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【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》064-项目实战电商数据侦探（外设产品热卖榜）
在本篇文章中，我们将着重学习如何构建一个外设产品热卖榜，并且基于我们爬取的电商数据进行展示和分析。 数据获取与筛选：通过爬虫获取电商平台上的外设产品数据，并根据销量、评价数等指标筛选出热卖产品。热卖榜的排序与展示：根据爬取的数据进行排序，制作外设产品热卖榜，并在主窗体中展示出来。 一、外设产品热卖榜在实现显示外设产品热卖榜时，我们需要先创建一个窗体，展示热卖排行数据，并通过表格控件显示数据。 导入热卖排行榜窗体类4.创建Heat类并初始化表格数据在show_window.py文件中创建Heat类，并在其__init__()方法中初始化热卖榜表格数据：展开代码语言：PythonAI代码解释fromPyQt5importQtGui data=QtWidgets.QTableWidgetItem(str(temp_data))#转换为可以插入表格的项self.tableWidget.setItem(i,j,data)#插入数据5.创建
19710编辑于 2025-12-05 - 来自专栏Python网络爬虫从入门到精通
【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》059-项目实战电商数据侦探（需求分析和系统设计）
一、需求分析和系统设计1.需求分析目标：帮助店主便捷监控电商行业数据核心功能：热卖商品展示：主窗体显示热卖前10名商品信息饼图展示热卖商品分类占比显示热卖商品排行榜完整信息关注商品管理：支持关注兴趣商品主窗体显示已关注商品名称更新关注商品信息预警功能 ：关注商品中差评预警关注商品价格变化预警2.系统设计2.1系统功能结构分为三大模块：热卖排行榜热卖商品分类统计热卖榜单展示关注商品预警价格波动监控评价监控（中差评预警）系统管理数据更新、界面配置等基础功能 2.3系统预览主窗体：热卖商品前10名展示确认关注窗体：商品关注操作界面外设产品热卖榜窗体：细分品类热卖榜单评价预警窗体：中差评监控界面价格预警窗体：价格变动监控界面3.系统开发必备3.1开发工具准备操作系统 ,re第三方库：PyQt5,PyQt5-tools,Requests,PyMySQL,Matplotlib3.2文件夹组织结构img_download：存储下载的商品图片img_resources：存放静态图片资源 （如UI图标）ui：保存PyQt5的界面设计文件（.ui格式）4.补充说明开发流程建议：优先实现数据爬取与存储模块结合PyQt5完成界面交互设计使用Matplotlib生成饼图等可视化图表注意事项：需配置
19310编辑于 2025-11-30 - 来自专栏苏三说技术
排行榜的 5 种方案！
引言 在工作的这些年中，我见证过太多团队在实现排行榜功能时踩过的坑。 今天我想和大家分享 6 种不同的排行榜实现方案，从简单到复杂，从单机到分布式，希望能帮助大家在实际工作中做出更合适的选择。 有些小伙伴在工作中可能会觉得：不就是个排行榜吗？搞个数据库排序不就完了？ 但实际情况远比这复杂得多。 当数据量达到百万级、千万级时，简单的数据库查询可能就会成为系统的瓶颈。 查询速度快（O(1)） 实现相对简单 缺点： 数据有延迟（取决于定时任务频率） 内存占用较高 排行榜更新不及时 架构图如下： 方案三：Redis有序集合 适用场景：数据量大（百万级），需要实时更新 Redis 优点： 水平扩展能力强 可以支持超大规模数据 高并发下性能稳定 缺点： 架构复杂度高 跨分片查询困难 需要维护分片策略 架构图如下： 方案五：预计算+分层缓存 适用场景：排行榜更新不频繁，但访问量极大 预计算资源消耗大 实现复杂度高 架构图如下： 方案六：实时计算+流处理 适用场景：需要实时更新且数据量极大的社交平台 这种方案采用流处理技术实现实时排行榜。
69511编辑于 2025-05-08 - 来自专栏黄金榜
阿榜的生信笔记5
CSV是电子表格和数据库的常用数据交换格式，易于程序读取和处理，可通过各种软件进行创建和编辑。 ②、csv的四种打开方式： R语言读取文件获得数据框是我们前一篇阿榜的生信笔记中讲过哦，大家应该还记得吧? 有没有人和阿榜第一次学习到这个知识点一样，会觉得在R语言上修改了数据会对原文件产生修改？ 二、认识分隔符 常见的分隔符有三种：逗号、空格、制表符，如下图所示： 3、将表格文件读入R语言，成为数据框 4、将数据框导出，成为表格文件 大家注意其格式 5、R语言特有的保存格式——Rdata 注意： 大家还记得前一篇阿榜的生信笔记里面说过我们学会了查字典了，所以现在让我们打开帮助文档吧? 列名是什么 dim(soft) colnames(soft) #5.将soft导出为csv write.csv(soft,file = "soft.csv") #6.将soft保存为Rdata并加载。
60750编辑于 2023-05-04 - 来自专栏Python网络爬虫从入门到精通
【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》061-项目实战电商数据侦探（设计数据库表结构）
