华为RPA自动化获取电商平台商品优惠信息（实训体验）-ITADN社区

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本课程提供实践机会，学习如何利用华为RPA技术自动抓取电商平台的商品及促销信息。适合希望提高自动化技能的技术爱好者和从业人员参加。适用于经常在网上购物的用户以及初学者学习使用的一种工具或方法是：一键获取各平台优惠信息进行比对，并以实惠的价格购买心仪的物品。为了及时从类似京东秒杀、什么值得买等网站上获得商品优惠信息，同时节省个人时间，可以开发一种能够批量自动获取商品信息的机器人。例如，在京东秒杀页面的操作步骤如下： 1. 打开京东秒杀官网。 2. 获取该网页上的所有商品的信息内容，包括但不限于：商品名称及描述、折扣信息、秒杀价格、已售比例以及立即购买和购买链接等关键数据； 3. 将收集到的商品信息存储至本地指定位置的Excel文件中； 4. 关闭网页。

奥派电子商务立体化实训平台的电子商务应用实验报告

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本实验报告基于奥派电子商务立体化实训平台，详细记录了电子商务应用实践过程、方法及结果分析，旨在提升学生综合运用电商知识的能力。目录实验一网上银行一、实验目的二、实验过程实验二支付通一、实验目的二、实验过程实验三 B2C平台一、实验目的二、实验过程实验感悟

华为RPA打造互动猜大小、电商比价、摇号抽奖及自动播报天气四大实训项目体验

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本课程通过华为RPA技术，提供互动猜大小游戏、电商商品价格比较、摇号抽奖和自动播报天气四大实用项目的实践操作与学习体验。对于企业客户以及初学者而言：（1）为了获得更优惠的价格，我们通常会在不同的电商平台之间进行价格对比。开发一个自动电商比价机器人可以帮助快速实现这一目标。具体操作步骤如下： - 输入你想要比较的商品名称，比如华为MATE50手机； - 分别登录淘宝、京东和唯品会等平台，并获取该商品销售量前10的价格信息； - 将收集到的各电商平台价格整理并记录在新建或已存在的Excel表格中。（2）设计一个简单的猜大小游戏。该游戏将产生一个介于1至50之间的随机数，用户需要不断猜测直到正确为止。（3）企业有时会组织摇号抽奖活动，这时就需要开发一款能够随机生成中奖名单的机器人来实现这一功能：具体操作步骤如下： - 从Excel表格里读取参加抽奖人员的名字及其数量，并按表内顺序给每个人分配一个编号； - 输入所需的中奖人数； - 随机抽取相应的中奖者编号； - 将抽中的编号转换为对应的姓名； - 最后弹出所有获奖者的名称。（4）模拟智能音箱如小艺的天气预报播报功能。实现流程包括： 1. 访问某天气预报网站获取当日气温信息文本。 2. 引入朗读控件，自动播放所需播报的内容。

京东商品信息爬取_JD-python_爬取商品信息_

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本项目使用Python编写，旨在从京东网站抓取特定商品的信息。通过模拟用户行为，可以高效、准确地获取包括价格、库存状态及产品描述在内的详细数据，为电商数据分析和自动化购物比价提供支持。爬取京东商品信息：1. 商品详情页 2. 商品名称 3. 商品价格 4. 评价人数 5. 商品商家

化妆品电商平台项目

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本项目致力于打造一个集多元化、高品质化妆品于一体的线上购物平台，旨在为消费者提供便捷高效的美妆产品选购体验。网络通信涉及actionbar和listview的相关内容。

HTML5化妆品电商平台模板

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本HTML5化妆品电商平台模板采用现代化设计，提供简洁美观的用户界面和流畅购物体验。适用于各类美妆品牌在线销售，优化移动端显示效果，增强客户互动与转化率。 HTML5化妆品电商网站模板是一款响应式的化妆品网站下载模板。

