python爬虫项目（一）：爬取电商网站商品价格变化历史并分析趋势

于 2024-10-01 22:51:33 发布
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文章标签： 爬虫 2024
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_68036862/article/details/142675828
引言

随着电子商务的迅猛发展，消费者对于商品价格的敏感度不断提升，商品价格的波动趋势也成为研究市场行为的一个重要课题。本文将使用现代爬虫技术、数据处理和机器学习方法，从电商网站中爬取商品价格变化历史，并通过趋势分析预测未来价格变化。

目录

引言

一、需求分析与爬虫设计

二、爬虫代码实现

三、数据清洗与处理

四、价格趋势分析

五、趋势预测模型

六、总结与展望

一、需求分析与爬虫设计

  1. 需求分析

    • 目标：爬取电商网站某商品的价格历史数据。
    • 数据来源：某知名电商网站的商品页面。
    • 频率：每日或更高频次记录商品价格变化。
    • 数据结构：包括商品名称、价格、时间、评论数、评价等信息。

  2. 爬虫设计

    • 工具选择：选择适合的爬虫工具非常重要，Python中的Scrapy和Selenium是主流工具。Scrapy擅长大规模爬取数据，而Selenium适合动态页面的抓取。
    • 反爬策略：大部分电商网站都具备反爬虫策略，避免触发验证码或IP封禁是爬虫设计的核心之一。可以使用代理池、随机延迟和浏览器模拟等方式绕过反爬。

  3. 爬虫实施方案

    • 使用
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本文提出了一种基于深度学习的目标检测系统，采用YOLOv11算法实现安全锥的高效识别与检测。系统以YOLOv11为核心，结合包含5960张训练集、341张验证集和170张测试集的标注数据集进行模型训练与优化，实现了高精度的安全锥检测。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在复杂环境下仍能保持较高的检测准确率和实时性，可广泛应用于道路施工、交通管理等领域。本文详细介绍了系统架构、数据集构建、模型训练及界面设计，并提供了完整的Python项目源码与预训练模型，为相关研究提供了可
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基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）
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本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动检测作业人员是否规范佩戴护目镜，从而提升安全生产管理的智能化水平。系统采用改进的YOLOv12目标检测算法，结合包含15,083张图像的自定义数据集（训练集13,200张、验证集1,256张、测试集627张），实现了对"佩戴护目镜"（Goggles）和"未佩戴护目镜"（NO-Goggles）两类目标的高精度检测。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验表明，该系统在测试集上达到97.6%的mAP
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本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统，旨在实现高效、准确的家具目标检测。系统采用YOLOv12算法，结合自定义的YOLO格式家具数据集（包含椅子、沙发和桌子三类目标）。系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的检测精度，mAP（平均精度）达到98.7%，验证了YOLOv12在家具检测任务中的有效性。本文提供了完整的Python项目源码、预训练模型及数据集，为后续研究与应用提供了可复现的解决方案。
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