Python爬虫实战：研究Pie and polar charts模块，构建电商数据采集和分析系统
1. 引言
1.1 研究背景
在数字经济时代，电子商务平台积累了海量的商品交易数据，这些数据包含商品基本信息、价格波动、销售趋势、用户评价等多维信息，蕴含着消费者行为模式、市场需求变化等商业洞察。据艾瑞咨询报告显示，2023 年中国网络零售市场规模达 14.4 万亿元，平台型电商占据 75% 以上市场份额，其数据资产已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
网络爬虫技术作为数据获取的核心手段，能够突破平台数据壁垒，实现结构化信息的批量采集。然而，主流电商平台普遍采用动态页面渲染、IP 限制、验证码等反爬机制，增加了数据获取的难度。同时，原始数据往往存在缺失、异常等质量问题，需要经过系统的清洗预处理才能用于分析。
数据可视化是连接原始数据与决策洞察的关键桥梁。matplotlib 作为 Python 生态中最成熟的可视化库，提供了丰富的图表类型，其中饼图和极坐标图在特定场景下具有不可替代的优势：饼图能直观展示分类数据的占比关系，适合分析商品类别结构；极坐标图则擅长呈现周期性数据，可清晰表达销售的时间规律。将爬虫技术与这两种可视化方法结合，能够构建从数据采集到价值呈现的完整闭环。