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1. 项目概述

1.1 项目目标

爬取医疗领域的政府招投标项目数据，实现反爬机制处理、数据存储、数据分析及可视化，为招投标市场分析提供数据支持。

1.2 技术栈

• 编程语言：Python 3.8+
• 异步框架：Asyncio（网络请求并发处理）
• 数据存储：MySQL + SQLAlchemy ORM
• 反爬技术：Selenium（JS渲染）、代理IP池、User-Agent轮换、验证码识别
• 数据分析：Scikit-learn（聚类分析）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/WordCloud（可视化）
• 通知模块：SMTP邮件通知

2. 系统架构

2.1 模块划分

项目根目录
├── config.py               # 配置文件
├── main.py                 # 主程序入口
├── crawler                 # 爬虫模块
│   ├── spiders             # 具体爬虫实现
│   │   ├── base_spider.py  # 爬虫基类
│   │   ├── construction_spider.py  # 建筑项目爬虫
│   │   └── medical_spider.py       # 医疗项目爬虫（优化新增）
│   └── SpiderManager.py    # 爬虫管理器
├── analyzer                # 数据分析模块
│   └── data_processor.py   # 数据处理与分析
├── database                # 数据库模块
│   └── models.py           # 数据库模型定义
├── utils                   # 工具模块
│   ├── anti_crawler.py     # 反爬处理
│   ├── proxy_pool.py       # 代理IP池（优化新增）
│   └── notifier.py         # 通知模块（优化新增）
└── requirements.txt        # 依赖清单

2.2 流程示意图

目标网站 → 反爬处理（代理/UA/JS渲染/验证码） → 数据解析 → 数据库存储 → 数据分析（关键词/预算/趋势/聚类） → 可视化报告 → 邮件通知

3. 核心模块设计

3.1 反爬处理模块（utils/anti_crawler.py）

3.1.1 功能特性

• User-Agent轮换：随机切换浏览器指纹，支持Chrome、Firefox等多种UA
• 代理IP池：多来源获取代理，定期刷新，验证有效性（utils/proxy_pool.py）
• JS渲染：使用Selenium无头浏览器处理动态内容，模拟人类浏览行为（滚动、悬停）
• 验证码识别：支持图片验证码和reCAPTCHA，对接第三方打码平台

3.1.2 关键代码

# 模拟人类浏览行为（滚动和鼠标移动）
def _simulate_human_behavior(self):scroll_heights = [300, 500, 800, 1200]for height in scroll_heights:self.js_driver.execute_script(f"window.scrollTo(0, {height});")time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))# 随机悬停可点击元素elements = self.js_driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'a, button')for elem in random.sample(elements, min(3, len(elements))):ActionChains(self.js_driver).move_to_element(elem).perform()time.sleep(0.3)

3.2 爬虫模块（crawler/spiders/）

3.2.1 基类设计（base_spider.py）

• 异步请求：使用aiohttp实现高并发爬取，控制并发量（默认5个任务）
• 日志记录：记录爬取进度、成功/失败次数，写入数据库日志表（CrawlerLog）
• 异常处理：重试机制（默认3次），失败通知管理员

3.2.2 医疗爬虫示例（medical_spider.py）

# 分页爬取处理
async def _crawl_next_pages(self, url, selector, max_pages=5):for page in range(max_pages):html = await self.fetch(url)if not html: breaksoup = self.get_soup(html)# 解析当前页项目for item in soup.select(selector):item_url = self._parse_item_url(item)items.append(item_url)# 提取下一页链接next_url = soup.select_one('.next-page')['href']url = self._build_absolute_url(next_url)await asyncio.sleep(3)  # 控制请求间隔return items

3.3 数据库设计（database/models.py）

3.3.1 数据表结构

表名	功能描述	核心字段
bidding_projects	招投标项目表	id, title, url, type(枚举), publish_date, budget, content
crawler_logs	爬虫日志表	spider_name, start_time, end_time, status, items_crawled
keyword_stats	关键词统计表	keyword, count, type(枚举), date

3.3.2 枚举类型

class ProjectType(enum.Enum):CONSTRUCTION = "construction"  # 建筑MEDICAL = "medical"            # 医疗TOURISM = "tourism"            # 旅游HOTEL = "hotel"                # 酒店

3.4 数据分析模块（analyzer/data_processor.py）

3.4.1 分析维度

1. 关键词统计：使用jieba分词，提取高频关键词并生成词云
2. 预算分析：计算均值、标准差，绘制箱线图对比不同类型项目预算
3. 时间趋势：按日/周统计项目数量，生成趋势曲线
4. 地域分析：通过关键词匹配提取项目地域信息，绘制地域分布饼图
5. 聚类分析：K-means算法自动分类项目，PCA可视化聚类结果

3.4.2 关键算法

# 肘部法则确定最佳聚类数
def _find_optimal_clusters(self, X, max_k=10):wss = [KMeans(k).fit(X).inertia_ for k in range(1, max_k+1)]deltas = [wss[i]-wss[i+1] for i in range(len(wss)-1)]return deltas.index(max(deltas)) + 1  # 选择拐点处的k值

4. 系统配置与部署

4.1 环境搭建

# 安装依赖
pip install sqlalchemy aiohttp beautifulsoup4 selenium webdriver-manager pandas numpy scikit-learn pyvirtualdisplay# 初始化数据库
mysql -u root -p
CREATE DATABASE bidding_data CHARACTER SET utf8mb4;

4.2 配置文件（config.py）

DB_CONFIG = {  # 数据库配置'host': 'localhost','port': 3306,'user': 'root','password': 'your_password','database': 'bidding_data'
}EMAIL_CONFIG = {  # 邮件通知配置（可选）'smtp_server': 'smtp.example.com','smtp_port': 587,'username': '[e-mail]','password': 'email_password','sender': '[e-mail]','recipients': ['[e-mail]', '[e-mail]']
}

5. 使用说明

5.1 启动爬虫

python main.py

5.2 日志查看

• 控制台日志：记录爬取进度、反爬处理状态、数据分析结果
• 数据库日志：crawler_logs表存储爬虫任务的开始/结束时间、成功数、错误信息

5.3 数据分析报告

• 自动生成图片报告（预算分析图、趋势图、词云等），存储在项目根目录
• 邮件通知：包含文字报告和图表附件（需配置EMAIL_CONFIG）

附录：核心代码片段

• main.py：项目启动入口，协调各模块初始化
• anti_crawler.py：反爬处理核心逻辑，包含JS渲染和验证码解决方案
• data_processor.py：数据分析算法实现，包含K-means聚类和可视化代码

免责声明

1. 本项目涉及网络爬虫、数据解析等技术操作，可能因目标网站反爬策略调整、网络波动、代码漏洞等原因导致爬取失败、数据错误或账号封禁。我们不对上述风险导致的任何直接或间接损失（包括但不限于数据丢失、设备损坏、业务中断等）承担责任。
2. 本项目可能依赖第三方库（如 Scrapy、Redis、MySQL 等）或服务（如代理 IP、验证码识别平台），因第三方原因导致的任何问题，我们不承担连带责任。
3. 本项目的源代码、文档、架构设计等知识产权归开发团队所有，受《中华人民共和国著作权法》保护。未经书面授权，禁止任何形式的复制、修改、传播或商业化使用。
4. 爬取的政府招投标数据版权归原发布方所有，本项目仅作为技术实现示例，不主张对数据的版权或所有权。

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