基于Python+爬虫的农产品价格数据分析可视化系统的设计与实现

一点毕设

2571人浏览 · 2025-09-26 09:30:00

一点毕设 · 2025-09-26 09:30:00 发布

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一.前言

随着农产品市场的不断发展，价格波动成为影响农民收入和市场稳定的重要因素。系统采用Scrapy框架进行数据采集，从惠农网等平台抓取蔬菜、水产品等农产品的价格信息，并利用Spark进行高效数据处理与分析。通过Python语言结合推荐算法，实现对农产品价格的精准预测。系统前端基于Django框架构建，提供用户友好的交互界面，后端采用MySQL数据库存储数据，确保信息的安全与高效检索。用户可通过系统实时查看农产品价格走势，管理个人账号信息，并进行价格预测查询，为农业生产与销售提供有力支持。

二.技术环境

开发语言：Python
Python框架：Django
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
爬虫框架：Scrapy
开发软件：Pycharm
前端框架:vue.js
可视化技术：Echarts

三.功能设计

在对该系统进行设计与开发的过程中，将综合考虑用户和管理员双方的实际需要，并根据 Django架构的特点和优点，对其进行了一系列的功能模块的设计。其中包括用户管理，管理员管理，水产品信息管理，蔬菜信息管理，数据分析等，以提供全方位，方便，个性化的服务为目标。其中有：用户的功能要求，管理员的功能要求。
（1）用户的功能需求
用户的功能需求，功能上的要求，让用户可以更轻松地进行注册，登录，预约景点等。通过对数据库进行管理，保证了数据的准确、安全，满足不同用户的个性化需求。
在这里插入图片描述

（2）管理员的功能需求
系统管理员的功能要求，使系统管理员可以方便地对用户及相关信息进行管理，包括注册，登陆，授权分配等。通过后台的设计对用户、农产品、水产品等进行管理，保证了数据的准确、安全，进一步满足用户的需求。
在这里插入图片描述
系统总体功能结构图如下所示：

四.数据采集设计

识别并整合政府统计部门、市场研究机构、电商平台、社交媒体等多方数据源，确保数据的全面性和多样性。利用各数据源提供的API接口，通过编程方式自动化获取数据。采用Python的Scrapy、BeautifulSoup等库，编写爬虫程序，从网页中抓取数据。
使用MySQL等关系型数据库的客户端库，连接并查询数据库中的数据。
在采集过程中，对数据进行初步校验，如格式检查、范围检查等，确保数据的准确性和一致性。采用关系型数据库或非关系型数据库存储采集到的数据，同时定期备份数据，确保数据的安全性和可恢复性。数据采集结果如图所示所示：
在这里插入图片描述
对采集到的数据进行深度清洗，确保数据的准确性和一致性。利用线性插值、拉格朗日插值等技术填补缺失值。基于已有数据建立回归模型，预测并填补缺失值。数据清洗结果如图所示所示：

五.部分效果展示

5.1管理员功能实现效果

管理员主页面作为系统控制中心，提供全面的管理功能。页面通常详细列出所有管理模块，包括系统首页、用户管理、蔬菜信息管理、惠农网管理、水产品信息管理、蔬菜价格预测管理、系统管理、个人中心等，确保管理员能够高效地进行日常管理工作。整个页面布局清晰，功能模块化，便于管理员快速定位和操作。管理员主页界面如图所示：

在这里插入图片描述

在蔬菜信息管理模块中，管理员可通过输入标题或商家名称快速查询相关蔬菜信息。系统支持添加新蔬菜信息，包括名称、价格、产地、上市时间等详细内容。管理员还可启动爬虫程序，自动从指定平台抓取最新数据并更新到系统中。管理员能够查看蔬菜的详细信息列表，对其中的记录进行修改或删除操作，确保信息的准确性和时效性；蔬菜信息管理如图所示：
在这里插入图片描述

在“惠农网管理”模块中，管理员可以通过输入商品标题、产地或商家名称进行精准查询，快速定位所需信息。系统支持添加新商品信息，包括价格、产地、商家等详细内容。管理员还可启动爬虫程序，自动从惠农网抓取最新数据并更新至系统。管理员能够查看商品的详细信息列表，并对其中的记录进行修改或删除操作，确保数据的准确性和时效性；惠农网管理如图所示：

在这里插入图片描述

在水产品信息管理模块中，管理员可输入标题、分类或供应商名称进行精准查询，快速获取所需信息。系统支持添加新水产品信息，涵盖名称、分类、产地、供应商、价格及库存等详细内容。管理员还可通过爬虫功能，从指定数据源抓取最新水产品信息并自动更新至系统。管理员能够查看水产品详细信息列表，并对其中的记录进行修改或删除操作，确保信息的准确性和完整性，为用户提供可靠的水产品数据支持；水产品信息管理如图所示：

