基于爬虫的全网自动比价系统-计算机毕业设计源码28019

原创已于 2025-11-18 11:10:17 修改 · 589 阅读

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#爬虫 #数据库 #python #tornado #flask #django #pygame

于 2025-11-18 11:09:41 首次发布

摘要

随着互联网电商行业的快速发展，消费者在众多电商平台上购买商品时面临着大量信息的选择，价格、库存、销量等因素成为影响消费者决策的重要依据。为了帮助用户高效地选择性价比高的商品，基于爬虫技术的全网自动比价系统应运而生。本文设计并实现了一个基于Python语言、MySQL数据库与Django框架的自动比价系统。该系统通过爬虫抓取多个主流电商平台（如淘宝、京东等）上同一商品的相关数据，包括价格、库存、销量、评价等，自动生成比价信息并呈现给用户。系统不仅具备商品比价功能，还包括商品筛选与推荐、价格监控与提醒等功能，帮助用户根据个人需求找到性价比最佳的商品。同时，系统提供商品的详细信息展示、用户管理与数据分析功能，能够记录用户的购物历史、比价记录及价格监控设置，提升用户的购物体验和决策效率。

通过数据分析，系统能够为用户提供个性化的推荐，优化购物过程中的信息流动。本系统的实现为广大消费者提供了一个高效、便捷的比价工具，能够显著降低购物决策的成本，并提高电商平台的透明度。

关键词：全网比价；爬虫技术；Django框架；价格监控；商品推荐；数据分析

Abstract

With the rapid development of the Internet e-commerce industry, consumers are faced with a lot of information choices when buying goods on many e-commerce platforms. Price, inventory, sales and other factors have become an important basis for consumer decision-making. In order to help users efficiently choose cost-effective products, a web wide automatic price comparison system based on crawler technology has emerged. This article designs and implements an automatic price comparison system based on Python language, MySQL database, and Django framework. The system uses crawlers to capture relevant data of the same product on multiple mainstream e-commerce platforms (such as Taobao, JD.com, etc.), including price, inventory, sales volume, reviews, etc., and automatically generates price comparison information and presents it to users. The system not only has the function of comparing products, but also includes functions such as product screening and recommendation, price monitoring and reminders, etc., to help users find the best cost-effective products according to their personal needs. At the same time, the system provides detailed product information display, user management, and data analysis functions, which can record users' shopping history, price comparison records, and price monitoring settings, improving users' shopping experience and decision-making efficiency.

Through data analysis, the system can provide personalized recommendations for users and optimize the flow of information during the shopping process. The implementation of this system provides consumers with an efficient and convenient price comparison tool, which can significantly reduce the cost of shopping decisions and improve the transparency of e-commerce platforms.

Keywords:Compare prices across the entire network; Crawling technology; Django framework; Price monitoring; Product recommendation; data analysis

1绪论

1.1 研究背景和意义

随着电子商务的迅速发展，越来越多的消费者在不同电商平台之间进行商品比价，以寻找最优的购买方案。电商平台种类繁多，商品信息庞杂，价格、库存、销量和用户评价等因素成为决策的关键。然而，消费者面临的挑战在于如何快速、准确地获取这些信息并进行比对。手动查找和对比多个平台上的商品信息既费时又容易出错，这使得传统的购物方式在高效比价方面存在明显不足。为了满足消费者对高效比价工具的需求，基于爬虫技术的全网自动比价系统提供了一种有效的解决方案。

通过爬虫技术，可以从多个电商平台抓取同一商品的实时数据，消除了人工查找的低效和不准确。比价系统能够将多个电商平台的商品价格、库存、销量等信息进行整合和对比，提供更为透明的购物决策依据。用户在比价时，不仅能够查看价格差异，还可以根据个人需求筛选商品，查看促销活动或设置价格监控，进一步提升购物的便捷性和经济性。

商品信息的实时更新对于消费者做出合理决策至关重要。传统的购物方式无法及时跟踪商品价格和促销活动的变化，而自动比价系统能够实时监控并提醒用户价格波动和促销信息，帮助消费者抓住优惠时机。随着电商市场的不断扩大和竞争的日益激烈，基于爬虫的全网自动比价系统不仅为消费者提供了一个高效、精准的购物辅助工具，也为电商平台的运营者提供了更为透明的数据支持，有助于提升整体的市场竞争力和用户满意度。

1.2 国内外研究现状

近年来，随着电商行业的飞速发展，消费者在购物时面临着价格、库存、销量等多方面信息的选择。为了帮助消费者在众多电商平台中找到性价比高的商品，比价系统的研究和应用逐渐成为学术界和工业界的重点方向。国内外关于全网自动比价系统的研究主要集中在信息抓取、数据比对、价格监控等方面。

在国外，许多学者和研究机构对比价系统进行了深入研究。早期的研究集中在如何利用爬虫技术从多个电商平台抓取商品数据，进行信息整合和比对。美国、欧洲等地区的研究主要集中在如何提高比价系统的精度和效率。例如，有研究提出了基于不同电商平台API接口的比价技术，能够在多平台之间进行实时的数据交换和比对。此外，国外的一些大型电商平台如Amazon和eBay也开发了自己的比价工具，通过对比不同卖家的价格和商品信息，为消费者提供参考。随着爬虫技术和数据处理能力的不断提高，国外的比价系统逐步发展成了一个集成多种功能的平台，不仅仅局限于价格比对，还包含了促销信息提醒、商品推荐等辅助功能。

国内的比价系统研究起步较晚，但近年来得到了快速发展。随着电子商务的繁荣和消费者购物需求的多样化，国内许多企业和研究机构开始关注全网自动比价系统的建设和优化。国内的研究多集中在基于爬虫技术抓取多个电商平台数据的实现方法和技术细节。一些研究提出了如何克服不同电商平台商品页面结构不一致的问题，通过智能化的页面解析和数据抽取技术提高抓取效率。此外，国内学者还提出了多种基于规则和算法的比价模型，以提高系统比价的准确性和实用性。随着技术的不断进步，国内一些电商平台和第三方公司也开始推出比价服务，帮助用户在多平台之间找到最合适的商品。

