python项目设计：基于python的成村淘宝店商品销售数据可视化分析
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文章目录
- 前言
- 一、项目介绍
- 二、开发环境
- 三、功能介绍
- 四、核心代码
- 五、效果图
- 六、文章目录
前言
本研究在数据可视化的背景之下，通过对成村淘宝店中所有商品销售数据进行爬取，并将销售数据信息以文件形式存储于本地文件中，之后使用Python编程语言和Pyecharts第三方可视化图库编程实现了对淘宝店数据可视化的功能。最终编写的程序达到了输入商品名称，程序可以生成对应商品统计数据的可视化图表的目的，使大量的不同商品销售数据以直观高效快捷的可视化图表形式展现。提高了对于不同销售商品可视化数据分析的效率，为不同商品销售数据的可视化设计提供了新的思路。帮助商家更好地分析了解不同商品销售情况，从而优化供货方针。
一、项目介绍
本研究在数据可视化的背景之下，通过对成村淘宝店中所有商品销售数据进行爬取，并将销售数据信息以文件形式存储于本地文件中，之后使用Python编程语言和Pyecharts第三方可视化图库编程实现了对淘宝店数据可视化的功能。最终编写的程序达到了输入商品名称，程序可以生成对应商品统计数据的可视化图表的目的，以直观高效快捷的可视化图表形式展现。提高了对于不同销售商品可视化数据分析的效率，为不同商品销售数据的可视化设计提供了新的思路。帮助商家更好地分析了解不同商品销售情况，预测消费者对各产品的购买行为，在新产品后期的营销过程中有针对性的进行推荐。
二、开发环境
开发语言：Python
python框架：django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js
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三、功能介绍
本研究在数据可视化的背景之下，通过对成村淘宝店中所有商品销售数据进行爬取，并将销售数据信息以文件形式存储于本地文件中，之后使用Python编程语言和Pyecharts第三方可视化图库编程实现了对淘宝店数据可视化的功能。最终编写的程序达到了输入商品名称，程序可以生成对应商品统计数据的可视化图表的目的，使大量的不同商品销售数据以直观高效快捷的可视化图表形式展现。提高了对于不同销售商品可视化数据分析的效率，为不同商品销售数据的可视化设计提供了新的思路。帮助商家更好地分析了解不同商品销售情况，预测消费者对各产品的购买行为，在新产品后期的营销过程中有针对性的进行推荐。
根据文献资料法，逻辑分析法，案例分析法，数理统计法，python和可视化技术等方法对成村淘宝店的不同种类的商品销售数据用图表呈现出来，易于直观查看各商品的销售情况。
四、核心代码
部分代码：
def users_login(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")
if req_dict.get('role')!=None:
del req_dict['role']
datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
if not datas:
msg['code'] = password_error_code
msg['msg'] = mes.password_error_code
return JsonResponse(msg)
req_dict['id'] = datas[0].get('id')
return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)
def users_register(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
req_dict = request.session.get("req_dict")
error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def users_session(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]
return JsonResponse(msg)
def users_logout(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {
"msg": "退出成功",
"code": 0
}
return JsonResponse(msg)
def users_page(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
tablename = request.session.get("tablename")
try:
__hasMessage__ = users.__hasMessage__
except:
__hasMessage__ = None
if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":
if tablename != "users":
req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
if tablename == "users":
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
else:
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10
return JsonResponse(msg)
五、效果图
六、文章目录
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
目 录 II
第1章 绪论 1
1.1背景及意义 1
1.2 国内外研究概况 1
1.3 研究的内容 1
第2章 相关技术 3
2.1 Python简介 4
2.2 Django 框架介绍 6
2.3 B/S结构 4
2.4 MySQL数据库 4
第3章 系统分析 5
3.1 需求分析 5
3.2 系统可行性分析 5
3.2.1技术可行性：技术背景 5
3.2.2经济可行性 6
3.2.3操作可行性： 6
3.3 项目设计目标与原则 6
3.4系统流程分析 7
3.4.1操作流程 7
3.4.2添加信息流程 8
3.4.3删除信息流程 9
第4章 系统设计 11
4.1 系统体系结构 11
4.2开发流程设计系统 12
4.3 数据库设计原则 13
4.4 数据表 15
第5章 系统详细设计 19
5.1管理员功能模块 20
5.2用户功能模块 23
5.3前台功能模块 19
第6章 系统测试 25
6.1系统测试的目的 25
6.2系统测试方法 25
6.3功能测试 26
结 论 28
致 谢 29
参考文献 30