基于Scrapy的二手车网站数据抓取系统开题报告
2022-01-14 21:14:05
全文总字数:2155字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
在我们当今的生活中,随着互联网的不断普及化和大众化,使得计算机技术得到了大力发展,推动我们生活发生极大变化。我们可以通过计算机技术做一些便于我们生活的系统,从而提高我们的生活质量。比如通过互联网来买卖二手车,在应用里看到所有符合条件的二手车,就不用到二手车市场去租房,也不用去看车,省时省心。
现在的二手车市场受到了互联网浪潮的冲击,我们知道传统的二手车平台早已无法满足现在人们的二手车买卖需求。而这些新的需求的出现就是买卖二手车的市场环境的扩展,我们应该去了解这些需求,在此基础上做出更好的服务。
二手车推荐系统具有高效,实时,便利,以及容易操作等特点。基于用户的所在位置信息和特定需求提供合适的二手车信息。通过爬虫程序实现实时获取各大网站的二手车信息,给予用户最可靠,最真实,最放心的数据信息。
2. 研究的基本内容
本应用是通过scrapy爬虫框架来获取多家二手车网站的数据,然后应用界面上显示,并且可以根据用户的实际需求对二手车进行有效筛选,比如价格,上牌时间、车牌所在地、排放量以及看车地点等。h5是现在非常流行的编程框架,在众多领域都有较好的解决方案,包括缓存、验证、调试、测试和部署等全部功能。与此同时能够使程序代码看起来简洁,用户也可以直接对自己发布的数据进行增删改查。最后,用户还可以分析各大二手车网站的数据,通过图表来直观的对比这些二手车。因此系统应该包括5个部分:
1) scrapy爬虫模块
2) 买车模块
3. 实施方案、进度安排及预期效果
2018-12-20---2019-01-15
收集资料,参阅文献。
2019-01-16---2019-01-30
4. 参考文献
Yuya Nakamoto. CO 2 reduction potentials through the market expansion and lifetime extension of used cars. 2017, 6(1):1-14.
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T. Coyle, J. Jones, C. Shaw, et al. Fibres used in the construction of car seats — An assessment of evidential value. 2012, 52(4):259-267.