基于python京东商品销售数据分析可视化系统 Django框架爬虫大数据毕业设计（源码）-编程实验室

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1、项目介绍

技术栈：
python3语言、Django框架、numpy、matplotlib库、HTML
requests网络爬虫、采集京东商品数据、后台数据管理、MySQL/sqlite数据库
python语言、Django框架、numpy、matplotlib库、HTML、requests网络爬虫、采集京东商品数据、后台数据管理、MySQL/sqlite数据库

2、项目界面

（1）商品销售数据概况（个价格区间柱状图、占比饼图）

（2）商品销售数据（数据中心）

（3）商品数据可视化

（4）商品数据可视化2（区间销售数据折线图）

（5）后台数据管理

（6）注册登录

3、项目说明

本系统是一款基于京东商品数据的轻量化分析与管理工具，以Python3为开发核心，融合Django框架、requests网络爬虫、MySQL/sqlite数据库及numpy、matplotlib数据处理库，构建起“数据采集-分析-可视化-管理”全流程功能体系，助力用户高效挖掘京东商品销售价值、管控数据资产。

技术层面，系统采用requests爬虫精准采集京东商品数据，保障数据源的时效性与完整性；以Django框架搭建后端服务，实现功能模块的灵活扩展与稳定运行；前端通过HTML构建交互界面，结合matplotlib生成价格区间柱状图、销售占比饼图、区间销售折线图等可视化图表，让数据趋势直观可感；数据库支持MySQL与sqlite双选择，适配不同用户的部署环境与数据规模需求。

核心功能围绕“数据驱动决策”设计：一是数据采集与整合，自动爬取京东商品信息并结构化存储，为后续分析奠定基础；二是多维度可视化分析，通过“商品销售数据概况”页展示价格区间分布（柱状图）、销量占比（饼图），“商品数据可视化”页以折线图呈现区间销售趋势，帮助用户快速把握商品销售核心特征；三是数据中心与管理，“商品销售数据中心”提供商品详细数据查询，“后台数据管理”模块支持数据增删改查，实现数据全生命周期管控；四是用户权限保障，通过注册登录功能划分用户权限，确保数据访问与操作的安全性。

界面设计兼顾实用性与易用性：各功能页布局清晰，图表色彩协调、数据标注明确，后台管理页操作逻辑简洁，注册登录流程便捷，无论是数据分析师、电商运营还是个人用户，都能快速上手使用。

整体而言，系统以“轻量化、高实用”为特色，既解决了京东商品数据采集的效率问题，又通过可视化与管理功能降低数据应用门槛，为电商运营决策、商品竞品分析提供有力的数据支撑。

4、核心代码

fromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponse,reverse,redirectfromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_requiredfromElectronicsimportmodelsfromdjango.db.modelsimportQfromdjango.shortcutsimportget_object_or_404,HttpResponseRedirectimportjsonimportrandom# from .xietong import UserCf# Create your views here.@login_requireddefindex(request):ifrequest.method=='GET':datas=models.XinXi.objects.all().order_by('-id')[:10]returnrender(request,r"projects\table_s.html",locals())@login_requireddefuser_profile(request):ifrequest.method=='GET':returnrender(request,'projects/user-profile.html',locals())@login_requireddefupdate_user(request):ifrequest.method=='GET':data=models.Users.objects.get(username=request.user.username)returnrender(request,'projects/form_validations.html',locals())elifrequest.method=='POST':datas=models.Users.objects.get(username=request.user.username)error={}data=request.POST email=data.get('email','')ifemail!=''and'@'instr(email):email=emailelse:error['email']='邮箱格式错误'age=data.get('age','')try:int(age)ifage!=''and0<int(age)andint(age)<120:age=ageelse:raiseException('年龄错误')except:error['age']='年龄错误'set=data.get('set','')ifset!=''andstr(set)in['男','女']:set=setelse:error['set']='性别格式错误'iferror!={}:returnrender(request,'projects/form_validations.html',context={'data':datas,'error':error})else:models.Users.objects.filter(username=request.user.username).update(email=email,age=age,set=set)user=request.userreturnrender(request,'projects/user-profile.html',locals())@login_requireddefselect_all(request):ifrequest.method=='POST':data=request.POST.get('projects_name','')ifdata=='':datas=models.XinXi.objects.all().order_by('-id')[:10]elifdata=='all':datas=models.XinXi.objects.all()else:datas=models.XinXi.objects.filter(Q(name__icontains=data)|Q(shopname__icontains=data)|Q(pinpai__icontains=data)|Q(xinghao__icontains=data)).order_by('-count')returnrender(request,'projects/table_s.html',context={'datas':datas})importosimportsubprocess@login_requireddefspiders(request):ifrequest.user.is_superuser:paths=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+os.sep+'spider.py'cmd="python "+pathsprint(cmd)res=subprocess.Popen(cmd,shell=True)dicts={"state":True,"content":"启动成功 ",}returnHttpResponse(json.dumps(dicts))@login_requireddeffenxi(request):ifrequest.method=='GET':datas=models.XinXi.objects.all()num1=len(models.XinXi.objects.filter(Q(price__gt=0)&Q(price__lte=1000)))num2=len(models.XinXi.objects.filter(Q(price__gt=1000)&Q(price__lte=2000)))num3=len(models.XinXi.objects.filter(Q(price__gt=2000)&Q(price__lte=3000)))num4=len(models.XinXi.objects.filter(Q(price__gt=3000)&Q(price__lte=4000)))num5=len(models.XinXi.objects.filter(Q(price__gt=4000)&Q(price__lte=100000)))chaping_datas=models.XinXi.objects.all().order_by('-chaping')[:5]haoping_datas=models.XinXi.objects.all().order_by('haoping')[:5]returnrender(request,'projects/fenxi.html',locals())@login_requireddefspiders1(request):ifrequest.user.is_superuser:paths=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+os.sep+'fenxi.py'cmd="python "+pathsprint(cmd)res=subprocess.Popen(cmd,shell=True)dicts={"state":True,"content":"启动成功 ",}returnHttpResponse(json.dumps(dicts))@login_requireddefitem(request,id):ifrequest.method=='GET':data=get_object_or_404(models.XinXi,pk=id)datas=models.DianZan.objects.all()dicts={}fordat1indatas:ifdicts.get(dat1.user.username,'')=='':dicts[dat1.user.username]={}dicts[dat1.user.username][dat1.xinxi.id]=dat1.xinxi.avgScoreelse:dicts[dat1.user.username][dat1.xinxi.id]=dat1.xinxi.avgScoreprint(dicts)try:userCf=UserCf(data=dicts)recommandList=userCf.recomand(request.user.username,2)# # print("最终推荐：%s"%recommandList)r=userCf.recommend(request.user.username)datas=[]forrsinr:datas.append(get_object_or_404(models.XinXi,pk=rs[0]))except:datas=models.XinXi.objects.all().order_by('-avgScore')[:3]returnrender(request,'projects/detailed.html',locals())@login_requireddefdianzan(request,id):ifrequest.method=='GET':data=get_object_or_404(models.XinXi,pk=id)ifnotmodels.DianZan.objects.filter(Q(user=request.user)&Q(xinxi=data)):models.DianZan.objects.create(user=request.user,xinxi=data)dicts={"state":True,"content":"点赞成功 ",}returnHttpResponse(json.dumps(dicts))