总体来看，国内外在全网自动比价系统的研究中都取得了一定进展，尤其是在数据抓取、商品比对和价格监控等技术层面。虽然已有不少实践应用，但系统的智能化、精准化仍然是研究的一个重要方向。未来，如何更高效地抓取商品信息、如何提供更加个性化的比价结果、如何应对电商平台信息更新的速度等问题，仍然是研究的关键挑战。

1.3 研究内容

全网自动比价系统将采用当前流行的技术栈，包括Python语言、MySQL数据库和Django系统框架，以实现一系列核心功能。首先，系统将通过爬虫技术从多个电商平台（如淘宝、京东等）抓取同一商品的价格、库存、销量、评价等数据，确保用户能够获得最新和全面的商品信息。基于这些数据，系统将提供比价功能，让用户能够方便地对比不同平台上同一商品的价格、库存、销量和评价等信息，帮助他们快速找到性价比最高的商品。

系统还将提供商品筛选与推荐功能，允许用户根据商品类别、品牌、价格区间等条件筛选商品，并返回最匹配的比价结果。用户还可以设置价格监控，当商品价格低于预设的阈值时，系统会自动发送提醒，确保用户不错过任何优惠。同时，系统将监测平台的促销活动，并及时通知用户，进一步提升购物体验。

商品详情展示功能将全面展示商品的价格、描述、评分、库存状态、运费等信息，帮助用户做出更明智的购买决策。此外，系统还将提供用户管理和数据分析功能，用户可以创建个人账户，保存比价记录、浏览历史以及价格监控设置等数据。通过数据统计与分析功能，系统能够帮助用户了解自己的购物习惯和消费趋势，进一步提升个性化推荐的准确性。

1.4 论文组成结构

第一章是绪论，本文章的开头部分，对本题目的研究背景和意义及研究现状等一些做文字性的描述。

第二章研究了全网自动比价系统的所采用的开发技术。

第三章是系统分析部分，包括可行性分析、功能需求分析、系统操作流程分析。

第四章是系统设计部分，本文章的重要部分，提供了系统架构的详细设计和一些主要功能模块的设计说明。

第五章是系统的具体实现，介绍系统的各个模块的具体实现。

第六章在前几章的基础上对系统进行测试和运行。

最后对系统进行了认真的总结，以此对未来有一个新的展望。

2相关技术介绍

2.1 B/S体系结构

B/S体系[1]，即Browser/Server体系，是一种常见的网络应用程序架构。其工作原理基于客户端与服务器之间的请求-响应模型。用户通过浏览器向服务器发送请求，服务器接收到请求后进行处理，并生成相应的响应结果，最终将响应返回给客户端。浏览器接收到服务器返回的响应后，解析其中的标记语言（如HTML[2]），并根据CSS样式表和PythonScript脚本来渲染页面，呈现给用户。用户可以与页面进行交互，例如点击链接、填写表单等操作，这些操作会触发新的请求，循环执行上述过程。

2.2 Django框架

Django是一个使用Python语言开发的Web应用程序框架[3]。它提供了一种简单而强大的方式来构建复杂的网站和应用程序。通过使用Django，开发人员可以更轻松地处理数据库、创建用户界面和处理用户请求。它还提供了一个自动生成管理界面的功能，使得管理后台数据变得更加简单。Django还具有强大的安全功能，可以保护网站免受常见的网络攻击[4]。总之，Django是一个非常实用和易于学习的框架，适用于各种规模的Web项目。无论你是初学者还是经验丰富的开发人员，都可以从Django的便利性和灵活性中受益。

2.3 MySQL数据库

MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统[5]（RDBMS），其稳定性、可靠性和卓越性能使其成为众多应用程序的首选数据库。MySQL支持标准SQL语法，并提供丰富的功能和特性，如事务处理、触发器和存储过程等，以满足开发者对数据管理和操作的需求。MySQL具有良好的可扩展性，支持主从复制、分布式架构和集群部署，适用于各种规模和负载的应用场景。作为一个开源项目，MySQL拥有庞大的用户社区和活跃的开发者社区，为用户提供了丰富的文档、教程和支持资源。总之，MySQL是一款可靠、强大且灵活的关系型数据库管理系统[6]，通过其卓越性能和可扩展性，帮助开发者高效地管理和操作数据，并得到了广大用户的认可和应用。

2.4 Python语言

Python是一种简洁易读、跨平台且功能强大的编程语言[7]。它拥有庞大而活跃的社区，提供了丰富的第三方库和框架，如NumPy、Pandas和Django，使开发人员能够快速构建各种应用程序。Python在数据处理和科学计算方面表现出色，通过相关库和工具，可以进行数据分析、机器学习和科学计算等任务。此外，Python广泛应用于Web开发[8]、自动化脚本、网络爬虫等领域，其多样性使其成为一个全能的编程语言。无论你是初学者还是有经验的开发者，Python的简单语法、跨平台性以及强大的社区支持都能为你提供高效、优雅和可靠的编程体验。总之，Python是一个强大而灵活的编程语言，深受开发人员喜爱，并在各个领域得到广泛应用。

2.5爬虫技术

爬虫技术是指使用程序自动抓取互联网数据的过程。网络爬虫能够模拟用户访问网页，并提取所需的数据。常用的爬虫库有requests和BeautifulSoup，它们可以帮助用户获取网页内容并解析HTML结构。

