一、項目背景
隨著電子商務的快速發展，淘寶作為中國最大的電商平臺之一，擁有海量的商品信息。這些數據對于市場分析、用戶行為研究以及競爭情報收集具有重要意義。然而，由于淘寶的反爬蟲機制和復雜的頁面結構，直接獲取商品信息并不容易。尤其是在電商行業高速發展的今天，商品價格數據是市場分析和商業決策的重要依據。傳統人工采集方式存在效率低、覆蓋面窄、實時性差等痛點。本項目通過實現自動化爬蟲系統，可完成以下目標：
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實時監控：動態跟蹤商品價格波動
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競品分析：橫向對比同類商品定價策略
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市場洞察：發現價格分布規律與異常值
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數據沉淀：構建商品信息數據庫
本項目旨在通過使用DrissionPage工具，結合Python編程語言，實現對淘寶商品信息的自動化采集，并基于采集到的數據生成價格分布的可視化圖表，幫助用戶快速了解商品的價格區間。
二、項目概述
本項目的核心目標是實現以下功能：
- 商品信息采集：根據用戶輸入的商品名稱，自動抓取淘寶平臺上的相關商品信息（包括店鋪名稱、所在城市、商品ID、商品名稱和價格）。
- 數據存儲：將采集到的商品信息保存為本地文件，便于后續分析。
- 數據可視化：基于采集到的商品價格數據，生成價格分布的直方圖，直觀展示商品價格區間。
三、需求分析
3.1 功能性需求
| 需求類型 | 具體描述 |
|---|---|
| 數據采集 | 支持關鍵詞搜索、分頁爬取、動態加載處理 |
| 數據解析 | 提取商品名稱、價格、店鋪信息、地理位置等20+字段 |
| 數據存儲 | 本地文件存儲（TXT/CSV）、結構化工整、支持追加寫入 |
| 可視化分析 | 生成價格分布直方圖、帶KDE曲線、自適應分箱 |
| 異常處理 | 網絡超時重試、反爬檢測規避、數據格式容錯 |
3.2 非功能性需求
| 指標 | 目標值 |
|---|---|
| 采集效率 | 單頁響應時間 < 3s（不含人為延遲） |
| 數據精度 | 字段完整率 ≥ 98% |
| 系統穩定性 | 連續運行12小時無故障 |
| 資源占用 | 內存占用 < 500MB |
四、技術難點分析
4.1 TB數據包分析
打開TB網站，模擬正常用戶搜索某一品類商品流程，進而分析數據包。我們搜索商品關鍵字可以發現對應的數據在以下數據包中，由此可以進行數據包的監聽。
4.2 指定數據包監聽
淘寶的商品信息是通過動態加載的方式呈現的，數據并非直接嵌入HTML中，而是通過API接口返回的類JSON格式數據。因此，需要監聽網絡請求并提取JSON數據。
解決方案：
# 精準監聽特定API請求
self.page.listen.start('mtop.relationrecommend.wirelessrecommend.recommend/2.0/')
self.page.get(url)
res_data = self.page.listen.wait() # 等待目標API響應
json_data = json.loads(res_data.response.body[12:-1]) # 去除首尾干擾字符4.3中文字體配置：
在生成可視化圖表時，Matplotlib默認不支持中文顯示，可能會導致亂碼問題。為此，項目中引入了matplotlib.font_manager模塊，配置中文字體以確保圖表中的中文能夠正確顯示。
def _configure_fonts(self):"""配置中文字體（解耦Tkinter初始化）"""try:# 1. 配置Matplotlib字體font_path = 'C:/Windows/Fonts/msyh.ttc' # 確保路徑存在self.font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)# 設置全局字體配置plt.rcParams['font.sans-serif'] = [self.font_prop.get_name()]plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 2. 延遲初始化Tkinter字體（使用時再配置）self._need_configure_tk_font = Trueexcept Exception as e:print(f"Matplotlib字體配置失敗: {e}")# 使用備用方案plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False4.4 數據清洗與處理
從返回的數據中進行截取處理并轉為JSON數據，進而從中提取的商品信息。可能存在格式不一致的情況（如城市信息的分隔符）。項目中通過字符串操作等方式對數據進行清洗，確保數據的準確性。
def deal_json_data(self, json_data):"&
