Python毕业设计选题:基于大数据的淘宝电子产品数据分析的设计与实现-django+spark+spider
- 开发语言:Python
- 框架:django
- Python版本:python3.7.7
- 数据库:mysql 5.7
- 数据库工具:Navicat11
- 开发软件:PyCharm
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数据可视化分析看板展示

摘要
本文首先实现了大数据的淘宝电子产品数据分析设计与实现管理技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图、看板展示图。从数据挖掘的角度出发,了解信息管理系统的作用,对数据分析的过程以及用处进行更深一步的研究,数据的处理效率,以及具体的应用方向。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,数据分析,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。
研究背景
随着互联网时代的普及,有非常多的产业可以借助于网络使用其方便的优势飞速发展,大数据的淘宝电子产品数据分析也在快速发展之中。随着时间越来越可贵的今天,对于用户来说,大数据的淘宝电子产品数据分析的吸引之处在于它的方便,同时大数据的淘宝电子产品数据分析具有多样化的选择,用户可以通过网络的方式使用系统的功能。有了大数据的淘宝电子产品数据分析的话[2],管理员可以提高工作效率和用户可以提升体验感。
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
管理员登录进入大数据的淘宝电子产品数据分析可以查看系统首页、个人中心、电子产品管理、系统管理等功能,进行详细操作。在电子产品管理页面输入来源、标题、封面、价格、品牌、商品毛重、商品产地、类别、商品编号等信息,进行查询,爬起数据或删除电子产品等操作。在系统管理页面输入关于我们、系统简介等信息,进行查询,修改系统信息等操作。
系统测试
系统测试能够全面测试大数据的淘宝电子产品数据分析,包括不同功能模块的测试。大数据的淘宝电子产品数据分析是较为复杂的应用,需要软件开发者充分地运用,这样能够保证系统的稳定运行和数据库中的数据较为安全可靠。有效地测试给系统带来了许多的益处。在系统测试阶段不仅需要玩测试用例的设计还需要完成执行。用例的侧重点在于最终实现的软件是否能够满足需求规格说明书。软件开发者测试该大数据的淘宝电子产品数据分析的目的为达到用户需求的基础之上,同时需要保证系统的可用性。
结论
该系统的设计与实现,是经过了很长时间的分析、观察、调研和研究分析并整理资料实施的。大数据的淘宝电子产品数据分析采用 python开发语言、Django框架以及MySQL数据库等技术开发与设计。该大数据的淘宝电子产品数据分析分为后台管理员和后台看板两大部分。看板的主要功能为爬起的数据进行展示如;电子产品总数、商品品牌、商品产地、商品类别、商品毛重、品牌价格等,并对一些数据进行记录。后台管理员的主要任务是对数据的一些准备处理的工作,对于管理员的数据属性的添加、维护和修改。每个功能在完成各自任务的同时也相互合作,一起来处理各个任务以及进程。
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