爬虫技术的主要步骤包括：

发送请求：向目标网站发送HTTP请求，获取网页内容。

解析数据：使用解析库提取所需信息，比如商品名称、价格等。

存储数据：将提取的数据保存到本地数据库或文件中，便于后续分析。

遵循规则：遵循网站的robots.txt协议，避免对网站造成负担或被禁止访问。

2.6数据分析技术

爬虫数据分析技术主要包括数据抓取、数据清洗、数据存储和数据分析几个关键环节。首先，爬虫通过请求电商平台的网页，获取商品的相关信息，如价格、库存、销量、评价等。由于不同平台的页面结构和格式存在差异，爬虫需要采用适应性强的解析技术，如XPath或正则表达式，来提取目标数据。抓取到的数据通常包含大量的噪声和无效信息，因此需要进行数据清洗。数据清洗的过程包括去除重复数据、填补缺失值以及转换格式，使数据更加规范和有用。清洗后的数据将被存储到数据库中，如MySQL，方便后续的比价功能和数据分析。

在数据存储后，数据分析技术对这些商品信息进行进一步处理。通过对比不同平台上相同商品的价格、销量和评价等数据，分析系统可以提供实时的价格比对结果，并为用户推荐性价比最高的商品。除此之外，数据分析还可以帮助用户发现价格变化趋势，识别出促销活动的商品。数据分析技术的实现依赖于统计分析方法和基本的算法模型，使得系统能够为用户提供精准、有效的信息，提升用户购物决策的效率。

3系统分析

3.1 可行性分析

在软件开发的过程中，可行性分析是至关重要的，它旨在评估问题的可行性，以便尽可能快地解决，同时也要考虑到不同的解决方案的优势和劣势，以及实施这些方案所带来的经济效益。通过对全网自动比价系统的可行性分析，可以从技术、操作和经济三个方面来评估其可行性，从而为其提供有效的支持和保障。

3.1.1 技术可行性

系统在技术上是可行的。爬虫技术能够有效地从多个电商平台抓取商品的实时数据，如价格、库存、销量等，确保比价系统能够获取全面的信息。利用Python语言，能够实现高效的数据抓取和处理，同时MySQL数据库为系统提供了稳定的数据存储解决方案。Django框架则为前端展示和后台管理提供了强大的支持，使得系统能够实现商品信息比对、价格监控、用户管理等多种功能。各项技术的结合确保了系统的高效性、稳定性和可扩展性，具备实现全网自动比价的技术基础。

3.1.2 经济可行性

系统在经济上具有较高的可行性。通过自动化的数据抓取和比对，系统能够大幅降低人工比价的成本，提升比价效率。同时，随着电商市场的持续扩大，消费者对比价服务的需求不断增加，市场潜力巨大。系统的开发和维护成本相对较低，特别是在爬虫技术和开源框架的支持下，可以大大减少开发时间和成本。此外，通过为消费者提供便捷的比价服务，平台可以通过广告、数据分析和增值服务等方式实现盈利，具备良好的经济效益。

3.1.3 操作可行性

系统在操作上具备较高的可行性。爬虫技术可以稳定地从多个电商平台自动抓取商品数据，系统可以定时或实时更新信息，确保数据的准确性和时效性。通过Django框架构建的后台管理界面简洁易用，管理员和普通用户均可通过直观的操作界面进行商品比对、价格监控及筛选等功能。系统设计注重用户体验，操作流程清晰且易于上手，同时后台管理功能完备，确保了操作的便捷性和高效性。整体系统架构合理，操作过程流畅，具备良好的可操作性和维护性。

3.2 功能需求分析

功能需求分析是全网自动比价系统设计和开发的关键步骤，它旨在明确系统的功能和性能要求。以下是对全网自动比价系统的功能需求分析：

一、普通用户功能需求分析：

首页：用户可以浏览首页，查看推荐商品、促销活动等信息。

通知公告：查看系统发布的最新公告和通知，及时了解平台的更新和活动。

新闻资讯：访问和浏览平台的新闻资讯栏目，了解行业动态、商品相关信息等。

商品信息：浏览商品的详细信息，包括商品价格、图片、规格、商家等。

促销商品：查看平台上的促销商品，享受折扣和特价商品。

我的账户：管理个人账户信息，如修改密码、查看订单历史等。

个人中心：包括个人首页、收藏的商品、评论管理等功能：

个人首页：查看个人信息。

收藏：用户可以收藏感兴趣的商品，方便后续查看和购买。

评论管理：查看、修改或者删除自己发布的商品评论，管理自己的评价内容。

二、管理员功能需求分析：

后台首页：管理员可以查看整个系统的概况，包括数据统计、系统健康状态等。

系统用户管理：管理用户账户，进行用户权限的设置与调整。

商品数据管理：管理员可以管理和分析商品信息、价格数据以及商品来源的更新。

商品信息管理：对商品的详细信息（如名称、图片、描述等）进行编辑、维护和分析。

人数统计管理：查看和分析系统中各类用户的活跃情况，包括访问量和注册用户数等。

评论数据管理：管理和分析用户的评论数据。

地区信息管理：对不同地区的商品和价格数据进行分类和管理，确保地区相关信息的准确性。

促销商品管理：管理和分析系统中的促销活动商品，设置特定商品的促销价格、时间等。

系统管理（轮播图）：管理网站首页的轮播图，包括图像、链接、顺序等的设置。

通知公告管理：发布或更新系统的公告和重要通知，确保用户及时获取系统更新或活动信息。

资源管理（新闻资讯、资讯分类）：管理系统内的新闻资讯内容，并对资讯进行分类和维护。

根据以上功能需求，得出以下用例图，普通用户用例图如下所示。

图3-1 普通用户用例图

管理员用例图如下所示。

图3-2 管理员用例图

3.3 系统操作流程分析

3.3.1信息添加流程

用户登录系统后，选择要添加的信息类型，填写相应的信息表单并提交。系统对信息进行处理，并给予用户反馈结果。用户可以根据需要返回上级页面或继续操作。

图3-3信息添加流程图

3.3.2信息删除流程

用户登录系统后，导航至相应的信息管理功能入口。选择要删除的信息，并确认删除操作。系统进行删除处理，并给予用户反馈结果。用户可以根据需要返回上级页面或继续操作。

图3-4信息删除流程图

3.3.3爬取数据流程

数据爬取流程从开始阶段进入商品数据抓取，系统会通过爬虫技术从多个电商平台抓取商品的实时信息。当数据抓取完成后，系统会判断是否已经完成抓取，如果完成，则进入比价功能实现阶段，展示不同平台商品的价格对比。若抓取未完成，系统将继续进行数据抓取。接下来，用户可以使用商品筛选与推荐功能，根据不同的条件筛选商品。若用户设置了价格监控，系统将进入价格监控与提醒阶段，在商品价格变化时进行提醒。最后，系统提供商品详情展示，全面展示商品的详细信息，帮助用户做出决策，流程在此结束。