在这里插入图片描述

在“蔬菜价格预测管理”模块中，管理员可输入标题或商家进行查询，快速定位相关蔬菜信息。支持添加新蔬菜信息，并通过爬虫技术从指定数据源抓取最新价格数据。系统利用推荐算法对历史数据进行分析，生成预测图表。管理员可查看、修改或删除蔬菜价格预测的详细信息，确保数据的准确性和时效性；蔬菜价格预测管理如图所示：

在这里插入图片描述

看板作为系统的核心可视化模块，实时呈现多维度的市场数据统计信息。它包括商家成交量统计、品种成交次数统计和产地成交次数统计，直观展示市场活跃度和交易分布。显示蔬菜信息总数、惠农网总数和水产品信息总数，帮助用户快速掌握数据规模。价格统计模块实时更新各类农产品的价格走势，而水产品成交额统计则聚焦于水产品市场的交易金额，为用户和管理员提供全面、动态的市场洞察。看板界面如图所示：
在这里插入图片描述

5.2用户功能实现效果

用户主页简洁明了，包含“系统首页”和“个人中心”两大核心功能。系统首页为用户提供农产品价格动态、市场趋势等关键信息的实时展示，帮助用户快速把握市场情况。个人中心则提供个性化服务，用户可在此修改个人信息、密码，管理收藏内容，满足个性化需求。用户主页界面如图所示：
在这里插入图片描述

六.部分功能代码

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import xiangmuItem
import time
import re
import random
import platform
import json
import os
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
class xiangmuSpider(scrapy.Spider):
    name = 'xiangmuSpider'
    spiderUrl = 'https://url网址'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)


    # 列表解析
    def parse(self, response):
        
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()
        if plat == 'windows_bak':
            pass
        elif plat == 'linux' or plat == 'windows':
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, 'xiangmu') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return

        list = response.css('ul.subject-list li.subject-item')
        
        for item in list:

            fields = xiangmuItem()



            fields["laiyuan"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first())
            if fields["laiyuan"].startswith('//'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + ':' + fields["laiyuan"]
            elif fields["laiyuan"].startswith('/'):
                fields["laiyuan"] = self.protocol + '://' + self.hostname + fields["laiyuan"]
            fields["fengmian"] = self.remove_html(item.css('div.pic a.nbg img::attr(src)').extract_first())
            fields["xiaoshuoming"] = self.remove_html(item.css('div.info h2 a::attr(title)').extract_first())

            detailUrlRule = item.css('div.pic a.nbg::attr(href)').extract_first()
            if self.protocol in detailUrlRule:
                pass
            elif detailUrlRule.startswith('//'):
                detailUrlRule = self.protocol + ':' + detailUrlRule
            else:
                detailUrlRule = self.protocol + '://' + self.hostname + detailUrlRule
                fields["laiyuan"] = detailUrlRule

            yield scrapy.Request(url=detailUrlRule, meta={'fields': fields},  callback=self.detail_parse)


    # 详情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']

        try:
            if '(.*?)' in '''div#info span a::text''':
                fields["zuozhe"] = re.findall(r'''div#info span a::text''', response.text, re.S)[0].strip()
            else:
                if 'zuozhe' != 'xiangqing' and 'zuozhe' != 'detail' and 'zuozhe' != 'pinglun' and 'zuozhe' != 'zuofa':
                    fields["zuozhe"] = self.remove_html(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
                else:
                    fields["zuozhe"] = emoji.demojize(response.css('''div#info span a::text''').extract_first())
        except:
            pass
 # 去除多余html标签
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 数据库连接
    def db_connect(self):
        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)

        return connect

    # 断表是否存在
    def table_exists(self, cursor, table_name):
        cursor.execute("show tables;")
        tables = [cursor.fetchall()]
        table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
        table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]

        if table_name in table_list:
            return 1
        else:
            return 0

为什么选择我们

大学毕业那年，曾经有幸协助指导老师做过毕业设计课题分类、论文初选（查看论文的格式）、代码刻录等打杂的事情，也帮助过同界N多同学完成过毕业设计工作，毕业后在一家互联网大厂工作8年，先后从事Java前后端开发、系统架构设计等方面的工作，有丰富的编程能力和水平，也在工作之余指导过别人完成过一些毕业设计的工作。2016年至今，团队已指导上万名学生顺利通过毕业答辩，目前是csdn特邀作者、CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/B站/知乎等平台优质作者,计算机毕设实战导师，专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导，欢迎咨询~✌