一、数据库表结构设计1.数据库与表说明数据库名称：id_peripheral核心表：热卖排行榜表（id_ranking）：存储热卖商品基础信息关注商品表（attention）：存储用户关注的商品及预警相关数据 2.表结构设计2.1热卖排行榜表id_ranking字段名数据类型约束/说明描述idINTPRIMARYKEY,AUTO_INCREMENT主键（自增ID）nameVARCHAR(255)NOTNULL ;--切换到目标数据库USE`id_peripheral`;--创建热卖排行榜表CREATETABLEIFNOTEXISTS`id_ranking`(`id`INTAUTO_INCREMENTCOMMENT ',`good`VARCHAR(25)NOTNULLCOMMENT'好评率',PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COMMENT='热卖商品排行榜数据 5.示例数据插入展开代码语言：SQLAI代码解释--插入热卖商品示例INSERTINTO`id_ranking`(`name`,`jd_price`,`jd_id`,`good`)VALUES('机械键盘
22110编辑于 2025-12-02 - 来自专栏Python网络爬虫从入门到精通
【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》062-项目实战电商数据侦探（爬取数据）
选择“查看完整榜单”在外设产品热卖排行榜页面，点击“查看完整榜单”，如图所示。使用开发者工具获取请求信息在打开的“外设产品热卖榜”页面中，按F12键打开“开发者工具”。 在“SP热卖排行榜”页面的HTML代码中找到``标签内的src属性地址，如图所示。比较两者后发现，图片地址的后半部分相同。拼接固定的图片前半部分地址与不同SP的地址参数，即可获取完整的SP图片地址。 +1,name,jd_price,jd_id,good))returnrankings_list#返回所有排行数据列表3.获取评价信息SP评价信息并不在“外设产品热卖榜”的页面中，因此需要通过SP的详情页面来获取评价信息 获取评价信息的步骤：打开SP详情页面在“外设产品热卖榜”网页中选择任意SP，进入SP详情页面，点击“SP评价”，选择“只看当前SP评价”。然后打开浏览器的“开发者工具”并选择“网络监视器”。 [0]['creationTime']4.定义数据库操作文件根据前三节的学习内容，获取“JDSP热卖排行榜”的相关信息后，需要将这些信息保存到数据库中。
24710编辑于 2025-12-03 - 来自专栏EDI技术知识
Amazon Device EDI 数据库方案开源介绍
Amazon Device EDI 到 SQL Server 下载工作流 下载示例文件 Amazon Device EDI & 数据库 方案简介 Amazon Device EDI 到 SQL 示例流具有预配置的端口 XMLMap 端口：提供可视化的方式将 XML 数据从一种结构转换为另一种结构，建立从源文件到模板文件的映射关系。 4. Branch 端口：对 XML 进行判断匹配区分不同业务类型的文件。 5. 进入测试流程 以解析方向（即接收 Amazon 发来的 EDI 850 采购订单，对其进行格式转换后将数据提取到数据库中）为例，测试流程如下： 上传测试文件 导航到端口 ID 为 Amazon_X12ToXML 如下图所示，分别是 SQLServer 数据库中，接收到的一条来自Amazon的采购订单的头部信息和明细信息。 你启动并运行了吗？ 如果答案是肯定的，那么恭喜你成功地配置了 Amazon Device EDI & 数据库 方案示例工作流！
95740编辑于 2023-06-06 - 来自专栏谭伟华)的专栏
Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 上）
在本文中，我们介绍Amazon Aurora，一种通过将REDO日志分散在高度分布云服务环境中，来解决上述问题的新型数据库服务。 最后，在步骤4和5中，数据会被写到MySQL从机上挂载的一对主从EBS上。 上面描述的MySQL镜像模型在现实中是不可取的，不仅是因为数据是如何写入的，同时也因为有哪些数据被写入。 首先，步骤1、3、5是顺序且同步的。延时会因为同步写而累积。抖动会被放大，主要是因为即使是异步写，也必须等待最慢的一次操作，系统的性能由最坏的操作结果决定。 如图4所示，它包括以下的步骤：（1）收到日志记录并将其加入内存的队列，（2）持久化记录并确认写入，（3）整理日志记录并确认日志中有哪些缺失，因为有些包可能丢了，（4）与其他数据节点交互填补空缺，（5）用日志记录生成新的数据页 接《Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 中）》
6.4K10发布于 2017-08-02 - 来自专栏谭伟华)的专栏
Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 中）