图3-5爬取数据流程图

3.3.4数据分析流程

爬虫数据分析流程从开始阶段进入数据抓取，系统通过爬虫技术请求目标电商平台的网页以获取商品信息。接着，系统会检查页面结构是否存在差异，如果页面结构一致，系统可以直接抓取数据；如果页面结构存在差异，系统将采用适应性解析技术，如XPath或正则表达式，来提取有效数据。抓取到的数据将进入数据清洗阶段，系统会去除重复数据、填补缺失值并进行格式转换，确保数据的准确性和规范性。清洗后的数据将被存储在数据库中，为后续的分析做准备。最后，系统对存储的数据进行分析，提供商品比价、价格趋势等信息，帮助用户做出更精准的购物决策。整个流程在此结束。

图3-6爬虫数据分析流程图

4系统设计

4.1 系统架构设计

全网自动比价系统的架构设计包括客户端、服务器端、第三方集成、安全性和权限控制、扩展性和性能优化、高可用性和容错性等方面。客户端通过Web浏览器或移动应用程序访问系统，而服务器端负责接收和处理请求，并提供功能和数据。系统采用分层架构，包括表现层、业务逻辑层、数据访问层和数据库。同时，系统需考虑与其他系统的集成、安全性和权限控制、扩展性和性能优化、高可用性和容错性等方面的问题。这样的架构设计将确保系统的稳定性、可扩展性和安全性，为用户提供稳定、高效的使用体验。系统架构图如下图所示。

图4-1 系统架构图

4.2 系统功能结构

系统功能结构是将一个系统的各种功能以有组织、结构化的方式描述和组织的过程。它涉及系统中不同组成部分之间的相互关系和交互作用，以及它们如何协同实现整体目标。系统功能结构对于确保系统正常运行和高效性至关重要。通常，系统功能结构包括功能模块、数据流、控制流和界面等几个方面。功能模块是实现特定功能的基本单元，通过数据流进行信息交换，并受到控制流的调度和控制。数据流描述了系统中信息的传递和处理过程，可以是模块间的数据传输或输入输出之间的数据传递。系统的功能结构图如下所示。

图4-2 系统功能结构图

4.3 数据库设计

数据库设计是指在构建和组织数据库系统时，根据实际需求和目标，进行数据模型的设计和规划的过程。它涉及到确定数据库中的表、字段、关系以及约束等方面的设计决策。

4.3.1 数据库实体设计

数据库实体设计是数据库设计的关键步骤，对实际业务逻辑中涉及的实体及其属性进行抽象建模，明确系统中的主要信息对象及其关系[9]。在实体设计中，根据需求分析确定系统的核心实体，如用户、角色、权限等，提取实体的主要属性，如用户的ID、姓名、联系方式，名称、类型等，同时定义各实体之间的关系，包括一对一、一对多、多对多等。在设计过程中，注重实体的完整性、规范性和唯一性，确保设计能够满足系统功能需求，并为后续的表设计提供清晰的结构框架。实体设计需遵循数据库设计的标准化要求，避免数据冗余和不必要的复杂度。

下面是整个系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图4-3 系统E-R图

4.3.2 数据库表设计

数据库表设计基于实体设计，将抽象的实体映射为具体的表结构。设计过程中，为每个实体定义表名、字段名及数据类型[10]。根据业务需求，合理定义主键、外键及约束条件，确保表之间的关联性，例如通过外键建立用户表和角色表之间的关系。表设计时注重数据存储的完整性、一致性，并通过索引优化查询效率，最终确保数据库结构能够支持系统的功能需求。以下是系统的数据库表设计展示。

表 4-1-access_token（登陆访问时长）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	token_id	int		是	是	临时访问牌ID
2	token	varchar	64	否	否	临时访问牌
3	info	text	65535	否	否	信息
4	maxage	int		是	否	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	user_id	int		是	否	用户编号

表 4-2-article（文章）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	article_id	mediumint		是	是	文章id
2	title	varchar	125	是	是	标题
3	type	varchar	64	是	否	文章分类
4	hits	int		是	否	点击数
5	praise_len	int		是	否	点赞数
6	create_time	timestamp		是	否	创建时间
7	update_time	timestamp		是	否	更新时间
8	source	varchar	255	否	否	来源
9	url	varchar	255	否	否	来源地址
10	tag	varchar	255	否	否	标签
11	content	longtext	4294967295	否	否	正文
12	img	varchar	255	否	否	封面图
13	description	text	65535	否	否	文章描述

