目 录
[1 绪论](#1 绪论)
[1.1 课题研究背景](#1.1 课题研究背景)
[1.2 课题研究的意义](#1.2 课题研究的意义)
[1.3 国内外研究现状](#1.3 国内外研究现状)
[1.4 论文结构](#1.4 论文结构)
[2 相关技术介绍](#2 相关技术介绍)
[2.1 Flask框架](#2.1 Flask框架)
[2.2 Vue.js框架](#2.2 Vue.js框架)
[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)
[2.4 Python语言](#2.4 Python语言)
[3 系统需求分析](#3 系统需求分析)
[3.1 可行性分析](#3.1 可行性分析)
[3.1.1 技术可行性](#3.1.1 技术可行性)
[3.1.2 经济可行性](#3.1.2 经济可行性)
[3.1.3 操作可行性](#3.1.3 操作可行性)
[3.1 功能需求分析](#3.1 功能需求分析)
[3.3 系统流程设计](#3.3 系统流程设计)
[4 系统设计](#4 系统设计)
[4.1 系统物理结构设计](#4.1 系统物理结构设计)
[4.2 数据库设计](#4.2 数据库设计)
[4.2.1 数据库概念设计](#4.2.1 数据库概念设计)
[4.2.3 数据库表设计](#4.2.3 数据库表设计)
[5 系统实现](#5 系统实现)
[5.1 用户功能模块](#5.1 用户功能模块)
[5.2 管理员功能模块](#5.2 管理员功能模块)
[6 系统测试](#6 系统测试)
[6.3 测试用例](#6.3 测试用例)
[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)
[总 结](#总 结)
[致 谢](#致 谢)
摘 要
在电子商务蓬勃发展的当下，海量商品数据蕴含着巨大商业价值。为高效采集并分析电商数据，本文设计并实现了一套基于Python的电商数据采集系统。系统采用前后端分离架构，前端以Vue.js框架构建交互界面，提供直观友好的用户操作体验，便于用户进行采集任务配置、数据查看等操作；后端使用Flask框架搭建服务器，凭借其轻量级、灵活扩展的特点，高效处理业务逻辑与数据交互。
系统核心功能涵盖采集任务管理、商品数据采集与存储以及数据分析。在采集任务管理方面，用户可灵活创建、重启、删除采集任务，设定采集规则，如采集平台、数据范围等，实现对采集流程的精准控制。商品数据采集功能借助Python强大的网络请求与数据处理库，模拟浏览器行为，从各大电商平台抓取商品信息，包括标题、价格、店铺、平台等，并经过清洗、转换后存储至MySQL数据库，确保数据的准确性与完整性。数据分析功能则基于存储的商品数据，运用Python的数据分析库进行统计分析，生成各类可视化报表，如价格区间分布、关键词数量、最新采集时间、采集趋势等，为电商运营决策提供有力支持。该系统能稳定运行高效完成电商数据采集任务，并对采集数据进行有效分析，满足电商企业对数据获取与分析的需求，为电商行业的智能化发展提供了一定的技术支撑。
****关键词：****电商数据；数据采集；Python；Flask
A bstract
In the current era of booming e-commerce, vast amounts of product data contain immense commercial value. To efficiently collect and analyze e-commerce data, this paper designs and implements a Python-based e-commerce data collection system. The system employs a front-end and back-end separation architecture. The front end utilizes the Vue.js framework to build interactive interfaces, providing an intuitive and user-friendly experience for users to configure collection tasks and view data. The back end utilizes the Flask framework to build a server, which efficiently processes business logic and data interaction due to its lightweight and flexible scalability.
