Python爬虫实战：研究Subplots，构建电商平台数据采集和分析系统

1. 引言

1.1 研究背景

在大数据时代，互联网蕴含的海量数据成为宝贵的信息资源。如何高效、合法地获取这些数据，并通过可视化手段揭示数据背后的规律，已成为学术界和工业界共同关注的焦点。Python 作为一门功能强大的编程语言，凭借其丰富的爬虫库（如 Requests、BeautifulSoup、Selenium 等）和数据可视化库（如 Matplotlib、Seaborn 等），成为数据获取与分析的首选工具。

1.2 研究意义

本研究通过构建完整的爬虫与数据分析流程，展示了如何将网络数据转化为直观的可视化图表，帮助研究者和决策者快速理解数据特征。特别是 Matplotlib 的 Subplots 功能，能够在单一画布上展示多个关联图表，实现数据的多维度对比分析，极大提升了数据分析效率。

2. 相关技术与工具

2.1 Python 爬虫技术概述

Python 爬虫是一种按照一定规则自动从互联网上抓取信息的程序。根据实现方式不同，可分为静态爬虫和动态爬虫。静态爬虫主