表 4-3-article_type（文章分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	type_id	smallint		是	是	分类ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	分类名称
4	father_id	smallint		是	否	上级分类ID
5	description	varchar	255	否	否	描述
6	icon	text	65535	否	否	分类图标
7	url	varchar	255	否	否	外链地址
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-4-auth（用户权限管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	auth_id	int		是	是	授权ID
2	user_group	varchar	64	否	否	用户组
3	mod_name	varchar	64	否	否	模块名
4	table_name	varchar	64	否	否	表名
5	page_title	varchar	255	否	否	页面标题
6	path	varchar	255	否	否	路由路径
7	parent	varchar	64	否	否	父级菜单
8	parent_sort	int		是	否	父级菜单排序
9	position	varchar	32	否	否	位置
10	mode	varchar	32	是	否	跳转方式
11	add	tinyint		是	否	是否可增加
12	del	tinyint		是	否	是否可删除
13	set	tinyint		是	否	是否可修改
14	get	tinyint		是	否	是否可查看
15	field_add	text	65535	否	否	添加字段
16	field_set	text	65535	否	否	修改字段
17	field_get	text	65535	否	否	查询字段
18	table_nav_name	varchar	500	否	否	跨表导航名称
19	table_nav	varchar	500	否	否	跨表导航
20	option	text	65535	否	否	配置
21	create_time	timestamp		是	否	创建时间
22	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-5-code_token（验证码）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	code_token_id	int		是	是	验证码ID
2	token	varchar	255	否	否	令牌
3	code	varchar	255	否	否	验证码
4	expire_time	timestamp		是	否	失效时间
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-6-collect（收藏）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	collect_id	int		是	是	收藏ID
2	user_id	int		是	是	收藏人ID
3	source_table	varchar	255	否	否	来源表
4	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
5	source_id	int		是	否	来源ID
6	title	varchar	255	否	否	标题
7	img	varchar	255	否	否	封面
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-7-comment（评论）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	comment_id	int		是	是	评论ID
2	user_id	int		是	是	评论人ID
3	reply_to_id	int		是	否	回复评论ID
4	content	longtext	4294967295	否	否	内容
5	nickname	varchar	255	否	否	昵称
6	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
11	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-8-comment_data（评论数据）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	comment_data_id	int		是	是	评论数据ID
2	release_time	date		否	否	发布时间
3	product_title	varchar	64	否	否	商品标题
4	commodity_price	varchar	64	否	否	商品价格
5	store_name	varchar	64	否	否	店铺名称
6	product_region	varchar	64	否	否	商品地区
7	product_type	varchar	64	否	否	商品类型
8	number_of_evaluations	double		否	否	评价数量
9	create_time	datetime		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间
11	source_table	varchar	255	否	否	来源表
12	source_id	int		否	否	来源ID
13	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-9-hits（用户点击）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	hits_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	否	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-10-notice（公告）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	notice_id	mediumint		是	是	公告ID
2	title	varchar	125	是	否	标题
3	content	longtext	4294967295	否	否	正文
4	create_time	timestamp		是	否	创建时间
5	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-11-number_of_people_statistics（人数统计）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	number_of_people_statistics_id	int		是	是	人数统计ID
2	release_time	date		否	否	发布时间
3	product_title	varchar	64	否	否	商品标题
4	commodity_price	varchar	64	否	否	商品价格
5	number_of_payers	varchar	64	否	否	付款人数
6	store_name	varchar	64	否	否	店铺名称
7	product_region	varchar	64	否	否	商品地区
8	product_type	varchar	64	否	否	商品类型
9	create_time	datetime		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间
11	source_table	varchar	255	否	否	来源表
12	source_id	int		否	否	来源ID
13	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-12-ordinary_users（普通用户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	ordinary_users_id	int		是	是	普通用户ID
2	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
3	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
4	user_phone_number	varchar	64	否	否	用户电话
5	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
6	user_id	int		是	否	用户ID
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-13-praise（点赞）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	praise_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	是	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	status	tinyint		是	否	点赞状态:1为点赞，0已取消

表 4-14-product_data（商品数据）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	product_data_id	int		是	是	商品数据ID
2	product_title	varchar	64	否	否	商品标题
3	commodity_price	varchar	64	否	否	商品价格
4	number_of_payers	double		否	否	付款人数
5	product_link	text	65535	否	否	商品链接
6	store_name	varchar	64	否	否	店铺名称
7	is_it_free_shipping	varchar	64	否	否	是否包邮
8	use_first_pay_later	varchar	64	否	否	先用后付
9	product_region	varchar	64	否	否	商品地区
10	pictures_linking	text	65535	否	否	图片链接
11	product_type	varchar	64	否	否	商品类型
12	number_of_evaluations	double		否	否	评价数量
13	product_information_limit_times	int		是	否	展示商品限制次数
14	create_time	datetime		是	否	创建时间
15	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-15-product_information（商品信息）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	product_information_id	int		是	是	商品信息ID
2	product_title	varchar	64	否	否	商品标题
3	commodity_price	varchar	64	否	否	商品价格
4	number_of_payers	double		否	否	付款人数
5	product_link	text	65535	否	否	商品链接
6	store_name	varchar	64	否	否	店铺名称
7	is_it_free_shipping	varchar	64	否	否	是否包邮
8	use_first_pay_later	varchar	64	否	否	先用后付
9	product_region	varchar	64	否	否	商品地区
10	pictures_linking	text	65535	否	否	图片链接
11	product_type	varchar	64	否	否	商品类型
12	number_of_evaluations	double		否	否	评价数量
13	release_time	date		否	否	发布时间
14	product_cover	varchar	255	否	否	商品封面
15	praise_len	int		是	否	点赞数
16	collect_len	int		是	否	收藏数
17	comment_len	int		是	否	评论数
18	number_of_people_statistics_limit_times	int		是	否	人数统计限制次数
19	comment_data_limit_times	int		是	否	评论统计限制次数
20	regional_information_limit_times	int		是	否	地区统计限制次数
21	create_time	datetime		是	否	创建时间
22	update_time	timestamp		是	否	更新时间
23	source_table	varchar	255	否	否	来源表
24	source_id	int		否	否	来源ID
25	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-16-promotional_products（促销商品）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	promotional_products_id	int		是	是	促销商品ID
2	product_title	varchar	64	否	否	商品标题
3	commodity_price	varchar	64	否	否	商品价格
4	store_name	varchar	64	否	否	店铺名称
5	product_region	varchar	64	否	否	商品地区
6	product_type	varchar	64	否	否	商品类型
7	promotion_type	varchar	64	否	否	促销类型
8	product_images	varchar	255	否	否	商品图片
9	product_introduction	text	65535	否	否	商品简介
10	praise_len	int		是	否	点赞数
11	collect_len	int		是	否	收藏数
12	comment_len	int		是	否	评论数
13	create_time	datetime		是	否	创建时间
14	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-17-regional_information（地区信息）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	regional_information_id	int		是	是	地区信息ID
2	product_title	varchar	64	否	否	商品标题
3	commodity_price	varchar	64	否	否	商品价格
4	store_name	varchar	64	否	否	店铺名称
5	product_region	varchar	64	否	否	商品地区
6	product_type	varchar	64	否	否	商品类型
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_id	int		否	否	来源ID
11	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-18-schedule（日程管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	schedule_id	smallint		是	是	日程ID
2	content	varchar	255	否	否	日程内容
3	scheduled_time	datetime		否	否	计划时间
4	user_id	int		是	否	用户ID
5	create_time	datetime		否	否	创建时间
6	update_time	datetime		否	否	更新时间

