计算机毕业设计源码：京东商品数据采集分析可视化平台 Python+Django+Selenium爬虫+Echarts 课程设计毕业设计（建议收藏）✅

Ne0inhk

25 Mar 2026 — 13 min read

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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Django框架、Selenium爬虫框架、谷歌Chromedriver、Echarts可视化、MySQL数据库。

功能模块
· 数据采集
· 数据清洗
· 数据查询
· 数据统计分析
· 商品类型与购买人数分析
· 价格区间购买人数分析
· 商品词云图
· 店铺销量分析
· 商品价格分析
· 收藏
· 注册登录
· 退出登录

项目介绍
本系统是一个基于Python的京东商品数据采集分析可视化平台。后端采用Django框架构建业务逻辑，通过Selenium爬虫框架结合谷歌Chromedriver模拟浏览器操作，自动采集京东商品名称、价格、销量、评价等关键数据，经数据清洗后存储于MySQL数据库。前端使用Echarts实现多维度可视化展示，包括商品类型与购买人数分析、价格区间分布、店铺销量占比、商品价格箱线图以及用户评价词云图等功能。系统支持商品模糊查询、收藏与删除收藏等操作，管理员可配置爬虫参数进行数据采集。整体实现从数据采集、清洗、存储到可视化分析的完整链路，为商家提供实时市场动态与竞品分析，辅助精准决策，同时适用于爬虫与Web开发方向的毕业设计场景。

2、项目界面

商品类型与购买人数分析（不同类型商品的购买人数对比图表）
这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块中，通过两个饼图分别展示了商品类型与购买人数分析、价格区间购买人数分析的可视化功能，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、收藏及退出登录等功能入口。

店铺销量分析（各店铺销量趋势与排名图表）
这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块下的店铺销量分析功能中，通过饼图直观展示了不同店铺的销量占比情况，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、收藏及退出登录等功能入口。

商品词云图（用户评价关键词词云展示）
这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块下的词云功能中，通过词云图直观展示了商品相关关键词的出现频率，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、店铺销量分析、价格分析、购买人数分析、收藏及退出登录等功能入口。

商品价格分析（商品价格区间与趋势图表）
这个电商数据采集分析系统页面，在数据可视化分析模块下的价格分析功能中，通过箱线图分别展示了不同价格区间内各品牌商品的价格分布情况，同时页面左侧还提供了数据采集、数据清洗、数据查询、数据统计分析、收藏及退出登录等功能入口。

商品查询（商品信息检索与筛选界面）
这个电商数据采集分析系统页面，在数据查询模块中，可通过品牌、商店、价格等条件进行查询和重置操作，查询结果区域会展示商品的图片、价格、评价数等信息，还支持对商品进行收藏和删除收藏的操作，同时页面左侧还有数据采集、数据清洗、数据统计分析、数据可视化分析及退出登录等功能入口。

京东商品数据采集（爬虫任务配置与执行界面）
这个电商数据采集分析系统页面，在数据采集模块中，可设置采集关键词、品牌和页码，通过自动控制浏览器访问电商平台并执行数据采集，同时还能在页面下方查看原始数据统计分析的相关信息，此外页面左侧还提供了数据清洗、数据查询、数据统计分析、数据可视化分析、收藏及退出登录等功能入口。

7.注册登录
这个电商数据采集分析系统的登录页面，核心功能是提供用户账号密码输入框和登录按钮，支持用户身份验证以进入系统，同时还设有注册入口，为无账号的用户提供注册功能，是进入系统所有数据采集、分析等功能模块的权限验证入口。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本系统采用Python作为核心开发语言，后端基于Django框架构建稳健的业务逻辑层，负责处理用户请求、调度任务及响应数据。数据采集环节运用Selenium爬虫框架配合谷歌Chromedriver，通过模拟浏览器行为实现京东商品信息的自动化抓取，有效规避反爬机制。前端使用Echarts库进行多维度可视化渲染，将复杂数据转化为直观图表。所有采集并经清洗的结构化数据均存储于MySQL数据库，确保数据的高效读写与管理。

二、功能模块详细介绍
· 数据采集：模块提供可视化的爬虫任务配置界面，管理员可输入采集关键词、指定品牌及设置抓取页码。系统后端通过Selenium驱动浏览器自动访问京东搜索页面，模拟下拉滚动、点击等操作，完整获取商品名称、价格、销量、评价数、店铺名及图片链接等原始信息。

· 数据清洗：针对采集到的原始数据，系统自动执行清洗流程，包括去除重复记录、修正异常价格格式、填充缺失的店铺名称等操作，将非结构化网页数据转换为干净、规范的格式存入MySQL，为后续分析提供质量保障。

· 数据查询：模块支持多条件组合检索，用户可根据品牌、店铺名称、价格区间进行精确筛选或模糊查询。查询结果以列表形式展示商品图片、价格及评价数，并支持对感兴趣的商品进行收藏或取消收藏操作。

