基于Hadoop的美妆产品网络评价的数据采集与分析-django+spider
- 开发语言：Python
- 框架：django
- Python版本：python3.8
- 数据库：mysql 5.7
- 数据库工具：Navicat12
- 开发软件：PyCharm
系统展示
京东美妆信息
聚类算法预测
个人中心
用户管理
京东美妆
聚类算法预测
美妆公告
看板展示
摘要
系统基于B/S开发模式进行构建，综合运用多种先进技术。采用Scrapy爬虫技术，能够高效地从京东平台采集美妆产品的相关网络评价数据。借助Python语言强大的数据处理能力，对采集到的数据进行清洗、预处理等操作。利用Django框架搭建系统的后端，实现对用户信息、京东美妆数据等的管理。同时，运用Echarts工具对数据进行可视化展示，以直观的图表形式呈现分析结果。引入聚类算法对美妆产品的网络评价数据进行预测分析，挖掘数据背后的潜在模式和规律。系统的管理员可对用户、京东美妆相关数据以及聚类算法预测等功能进行全面管理，确保系统的稳定运行和数据的安全。
研究背景
互联网的飞速发展深刻改变了美妆产品的销售格局。电商平台的崛起，让美妆产品的销售突破了地域限制，触达了更广泛的消费群体。其中，京东作为国内领先的电商平台，汇聚了海量美妆品牌和产品，随之而来的是数量庞大的用户评价数据。这些评价涵盖了产品从外观设计、质地到实际使用效果等各个方面，真实反映了消费者的使用感受与需求。对于美妆企业和商家而言，用户评价是了解市场反馈、洞察消费者需求的宝贵资源。海量的网络评价数据也带来了严峻挑战。这些数据格式多样、内容繁杂，且每日持续更新，依靠传统人工分析方法，不仅效率低下，还难以全面、精准地挖掘其中有价值的信息。运用现代化技术手段对美妆产品网络评价数据进行高效采集与深度分析，成为美妆行业发展的必然趋势[1]。通过采用 Scrapy 爬虫技术获取数据，借助 Python 强大的数据处理能力，依托 Django 搭建系统架构，利用 Echarts 实现数据可视化，并运用聚类算法进行预测分析，能够深入挖掘消费者潜在需求，精准剖析产品优缺点，助力美妆企业优化产品研发与营销策略，推动美妆市场的持续繁荣与健康发展。
关键技术
Python是解释型的脚本语言，在运行过程中，把程序转换为字节码和机器语言，说明性语言的程序在运行之前不必进行编译，而是一个专用的解释器，当被执行时，它都会被翻译，与之对应的还有编译性语言。
同时，这也是一种用于电脑编程的跨平台语言，这是一门将编译、交互和面向对象相结合的脚本语言（script language）。
Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用（模型M、视图V和模板t）的框架模式。该框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈·莱因哈特命名。该架构的主要组件如下：
1.用于创建模型的对象关系映射。
2.最终目标是为用户设计一个完美的管理界面。
3.是目前最流行的URL设计解决方案。
4.模板语言对设计师来说是最友好的。
5.缓存系统。
Vue是一款流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页面应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于上手并且可以与其他库或现有项目轻松整合。
MYSQL数据库运行速度快，安全性能也很高，而且对使用的平台没有任何的限制，所以被广泛应运到系统的开发中。MySQL是一个开源和多线程的关系管理数据库系统，MySQL是开放源代码的数据库，具有跨平台性。
B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络化的结构模式，它能够把系统核心功能集中在服务器上面，可以帮助系统开发人员简化操作，便于维护和使用。
系统分析
对系统的可行性分析以及对所有功能需求进行详细的分析，来查看该系统是否具有开发的可能。
系统设计
功能模块设计和数据库设计这两部分内容都有专门的表格和图片表示。
系统实现
系统用户角色分为管理员和普通用户。管理员功能首页：系统入口，可快速概览关键信息。用户管理：对系统用户进行增删改查等操作，保障用户信息安全与权限合理分配。京东美妆数据处理：负责采集、整理京东平台美妆产品评价数据。聚类算法预测：运用算法挖掘数据，预测美妆市场趋势、用户需求偏好等。系统管理：维护系统基础设置、服务器配置等，确保系统稳定运行。个人中心：管理管理员个人信息、密码修改等。用户功能系统首页：展示系统信息与功能入口。京东美妆：查看京东平台美妆产品及评价数据。聚类算法预测结果查看：获取算法预测结论辅助消费决策。美妆公告：接收美妆行业动态、系统通知等。个人中心：管理个人信息、收藏等。
代码实现
# coding: utf-8
import configparser
from hdfs.client import Client
def upload_to_hdfs(filename):try:port = 50070cp = configparser.ConfigParser()cp.read('config.ini')client = Client(f"http://{cp.get('sql','host')}:{port}/")user_dir = "tmp"client.upload(hdfs_path=f'/{user_dir}/{filename}', local_path=filename, chunk_size=2 << 19, overwrite=True)except Exception as e:print(f'upload_to_hdfs eror : {e}')def upload_file_to_hdfs(hdfs_url,dir,filename):try:client = Client(hdfs_url)client.upload(hdfs_path=f'/{dir}/{filename}', local_path=filename, chunk_size=2 << 19, overwrite=True)except Exception as e:print(f'upload_to_hdfs eror : {e}')if __name__=='__main__':port = 50070tmp_dir = "tmp"hdfs_url=f"http://localhost:{port}/"filepath="./naikexiezi/part-00000"upload_file_to_hdfs(hdfs_url,tmp_dir,filepath)
系统测试
黑盒测试着重于软件的功能表现，不探究其内部结构。测试者通过输入预设数据并观察输出结果，来确认系统是否满足既定的功能标准，适合于功能验证与接口测试。与此不同，白盒测试则更加注重对系统内部结构的分析和验证。测试人员依靠对源代码的深入理解，对逻辑、控制流以及数据流进行详细测试，保证所有代码路径和语句都得到了有效的覆盖，从而帮助发现潜在的逻辑漏洞或性能瓶颈。灰盒测试融合了黑盒与白盒测试的优势，测试者在了解部分内部构造的基础上，关注系统的功能、集成性以及安全性等方面。
回归测试在软件修改或更新后，重新检查原有功能，确保新版本未引入新缺陷。性能测试则评估系统在不同负载下的表现，关注响应时间、并发能力等关键指标。通过合理采用这些测试方法，能够全面评估软件的功能性、性能以及稳定性，保证最终交付的系统能够满足用户需求，提升整体软件质量。
结论
本文围绕美妆产品网络评价的数据采集与分析展开研究，旨在通过对系统的设计与实现，提升美妆产品网络评价的数据采集与分析能力与推荐预测的准确性。通过分析国内外相关技术与研究现状，本文确定了以Python语言、Django框架、MySQL数据库和Spark技术为关键支撑技术，并在此基础上进行了系统架构与功能的设计。系统分为二个主要模块，包括用户功能与管理员功能的实现，结合数据的用户、京东美妆、聚类算法预测等功能，充分体现了现代电商平台对数据实时性与精准度的需求。为确保系统功能的可靠性与可用性，本研究进行了系统可行性分析，从技术、操作、经济等多个角度验证了项目的可实施性。