表 4-19-score（评分）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	score_id	int		是	是	评分ID
2	user_id	int		是	否	评分人
3	nickname	varchar	64	否	否	昵称
4	score_num	double		是	否	评分
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	source_table	varchar	255	否	否	来源表
8	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
9	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-20-slides（轮播图）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	slides_id	int		是	是	轮播图ID
2	title	varchar	64	否	否	标题
3	content	varchar	255	否	否	内容
4	url	varchar	255	否	否	链接
5	img	varchar	255	否	否	轮播图
6	hits	int		是	否	点击量
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-21-upload（文件上传）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	upload_id	int		是	是	上传ID
2	name	varchar	64	否	否	文件名
3	path	varchar	255	否	否	访问路径
4	file	varchar	255	否	否	文件路径
5	display	varchar	255	否	否	显示顺序
6	father_id	int		否	否	父级ID
7	dir	varchar	255	否	否	文件夹
8	type	varchar	32	否	否	文件类型

表 4-22-user（用户账户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	user_id	int		是	是	用户ID
2	state	smallint		是	否	账户状态：(1可用\|2异常\|3已冻结\|4已注销)
3	user_group	varchar	32	否	否	所在用户组
4	login_time	timestamp		是	否	上次登录时间
5	phone	varchar	11	否	否	手机号码
6	phone_state	smallint		是	否	手机认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
7	username	varchar	16	是	否	用户名
8	nickname	varchar	16	否	否	昵称
9	password	varchar	64	是	否	密码
10	email	varchar	64	否	否	邮箱
11	email_state	smallint		是	否	邮箱认证：(0未认证\|1审核中\|2已认证)
12	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
13	open_id	varchar	255	否	否	针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp		是	否	创建时间

表 4-23-user_group（用户组）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	group_id	mediumint		是	是	用户组ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	名称
4	description	varchar	255	否	否	描述
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	register	smallint		否	否	注册位置
9	create_time	timestamp		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间

5关键模块的设计与实现

全网自动比价系统的详细设计与实现主要是根据前面的全网自动比价系统的需求分析和全网自动比价系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从全网自动比价系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

5.1普通用户功能模块

5.1.1 用户注册界面

注册模块满足用户两部分，当用户想要进行资料相关信息的查询管理的时候，就必须进行登录，如果没有账号的话，在登录界面，点击“注册”按钮就会跳转到注册的界面，根据提示填写好注册信息，添加提交，注册的信息在数据库中就添加完成了，然后再输入填写好的账号和密码进行登录，其注册主界面展示如下图所示。

图5-1用户注册界面图

5.1.2 用户登录界面

用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的，当用户输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后，将会首先验证输入的有没有空数据，再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致，只有在一致后将会登录成功并自动跳转到系统的首页中；否则将会提示相应错误信息，用户登录界面如下图所示。

图5-2用户登录界面图

登录代码：

def Login(self, ctx):

print("===================登录=====================")

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户不存在",

}

body = ctx.body

password = md5hash(body["password"]) or ""

obj = service_select("user").Get_obj(

{"username": body["username"]}, {"like": False}

)

if obj:

user_group = service_select("user_group").Get_obj({'name': obj['user_group']}, {"like": False})

if user_group and user_group['source_table'] != '':

user_obj = service_select(user_group['source_table']).Get_obj({"user_id": obj['user_id']}, {"like": False})

if user_obj['examine_state'] == '未通过':

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未通过审核",

}

return ret

if user_obj['examine_state'] == '未审核':

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "账户未审核",

}

return ret

if obj["state"] == 1:

if obj["password"] == password:

timeout = timezone.now()

timestamp = int(time.mktime(timeout.timetuple())) * 1000

token = md5hash(str(obj["user_id"]) + "_" + str(timestamp))

ctx.request.session[token] = obj["user_id"]

service_select("access_token").Add(

{"token": token, "user_id": obj["user_id"]}

)

obj["token"] = token

ret = {

"result": {"obj": obj}

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "密码错误",

}

else:

ret = {

"error": {

"code": 70000,

"message": "用户账户不可用，请联系管理员",

}

return ctx.response(json.dumps(ret, ensure_ascii=False))

5.1.3 新闻资讯界面

用户在资讯页面浏览新闻资讯信息。通过分类标签筛选资讯类型，点击标题查看详细文章，页面提供评论区供用户交流心得。新闻资讯界面如下图所示。

图5-3新闻资讯界面图

5.1.4商品信息界面

用户在查看商品信息时，可以浏览商品的详细内容，包括商品封面、商品标题、商品价格、付款人数、商品链接、店铺名称、是否包邮、先用后付、商品地区等关键信息。通过爬虫技术，系统能够抓取并分析这些数据，为用户提供详细的商品信息对比。每个数据项都经过爬虫抓取和分析，如价格、销量、店铺信誉等，通过对比不同平台上的相同商品，用户能够更直观地了解商品的优势与不足，帮助他们在多平台之间做出更有利的购买决策。此外，爬虫还可以实时监控商品的价格变化，提醒用户抓住促销时机，进一步优化购物体验。商品信息界面如下图所示。

