Python爬虫实战：构建多平台优惠信息聚合与个性化推荐系统

概述

在当今电商蓬勃发展的时代，各大购物平台每天都会发布海量的优惠信息。对于消费者来说，如何从这些信息中快速找到真正有价值的优惠成为了一大挑战。本文将介绍如何使用Python构建一个智能的多平台优惠信息聚合爬虫，并结合机器学习技术实现个性化推荐。

技术栈

• 爬虫框架：Playwright + Scrapy（异步高性能）

• 数据存储：MongoDB + Redis

• 数据处理：Pandas + NumPy

• 文本分析：Jieba + TF-IDF

• 机器学习：Scikit-learn（协同过滤 + 内容推荐）

• 部署监控：Docker + Prometheus + Grafana

系统架构设计

text

数据采集层 → 数据处理层 → 存储层 → 推荐引擎 → API服务层

核心代码实现

1. 基于Playwright的智能爬虫

python

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import