数据分析师、市场研究人员、个人用户 2、 - 多平台支持： 支持淘宝、京东、天猫三大主流电商平台 - 智能爬取： 可配置爬取商品名称、价格、销量、评价等多维度信息 - 反爬虫应对： 内置多种反爬虫策略，包括请求延迟、User-Agent轮换等 数据处理模块 - 数据清洗： 自动去重、格式标准化、异常数据过滤 - 数据存储： 基于SQLAlchemy的数据库存储，支持SQLite - 历史记录： 完整的爬取任务历史和数据版本管理 导出管理模块 - 多格式导出： 支持CSV、Excel、JSON等多种数据导出格式 - 批量处理： 支持大批量数据的高效导出 - 文件管理： 统一的下载文件管理系统 Web界面模块 - 用户友好界面： 基于Flask的Web应用，提供直观的操作界面 - 任务管理： 可视化的爬取任务创建、监控和管理 - 实时状态： 爬取进度实时显示和状态更新 系统服务模块 - 爬虫控制器： 统一的爬虫任务调度和并发控制 - 数据库服务： 完整的数据CRUD操作和查询服务 - 错误处理： 完善的异常处理和错误恢复机制 3、 后端框架： - Flask 2.3.3+： 轻量级Web框架，快速开发和部署 - SQLAlchemy 2.0.23+： ORM框架，提供数据库抽象层 爬虫技术： - Selenium 4.15.2+： 动态网页爬取，支持JavaScript渲染 - BeautifulSoup4 4.12.2+： HTML解析和数据提取 - Requests 2.31.0+： HTTP请求库，处理静态页面 数据处理： - Pandas 2.1.3+： 数据分析和处理 - NumPy 1.25.2+： 数值计算支持 - OpenPyXL 3.1.2+： Excel文件处理 1. 分层架构设计 - 表现层： Flask路由和模板系统 - 业务层： Services服务层处理核心业务逻辑 - 数据层： Models数据模型和数据库操作 - 爬虫层： 独立的爬虫模块，支持多平台扩展 2. 模块化设计 - 高内聚低耦合： 各模块职责明确，便于维护和扩展 - 插件化爬虫： 基于BaseCrawler的继承体系，易于添加新平台 - 配置驱动： 多环境配置支持（开发、生产、测试） 3. 可扩展性 - 平台扩展： 新增电商平台只需继承BaseCrawler - 功能扩展： 模块化设计支持功能快速迭代 - 部署灵活： 支持单机部署和分布式扩展 4. 稳定性保障 - 异常处理： 完整的异常体系和错误恢复机制 - 测试覆盖： 基于pytest的完整测试套件 - 日志系统： 分级日志记录，便于问题排查 5. 用户体验 - Web界面： 直观的操作界面，降低使用门槛 - 实时反馈： 任务进度和状态实时更新 - 数据可视： 多种格式的数据导出和展示