图5-4商品信息界面图

图5-5数据对比界面图

5.1.5促销商品界面

用户在查看促销商品时，可以浏览平台上正在进行促销的商品信息，涵盖商品标题、商品价格、店铺名称、商品地区、商品类型以及促销类型等内容。系统通过爬虫抓取这些信息，并实时更新，确保用户获取到最新的促销商品数据。除此之外，商品的点赞数也会被展示，用户可以查看商品的受欢迎程度，并根据个人需求享受相应的折扣和特价优惠。用户还可以对促销商品进行点赞、收藏或评论，进一步提升购物体验和互动性，帮助用户做出更有针对性的购买决策。促销商品界面如下图所示。

图5-6促销商品界面图

查看促销商品代码如下：

def Get_obj(self, ctx):

query = dict(ctx.query)

config_plus = {}

if "field" in query:

field = query.pop("field")

config_plus["field"] = field

obj = self.service.Get_obj(query, obj_update(self.config, config_plus))

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

if obj:

self.interact_obj(ctx, obj)

return {"result": {"obj": obj}}

5.1.6评论管理界面

用户在个人中心可以查看、修改或者删除自己发布的商品评论，管理自己的评价内容。评论管理界面如下图所示。

图5-7评论管理界面图

5.2管理员功能模块

5.2.1系统用户界面

管理员可以管理系统的用户，包括添加新用户、编辑用户信息、修改用户信息等操作，以确保系统的权限管理和安全性。系统用户界面如下图所示。

图5-8系统用户界面图

5.2.2后台首页数据分析可视化界面

管理员后台首页的数据分析可视化界面通过爬虫抓取的商品信息，提供了多维度的统计和图表展示。商品信息统计显示了不同商品类型的分布情况，帮助管理员了解平台上商品的种类和销售结构；人数统计根据店铺名称展示每个店铺的购买人数，便于评估店铺的受欢迎程度和销售表现；评论数据统计则根据店铺名称汇总评论数量和评分，为店铺运营提供反馈和改进方向；地区信息统计则显示了各商品的地域分布情况，帮助管理员识别不同地区的市场需求。通过这些爬虫数据分析生成的相关统计图，管理员能够直观地了解平台运营情况，优化商品和店铺的管理策略。界面如下图所示。

图5-9后台首页数据分析可视化界面图

5.2.3系统管理界面

管理员管理网站首页的轮播图内容，确保重要信息得到及时展示。添加、修改、删除轮播图：保证轮播图展示的信息与时俱进。系统管理界面如下图所示。

图5-10系统管理界面图

5.2.4通知公告管理界面

管理员可以发布、修改和删除系统内的通知公告。发布重要信息，确保用户及时获取重要消息。通知公告管理界面如下图所示。

图5-11通知公告管理界面图

删除通知公告代码如下：

def Del(self, ctx):

if len(ctx.query) == 0:

errorMsg = {"code": 30000, "message": "删除条件不能为空！"}

return errorMsg

result = self.service.Del(ctx.query, self.config)

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

return {"result": result}

5.2.5商品数据管理界面

商品数据管理功能不仅包括商品数据列表和商品数据添加，还整合了强大的爬虫数据分析技术，帮助管理员进行全面的数据管理和分析。通过爬虫技术，系统能够定期从各大电商平台抓取最新的商品信息，包括商品标题、价格、付款人数、商品链接、店铺名称、是否包邮、先用后付及商品地区等。管理员可以查看每个商品的评论内容、评论统计、用户人数统计以及地区销售情况，全面了解商品的市场表现。评论统计让管理员能够分析用户反馈和评价趋势，人数统计帮助评估商品受欢迎程度，地区统计提供了各商品在不同地区的销售分布。

此外，管理员可以通过多种方式高效管理商品数据：查询功能帮助快速定位特定商品，重置功能让管理员可以恢复商品数据到初始状态，导出功能则可以将商品数据导出为文件，便于进行进一步分析或备份。删除功能可帮助管理员删除无效或不再销售的商品，而下载导入文档和导入功能则支持批量处理商品信息，管理员可以通过下载模板、填充数据后进行批量导入，大大提高了商品管理的效率。

所有这些功能都基于爬虫数据分析，确保商品信息始终保持最新和准确，提升平台的数据管理效率和用户体验。通过这些灵活的管理功能，管理员可以更精细地调整商品展示和销售策略，优化平台运营。界面如下图所示。

图5-12商品数据列表界面图

图5-13爬取数据导入界面图

5.2.6商品信息管理界面

商品信息管理功能允许管理员对商品的详细信息进行全面编辑和维护，包括发布时间、商品标题、商品价格、店铺名称、商品地区、商品类型、评价数量等重要内容。管理员可以通过系统轻松地查询、重置或删除商品信息，以确保商品数据的准确性和时效性。通过数据分析技术，系统可以基于爬虫抓取的数据，自动分析商品的表现趋势，例如价格波动、销量变化、评价数量增长等。这些数据将帮助管理员深入了解商品的市场动态，从而做出更加精确的调整和决策。

此外，系统还会通过爬虫技术定期抓取并更新各大电商平台的商品数据，确保商品信息的最新性。管理员可以利用数据分析功能，例如对比不同商品类型的表现、分析不同地区的销售情况、评估各店铺的评价和反馈，进一步优化商品管理策略。这些分析结果不仅提高了数据维护的效率，还帮助管理员识别出销售潜力大的商品，优化商品展示和促销策略，提升平台整体运营效果。界面如下图所示。

