Python爬虫实战：研究fuzzywuzzy库相关技术

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着电子商务的快速发展，网络上积累了海量的产品数据。这些数据来源广泛、格式多样，如何有效地整合与利用这些数据成为了研究热点。电商平台通常需要将不同卖家提供的产品信息与自身的产品分类体系进行匹配，以实现统一展示与管理。然而，由于产品名称的多样性、拼写错误、缩写以及不同的描述方式，使得这一匹配过程变得十分困难。传统的精确匹配方法无法处理这些非标准化的产品名称，因此需要引入模糊匹配技术。

1.2 研究目标

本研究旨在开发一个完整的系统，能够自动从电商网站采集产品数据，并将这些数据与结构化的参考数据库进行匹配，实现产品信息的标准化与整合。具体目标包括：

1. 设计并实现一个高效、稳定的网络爬虫系统，能够自动获取电商网站的产品信息
2. 研究并应用适合产品名称匹配的模糊匹配算法
3. 开发匹配结果分析与评估模块，优化匹配策略
4. 构建完整的工作流程，实现从数据采集到结果分析的全自