接《Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 上）》 4. 日志驱动 在这一节中，我们介绍了数据库引擎是如何产生日志的，这样可持久化状态、运行时状态、以及复制状态永远是一致的。 数据库仍然需要执行UNDO恢复来回滚在故障时间点正在进行的事务。不过，UNDO恢复可以在系统启动后通过UNDO段来获取正在进行的事务之后再进行。 5. 整体来看 在这一节中，我们从整体来描述构成Aurora的组件，如图5所示。 在实际中，每个数据库实例可以与三个Amazon虚拟网络VPC通信：用户应用与数据库引擎交互的用户VPC，数据库引擎与RDS控制面板交互的RDS VPC，数据库与存储服务交互的存储VPC。 存储服务的控制面板用Amazon DynamoDB作为持久存储，存放数据库容量配置、元数据以及备份到S3上的数据的详细信息。
2.6K00发布于 2017-08-03 - 来自专栏Python网络爬虫从入门到精通
【愚公系列】《Python网络爬虫从入门到精通》063-项目实战电商数据侦探（主窗体的数据展示）
一、主窗体的数据展示在实现主窗体数据展示时，需要考虑到主窗体中有三个区域：显示前10名热卖榜图文信息显示关注商品列表显示商品分类饼图首先，我们需要动态创建“显示前10名热卖榜图文信息”的布局，并实现商品的关注功能 最后，使用数据库操作文件将所有数据显示在主窗体中。1.显示前10名热卖榜图文信息1.1步骤概述导入相关自定义模块：首先，需要导入自定义数据库操作类和爬虫类。 获取热卖榜信息并插入数据库：爬取热卖榜信息并将其保存至数据库中。从数据库中提取数据：从数据库中提取前10名热卖榜信息。动态创建布局：根据提取的数据显示图文信息。 #连接数据库sql=mysql.connection_sql()#创建数据库游标cur=sql.cursor()☀️(2)获取热卖排行榜信息并插入数据库在Main类的__init__()方法中，获取热卖排行榜信息与商品价格 由于热卖商品排行榜数据会自动更新，主窗体每次显示的信息可能会有所变化。2.显示关注商品列表在实现显示关注商品列表时，需要首先实现热卖商品的关注功能。
21810编辑于 2025-12-04 - 来自专栏诡途的python路
《C榜追踪器》— requests采集csdn热榜数据
项目需求 采集csdn 热度排行榜 网页分析 F12 启动开发者模式，分析网络传输，捕获传输请求URL如下 综合 https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hot-rank page=0&pageSize=25&child_channel=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD 猜测其他领域榜单变的只有child_channel参数 ，验证证实 随机改变pageSize和page 观察响应 每次最多只响应50条数据，且只有两页page 滚动排行榜，如下图所示，综合榜单只有100，初步证实猜测， 领域排行榜只显示前50，但可以请求前 100数据 具体爬虫过程中的处理思路写在后面完整代码的注释里了 完整代码 import requests import pandas as pd from fake_useragent (result).reset_index(drop=True) all_result["热榜排名"] = all_result.index + 1 # 获取当前时间 now =
45210编辑于 2021-12-30 - 来自专栏谭伟华)的专栏
Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 下）
接《Amazon Aurora：云时代的数据库 ( 中）》 6. 性能测试结果 在这一节中，我们分享自2015年7月Aurora GA之后在生产环境运营的经验。 我们在带有20K IOPS EBS的EC2实例上进行测试，除非特殊说明，这些实例的规格为32 vCPU,244G内存，Intel Xeon E5-2670 v2（Ivy bridge）处理器。 6.1.1 随实例规格扩展 在这个测试中，我们发现Aurora的吞吐量可以随着实例规格线性增长，在最高实例规格上吞吐量是MySQL5.6或者MySQL5.7的5倍。 表5展示了Aurora可以保持相对MySQL5.7 的2.3倍到16.3倍的吞吐量，负载从10GB数量、500个连接，到100GB数据、5000个连接。 传统的数据库都依赖于类似ARIES5的恢复协议来实现故障恢复，近期很多系统为性能的考虑选择了其他的路径。举个例子，Hekaton和VoltDB使用某种更新日志来重建它们的内存状态。
2.2K00发布于 2017-08-04 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 2020福布斯榜数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自 2003 年以来，《福布斯》全球2000强榜单根据四个同等权重的指标来衡量全球最大的上市公司：资产、市值、销售额和利润，是金融行业较有参考性的榜单 该数据集包含2020年排名前 2000 的公司数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