获取淘宝店铺全部商品信息

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本项目旨在开发一种工具或方法，能够有效地收集和分析淘宝店铺内所有商品的信息数据，包括但不限于价格、销量、评价等，为商家提供全面的商品运营参考。抓取指定店铺的所有商品信息，包括宝贝的名称、价格、销量、评分和评论等内容。

使用Python爬虫获取淘宝商品信息

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本项目利用Python编写爬虫程序，自动抓取淘宝网的商品数据，包括价格、销量等信息，为数据分析和电商研究提供便利。本段落实例展示了如何用Python爬取淘宝商品的信息，供参考。 ```python import requests as req import re def getHTMLText(url): try: r = req.get(url, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return def parasePage(ilt, html): try: plt = re.findall(rview_price:,, html) except: print(解析错误) ``` 注意，以上代码仅展示了如何获取网页内容和提取特定信息的函数定义。实际使用时需要根据具体需求调整正则表达式及其他细节。

实验三：统计某电商平台用户收藏商品数量

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本实验旨在通过分析某电商平台的数据，探究用户收藏商品的数量分布情况及其影响因素，为商家提供优化策略建议。在这个实验任务里，我们使用MapReduce编程模型来统计一个电商网站上每个买家收藏商品的数量。数据集名为`buyer_favorite1`，包含三个字段：买家ID、商品ID以及收藏日期，并用制表符（t）分隔这些信息。 **一、数据预处理与输入格式** 对于MapReduce来说，通常将数据以键值对的形式进行输入。在本实验中，我们需要把每一行的数据解析为一个键值对形式：买家ID作为键，商品ID和收藏日期的组合构成该条记录的值。例如，“20001 1001597 2010-04-07 15:07:52”这条数据会被解析为键“20001”，值是“1001597_2010-04-07 15:07:52”。这种预处理方式是为了让Map阶段更好地进行计算。 **二、Map阶段** 在这一阶段，我们的目标是从每个买家的收藏记录中提取出以买家ID为键的数据，并将该条数据的商品信息作为值。每一个map任务会负责一部分输入数据，在遇到每一条记录时，它首先解析出买家ID和商品及日期的信息，然后输出一个由买家ID构成的新键以及包含对应商品详情的一个列表。 **三、Reduce阶段** 到了reduce阶段，我们需要对每个买家的所有收藏记录进行汇总，并计算他们各自收藏了多少件不同的商品。这可以通过将所有相关的商品信息合并成单一的集合来实现，之后通过计算该集合中的元素数量得到最终的结果。对于每一个由买家ID构成键的数据项，其值为一系列的商品详情列表；reduce函数会把这些列表组合在一起形成一个总的列表，并统计这个总列表中不同商品的数量。 **四、输出格式** 在Reduce阶段的输出结果应该以每个买家ID及其收藏商品总数的形式呈现出来，例如“20001t2”，表示用户20001总共收藏了两个不同的商品。 **五、实验报告撰写** 完成此项目后，需要编写一份详细的实验报告。该报告应包含以下部分： - **背景介绍**：概述本项目的目的是统计电商网站中买家的收藏数量。 - **数据描述**：解释`buyer_favorite1`的数据结构及其字段与分隔符的信息。 - **MapReduce流程说明**：详细介绍在map和reduce阶段的具体操作，包括如何进行数据转换的过程。 - **编程实现细节**：介绍所使用的编程语言（例如Java或Python），并给出具体的map和reduce函数的代码片段。 - **结果验证部分**：提供一些测试用的数据集及它们对应的预期输出值，以此来检验程序的有效性。 - **性能分析与评估**：讨论项目的执行效率问题，包括处理速度、内存使用情况等关键指标。 - **挑战与优化建议**：指出在项目实施过程中可能遇到的技术难题，并提出可行的改进措施或策略（如分区方法的选择和Combiner的应用）。通过这个实验任务的学习过程，参与者不仅能增强自己对MapReduce模型的理解能力，还能掌握到处理大规模数据集的方法。此外，在实际应用中这样的统计分析可以为电商平台提供有价值的用户行为洞察，从而支持更精准的推荐系统开发及营销策略制定等工作。

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