图5-14商品信息管理界面图

添加商品信息代码如下：

def Add(self, ctx):

body = ctx.body

unique = self.config.get("unique")

obj = None

if unique:

qy = {}

for i in range(len(unique)):

key = unique[i]

qy[key] = body.get(key)

obj = self.service.Get_obj(qy)

if not obj:

error = self.Add_before(ctx)

if error["code"]:

return {"error": error}

error = self.Events("add_before", ctx, None)

if error["code"]:

return {"error": error}

result = self.service.Add(body, self.config)

if self.service.error:

return {"error": self.service.error}

res = self.Add_after(ctx, result)

if res:

result = res

res = self.Events("add_after", ctx, result)

if res:

result = res

return {"result": result}

else:

return {"error": {"code": 10000, "message": "已存在"}}

5.2.7人数统计管理界面

人数统计管理功能允许管理员查看和分析系统中各类用户的活跃情况，包括商品的发布时间、商品标题、商品价格、付款人数、店铺名称、商品地区、商品类型等重要数据。通过爬虫技术，系统能够定期从各大电商平台抓取用户的购买行为和互动数据，实时跟踪商品的销售情况和用户活跃度。例如，爬虫会收集不同商品的付款人数、评论数量、点赞数等信息，帮助管理员分析商品的受欢迎程度和市场趋势。此外，系统还可以对比不同地区和不同商品类型的用户活跃情况，从而为管理员提供精准的数据支持，帮助其优化商品展示和调整营销策略。借助爬虫数据分析技术，管理员能够全面掌握用户行为，提升平台的运营效率和用户体验。界面如下图所示。

图5-15人数统计管理界面图

5.2.8评论数据管理界面

评论数据管理功能允许管理员对商品的评论信息进行全面管理，包括商品的发布时间、商品标题、商品价格、店铺名称、商品地区、商品类型以及评价数量等关键数据。通过爬虫技术，系统能够定期从各大电商平台抓取商品的评论数据，自动分析评价数量、评论内容、用户评分等信息，从而帮助管理员更好地了解每个商品的用户反馈和市场反应。爬虫技术还可以实时监控评论的变化趋势，分析哪些商品受到用户的高度评价，哪些则可能存在问题需要优化。管理员可以借助这些数据分析结果，对商品的表现进行评估，优化商品展示，并根据用户反馈调整价格、描述或促销策略，以提高商品的吸引力和销量。通过结合数据分析，评论管理功能极大地提升了商品管理的效率和精准度，帮助管理员做出更具针对性的决策。界面如下图所示。

图5-16评论数据管理界面图

5.2.9地区信息管理界面

地区信息管理功能允许管理员对商品的地区信息进行有效管理，包含商品标题、商品价格、店铺名称、商品地区、商品类型、创建时间和更新时间等关键数据。通过爬虫技术，系统能够定期从各大电商平台抓取商品的销售地区和市场动态，实时更新商品的地域分布和销售情况。爬虫分析技术帮助管理员了解不同地区的销售趋势，识别出各区域的热门商品和潜在市场。例如，系统可以自动识别哪些地区对某类商品的需求较高，哪些地区可能需要更大的市场推广或优化库存策略。管理员可以基于这些数据进行精准的地区策略调整，优化商品在不同地区的展示和推广。同时，系统会记录商品的创建时间和更新时间，确保地区信息始终保持最新。通过结合爬虫数据分析，地区信息管理不仅提升了商品管理效率，还帮助管理员在各个市场中做出更有针对性的经营决策。界面如下图所示。

图5-17地区信息管理界面图

6 系统测试

全网自动比价系统测试是为了检验软件是否达到设计要求，是否存在错误，通过测试的方法来检查全网自动比价系统，以便发现全网自动比价系统中的错误。测试工作是保证全网自动比价系统质量的关键。

6.1系统测试

用户查看商品信息功能测试：

表6-1用户查看商品信息功能测试用例表

测试名称	测试功能	操作	操作过程	预期结果	测试结果
用户查看商品信息功能模块测试	用户查看商品信息功能成功	点击“商品信息”	点击某一条“商品信息”，查看商品信息详情。	成功查看商品信息。	正确

用户查看新闻资讯功能测试：

表6-2用户查看新闻资讯功能测试用例表

测试名称	测试功能	操作	操作过程	预期结果	测试结果
用户查看新闻资讯功能模块测试	用户查看新闻资讯功能成功	点击“新闻资讯”	点击某一条“新闻资讯”信息，查看新闻资讯详情。	成功查看新闻资讯。	正确

管理员发布商品信息功能测试：

表6-3管理员发布商品信息功能测试用例表

测试名称	测试功能	操作	操作过程	预期结果	测试结果
管理员发布商品信息功能测试	添加商品信息的情况	输入新商品信息的基本信息	后台选择“商品信息管理”菜单后，填写新商品信息后点击“提交”按钮	新商品信息发布成功	正确

6.2测试结果

通过编写了全网自动比价系统的测试用例，已经检测完毕了6章节中的3大模块，它为全网自动比价系统系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。

结论

在开发全网自动比价系统之前，我们进行了详尽的需求调研和技术研究。通过网上查询和线下问卷调查，我们深入了解了用户对全网自动比价系统的具体需求，并研究了现有的全网自动比价系统功能及其开发背景。同时，对全网自动比价系统的研究现状进行了梳理，为系统设计提供了理论支持。在明确了系统功能后，我们精心选择了开发工具：采用流行的Python语言和Django框架进行开发，并利用开源的MySQL数据库进行数据存储。接着，我们对系统进行了需求分析，包括可行性、性能、功能和用例等方面的分析，以确保系统的实用性和稳定性。在完成系统设计和数据库设计后，我们开始了系统的开发工作，并最终完成了系统的测试和总结。

在开发过程中，我收获颇丰，不仅学习到了许多书本上没有的知识，还提升了自己的实践能力和解决问题的能力。虽然目前系统已经初步完成，但仍有待进一步改进和完善，例如界面布局的优化和代码编写的提升等。由于我的专业知识有限，系统可能存在一些不足和缺陷，我将继续努力学习和改进，以期将系统做得更加完美。我希望能有机会将系统投入到学校的实际使用中，为同学们提供便捷的服务。

参考文献

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