30020编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 2018福布斯榜数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自 2003 年以来，《福布斯》全球2000强榜单根据四个同等权重的指标来衡量全球最大的上市公司：资产、市值、销售额和利润，是金融行业较有参考性的榜单 该数据集包含2018年排名前 2000 的公司数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
31910编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 2019福布斯榜数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自 2003 年以来，《福布斯》全球2000强榜单根据四个同等权重的指标来衡量全球最大的上市公司：资产、市值、销售额和利润，是金融行业较有参考性的榜单 该数据集包含2019年排名前 2000 的公司数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
31230编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 2017福布斯榜数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自 2003 年以来，《福布斯》全球2000强榜单根据四个同等权重的指标来衡量全球最大的上市公司：资产、市值、销售额和利润，是金融行业较有参考性的榜单 该数据集包含2017年排名前 2000 的公司数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
28010编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 2021福布斯榜数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自 2003 年以来，《福布斯》全球2000强榜单根据四个同等权重的指标来衡量全球最大的上市公司：资产、市值、销售额和利润，是金融行业较有参考性的榜单 该数据集包含2021年排名前 2000 的公司数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
42220编辑于 2022-03-30 - 来自专栏老九学堂
5月编程语言排行榜已出！
技术迭代的速度越来越快，这一点在每月更新一次的编程语言排行榜榜单中体现得尤为明显。 全球知名TIOBE编程语言社区发布了 2022年5月的编程语言排行榜。 01 C#使用量激增 C++或将冲击Top3 和 4 月相比，本月编程语言 Top10 并没有明显的位置变化，Top 5 依然是 Python、C、Java、C++ 和 C#。 除了以上，在本月 TOP 20 的榜单中还有一些值得关注的变化： 常用于数据统计的R语言持续跌落，从第11 名下滑至第 13 名； Swift 上升了2个名次，从第 14 位上升到了 12 位； Ruby TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区，如 Google、百度、维基百科、 这个排行榜可以用来考察你的编程技能是否与时俱进，也可以在开发新系统、或选择编程语言时作为一个选择依据。
79220编辑于 2022-05-10 - 来自专栏有关SQL
跟 Amazon 学入门级数据仓库架构
从舆论上吞噬整个数仓市场的还有一些小众产品，比如图数据技术，流式计算，分布式存储等等。 我（Lewis Gavin）目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。 项目中常用的集中处理地，可以是 Amazon S3, 也可以是 Redshift. 两者都可以灵活地，低成本地与各种技术集成。当然如果是本地服务器存储而非采用云端服务商技术，完全也没有问题。 Staging Staging 是任何数据仓库项目都不可避免的一步。 大型的数据仓库都将采集多个不同的业务系统数据，而这些数据都有各自的命名风格或者数据格式。 ； 4）地址格式保持一致； 5）分割连续的字符串，或者解析 Json 数据 有些用作 Join 关系的字段，我会使他们保持一致。 哪怕只要处理其中很少的列（的数据），存储引擎还是读取整行数据，实际上浪费了不少性能资源。 如果你把数据仓库建立在类似 Amazon Redshift 的列式存储结构上，结果就变了。
96120发布于 2019-12-25 - 来自专栏随手写个文章
大数据架构系列：Amazon 大数据统一分析（分享）
#0 基于数据湖的数据架构图片评论：将数据收集到一起，解决数据孤岛问题。#1 以任何规模存储数据图片评论：吹了一下基于S3的数据湖的牛皮。 #3 数据自由流动图片评论：冷热查询。图片评论：跨源查询。图片评论：跨源物化视图。#4 人人都是数据分析师图片评论：大家都参与进来，才有钱赚。 #5 数据治理图片评论：功能太复杂了，要专门做一套治理平台。
35340编辑于 2022-12-08
腾讯云开发者
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