基于python大数据的商品数据可视化及推荐系统
本系统基于Python、Django与ECharts，构建大数据商品可视化及推荐平台。通过爬虫获取商品数据，利用可视化技术呈现销售趋势与用户行为，结合机器学习实现个性化推荐，助力电商精准营销与用户体验提升。
微店 item_get 接口深度分析及 Python 实现
微店 item_get 接口用于获取商品详情，包括基本信息、价格、库存、规格及描述等，适用于电商数据分析、竞品监控和多平台同步。接口需通过 appkey 和 access_token 认证，支持字段筛选以提升性能。调用时需注意频率限制与错误处理，合理应用于商品管理、比价分析等场景，助力电商运营与数据整合。
新闻网站的数据采集与更新思路
该方案设计了一个跨站点的增量更新引擎，用于高效采集央视新闻、中国新闻网和环球网等多源新闻数据。通过代理IP和内容哈希签名技术，实现新闻的新增与更新检测，大幅降低冗余抓取和带宽消耗。实验表明，该方法在多源新闻采集中具备高效性和实用性，可拓展为行业级舆情雷达系统，支持事件追踪与趋势分析。