1. 软件面向的行业和业务场景（25%）
本项目主要面向数据密集型行业，如市场研究、电子商务、金融分析和学术研究等。通过利用Python语言和数据采集技术，软件能够高效地从各类网站和平台上提取有价值的数据，帮助企业和研究人员进行数据分析和决策支持。例如，在市场研究领域，软件可以自动采集竞争对手的产品信息和价格变动；在电子商务领域，可以监控商品的库存和销售情况；在金融分析领域，可以实时获取股票行情和新闻数据。
2. 项目功能模块及其实现的功能（50%）
项目分为以下几个主要功能模块：
数据采集模块：
网页解析：使用lxml库解析HTML文档，提取所需的数据信息。
页面操作：使用DrissionPage库模拟浏览器操作，处理动态加载的网页内容。
数据抓取：根据预设的规则和目标网站的结构，自动抓取所需的数据。
数据存储模块：
本地存储：使用openpyxl库将采集到的数据存储到Excel文件中，方便后续的分析和处理。
数据库存储（可选）：支持将数据存储到关系数据库（如MySQL、PostgreSQL）中，以便进行复杂查询和数据管理。
数据清洗与处理模块：
数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗和格式化，去除重复和无效数据。
数据转换：将数据转换为适合分析和展示的格式，如JSON、CSV等。
用户界面模块：
配置界面：提供友好的用户界面，允许用户配置数据采集的目标网站、采集频率和数据存储方式。
日志与监控：实时监控数据采集过程，记录日志信息，方便用户查看和排查问题。
调度与自动化模块：
任务调度：支持定时任务调度，自动化执行数据采集任务。
错误处理：内置错误处理机制，确保在遇到网络问题或目标网站结构变化时，能够及时调整和恢复。
3. 项目的技术选型和架构特点（25%）
技术选型：
编程语言：Python
网页解析库：lxml
浏览器模拟库：DrissionPage
数据存储库：openpyxl（用于Excel存储）
架构特点：
模块化设计：项目采用模块化设计，各功能模块独立开发和维护，便于扩展和升级。
高效数据采集：结合lxml和DrissionPage，能够高效处理静态和动态网页，确保数据采集的全面性和准确性。
灵活存储方案：支持多种数据存储方式，满足不同用户的需求。
用户友好界面：提供直观的配置界面和实时监控功能，提升用户体验。
自动化与容错机制：内置任务调度和错误处理机制，确保数据采集过程的稳定性和可靠性。
2830python数据查询2000.00元