· 数据统计分析：系统后台对数据库中的商品信息进行聚合计算，生成如商品总数、平均价格、总评论数等关键指标，为前端可视化提供数据支撑，帮助用户快速把握整体概况。

· 商品类型与购买人数分析：通过饼图展示不同商品类别所对应的购买人数占比，直观反映各类商品的受众规模与市场热度，辅助选品决策。

· 价格区间购买人数分析：采用饼图形式呈现各价格段（如0-50元、50-100元等）的用户购买分布，帮助商家了解消费者的价格接受度与偏好。

· 商品词云图：基于用户评价内容，系统自动提取高频关键词（如“性价比高”、“物流快”、“正品”等）并生成词云图，可视化呈现用户口碑焦点与产品核心卖点。

· 店铺销量分析：以饼图形式展示不同店铺的销量占比情况，清晰对比各店铺的市场表现与竞争力，便于识别头部店铺与潜力店铺。

· 商品价格分析：通过箱线图展示不同品牌或类别下的商品价格分布情况，包括中位数、四分位数及异常值，直观反映价格波动范围与集中趋势。

· 收藏：允许用户在查询结果或分析页面将关注商品加入个人收藏夹，便于后续追踪与对比，收藏列表支持随时查看与删除管理。

· 注册登录：系统入口处设注册与登录模块，新用户需填写基本信息完成注册，老用户凭账号密码验证身份后进入主系统，保障数据访问的安全性与个性化。

· 退出登录：用户在完成操作后可安全退出系统，清除当前会话状态，防止未授权访问，确保账户安全。

三、项目总结
本系统成功构建了从数据采集、清洗、存储到可视化分析的一站式链路。后端Django框架与Selenium爬虫的结合实现了高效稳定的数据获取能力，前端Echarts的多图表展示让市场动态一目了然。通过商品类型分析、价格分布、店铺排行及词云图等功能，系统为商家提供了实时的市场洞察与竞品参考，辅助精准决策。同时，完整的用户管理与收藏体系提升了交互体验。该项目不仅适用于电商数据分析场景，也作为爬虫技术与Web开发综合应用的典型毕设案例，具备较强的实用性与学习价值。

4、核心代码

from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup from urllib import parse import time import pymysql import os classpachong_class:def__init__(self, B, O, word, pinpai): self.begin=B self.end =O self.word=word self.pinpai=pinpai # 实例化一个启动对象 self.chrome_options = webdriver.ChromeOptions()# 设置浏览器以无界面方式运行# chrome_options.add_argument('--headless') self.browser = webdriver.Chrome(executable_path=os.path.join(os.getcwd(),'app_jd')+'/chromedriver.exe', options=self.chrome_options) self.wait = WebDriverWait(self.browser,10) self.db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="123456", db="jd_goods") self.cursor = self.db.cursor()# 使用cursor()方法获取操作游标 self.count =0defget_url(self,n, word,pinpai):print('正在爬取第'+str(n)+'页') time.sleep(8)# 确定要搜索的商品 keyword ={'keyword':word}# 页面n与参数page的关系 page ='&page=%s'%(2* n -1) pinpai='&ev=exbrand_%s'%(pinpai) url ='https://search.jd.com/Search?'+parse.urlencode(keyword)+pinpai+'&enc=utf-8'+ page print(url)return url defparse_page(self,url, pinpai):print('正在爬取信息并保存......') self.browser.get(url)# 滑轮下拉至底部，触发ajaxfor y inrange(100): js ='window.scrollBy(0,100)' self.browser.execute_script(js) time.sleep(0.1) self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#J_goodsList .gl-item'))) html = self.browser.page_source soup = BeautifulSoup(html,'lxml')# 找到所有商品标签 goods = soup.find_all('li', class_="gl-item")# 遍历每个商品，得到每个商品的信息for good in goods: num = good['data-sku'] tag = good.find('div', class_="p-price").strong.em.string money = good.find('div', class_="p-price").strong.i.string # 因为有些商品没有店铺名，检索store时找不到对应的节点导致报错，故将其设置为“没有找到店铺名” store = good.find('div', class_="p-shop").span pingjia = good.find('div', class_="p-commit").strong.a.string name = good.find('div', class_="p-name p-name-type-2").a.em picture = good.find('div', class_="p-img").a.img.get('src') address = good.find('div', class_="p-img").find('a')['href']if store isnotNone: new_store = store.a.string else: new_store ='没有找到店铺名' new_name =''for item in name.strings: new_name = new_name + item product =(num, pinpai, new_name, money, new_store, pingjia, picture, address) self.save_to_mysql(product)#print(product)defsave_to_mysql(self,result): sql = "INSERT INTO app_jd_yuanshi(sku,pinpai,miaoshu,jiage,shangdian,pingjia,tupian_url,zhuye) \ VALUES ('%d','%s','%s','%d','%s','%s','%s','%s')" % \ (int(result[0]),result[1],result[2],float(result[3]),result[4],result[5],result[6],result[7])print("sql",sql)try: self.cursor.execute(sql)# 执行sql语句 self.db.commit()# 提交到数据库执行print('保存成功！') self.count+=1except: self.db.rollback()# 发生错误时回滚print('保存失败！')defget_data(self):try:print(self.begin,self.end,self.word,self.pinpai)# 京东最大页面数为100if1<= self.end <=100: page = self.end +1for n inrange(self.begin, page): url = self.get_url(n, self.word, self.pinpai) self.parse_page(url, self.pinpai)print('爬取完毕！') self.db.close()# 关闭数据库连接 self.browser.close()return(self.count)else:print('请重新输入！')return('请重新输入！')except Exception as error:print('出现异常！', error)return('出现异常！', error)