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一、项目背景
在电商竞争日益激烈的今天，及时掌握商品价格动态和竞品信息对于商家制定营销策略至关重要。通过开发淘宝 API 实时监控系统，能够实时获取商品价格数据，及时发出价格波动预警，并对竞品进行深入分析，为商家提供决策支持。
二、系统目标
- 实时监控淘宝商品价格，精准捕捉价格波动。
- 设定价格预警规则，及时通知商家价格异常变动。
- 收集竞品信息，进行对比分析，为商家提供竞争态势洞察。
三、系统架构设计
- 数据采集层：利用淘宝开放平台 API，通过 HTTP 请求定期获取商品价格、商品详情、竞品列表等数据。采用多线程技术提高数据采集效率，应对大规模数据采集任务。
- 数据存储层：使用关系型数据库（如 MySQL）存储商品基本信息、价格历史数据、竞品数据等结构化数据。对于非结构化数据（如商品描述文本），考虑使用文档数据库（如 MongoDB）进行存储，便于灵活查询和分析。
- 数据分析层：对采集到的数据进行清洗、转换和分析。运用数据挖掘算法（如时间序列分析预测价格趋势，聚类分析识别竞品特征），提取有价值的信息。
- 预警与展示层：根据设定的价格阈值和波动规则，通过邮件、短信或系统内消息推送价格预警信息。同时，提供可视化界面展示商品价格走势、竞品对比分析结果等，方便商家直观了解市场动态。
四、功能模块实现
（一）商品价格监控
- 商品信息管理：支持手动添加或批量导入需要监控的商品链接，自动解析商品 ID，关联商品名称、类目等信息。
- 价格采集与更新：按照设定的时间间隔（如每 15 分钟）调用淘宝 API 获取商品最新价格，并记录价格变动历史。
- 价格波动分析：计算价格变动幅度、频率，绘制价格走势图，直观展示价格波动情况。
（二）价格预警设置
- 预警规则制定：商家可自定义价格预警条件，如价格上涨 / 下跌超过一定百分比、价格突破设定的上下限等。
- 预警通知：当价格满足预警条件时，系统自动发送通知，通知方式包括邮件、短信、站内信等，确保商家及时知晓价格异常。
（三）竞品分析
- 竞品识别：通过商品关键词、类目等信息，自动搜索并识别竞品列表。支持手动添加特定竞品进行重点监控。
- 竞品数据采集：采集竞品的价格、销量、评价等数据，与自身商品数据进行对比分析。
- 竞争态势展示：以图表形式展示自身商品与竞品在价格、销量等方面的对比情况，分析竞争优势与劣势。
五、技术选型
- 后端开发语言：选择 Python，因其丰富的库（如 requests 用于 HTTP 请求，pandas 用于数据处理，numpy 用于数值计算）和简洁的语法，便于快速开发。
- Web 框架：采用 Flask 或 Django，构建稳定高效的后端服务，处理 API 请求、数据存储与业务逻辑。
- 数据库：MySQL 用于结构化数据存储，MongoDB 用于非结构化数据存储，结合两者优势满足不同数据存储需求。
- 可视化工具：使用 Echarts 或 Plotly，在前端实现数据可视化展示，提供直观美观的图表界面。
六、系统部署与维护
- 部署：将系统部署在云服务器（如阿里云、腾讯云）上，利用云服务的弹性计算和存储能力，保证系统的稳定性和可扩展性。采用容器化技术（如 Docker）打包应用程序，方便部署和管理。
- 维护：建立日志系统，记录系统运行过程中的关键事件和错误信息，便于故障排查。定期对系统进行性能优化，如优化数据采集算法、调整数据库索引等，确保系统高效运行。同时，关注淘宝 API 的更新变化，及时调整系统代码，保证数据采集的准确性和稳定性。