The core functions of the system encompass collection task management, product data collection and storage, as well as data analysis. In terms of collection task management, users can flexibly create, restart, and delete collection tasks, set collection rules such as collection platforms and data ranges, and achieve precise control over the collection process. The product data collection function utilizes Python's powerful network request and data processing libraries to simulate browser behavior, crawl product information from major e-commerce platforms, including titles, prices, stores, platforms, etc., and store it in a MySQL database after cleaning and conversion, ensuring data accuracy and integrity. The data analysis function is based on the stored product data, utilizing Python's data analysis libraries for statistical analysis, generating various visual reports such as price range distribution, keyword count, latest collection time, collection trend, etc., providing strong support for e-commerce operation decisions. The system can stably and efficiently complete e-commerce data collection tasks and effectively analyze the collected data, meeting the data acquisition and analysis needs of e-commerce enterprises and providing certain technical support for the intelligent development of the e-commerce industry.
Keywords: e-commerce data; data collection; Python; Flask
1 绪论
1.1 课题研究背景
在数字化浪潮的强力推动下，电子商务已深度融入人们的日常生活，成为现代商业活动中不可或缺的关键组成部分。随着互联网基础设施的不断完善和智能设备的广泛普及，网络购物以其便捷性、高效性和丰富性等显著优势，吸引了越来越多的消费者，电商市场规模呈现出持续扩张的态势。各大电商平台如雨后春笋般涌现，商品种类日益繁多，交易数据呈爆炸式增长，一个庞大而复杂的电商数据生态体系已然形成。
在这个海量数据充斥的电商环境中，数据蕴含着巨大的潜在价值。商品信息方面，包括价格波动、新品上架、库存变化等，能够直观反映市场供需关系和竞争态势；用户行为数据，如浏览记录、购买偏好、评价反馈等，则有助于深入了解消费者的需求特点和消费习惯；市场动态数据，涵盖行业趋势、政策法规、竞争对手策略等，为企业制定战略决策提供重要参考。对于电商企业而言，准确、及时地掌握这些数据，就如同掌握了市场竞争的"制胜法宝"，能够助力企业精准定位目标客户群体、优化商品推荐算法、制定合理的价格策略、提升客户服务质量，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
当前电商数据获取面临着诸多严峻挑战。一方面，电商数据分布广泛且分散，不同的电商平台具有各自独立的数据结构和存储方式，数据格式差异较大，这给数据的统一采集和整合带来了极大困难。另一方面，为了保护自身数据安全和商业利益，电商平台普遍采取了严格的反爬虫机制，通过设置验证码、限制访问频率、检测异常请求等手段，阻止外部非法数据采集行为。传统的简单爬虫工具在面对这些反爬虫措施时往往显得力不从心，容易被封禁IP或识别为恶意爬虫，导致数据采集任务无法顺利完成。此外，电商数据具有实时性强的特点，商品价格、库存等信息随时可能发生变化，这就要求数据采集系统具备高效、稳定的性能，能够快速响应数据变化并及时进行采集更新，以满足企业对实时数据的需求1。
1.2 课题研究的意义
从数据价值挖掘的角度来看，精准全面的数据采集是后续分析与应用的基础。当前电商数据来源广泛，涵盖各大电商平台、社交媒体、行业报告等多个渠道，且数据格式多样，包括结构化的商品信息、半结构化的用户评价以及非结构化的图片视频等。传统的人工采集方式不仅效率低下、成本高昂，还容易出现数据遗漏和错误，难以满足电商企业实时、动态的数据需求。本系统利用Python强大的网络爬虫库和数据处理能力，能够自动化、智能化地采集多源异构的电商数据，确保数据的完整性和准确性，为后续的数据分析提供可靠的数据源，帮助电商企业深入了解市场趋势、消费者偏好以及竞争对手动态，从而制定更具针对性的营销策略和产品规划2。
在采集任务管理方面，电商数据采集往往涉及多个任务同时进行，且不同任务可能具有不同的采集频率、数据来源和采集规则。传统的手工管理方式难以实现对大量采集任务的有效监控和调度，容易导致任务冲突、资源浪费以及采集效率低下等问题。本系统基于Flask框架构建的后端服务，提供了完善的采集任务管理功能，用户可以通过友好的界面创建、编辑、删除和启动采集任务，系统能够根据任务优先级和资源占用情况自动调度任务执行，实时监控任务运行状态，并在任务出现异常时及时发出警报，确保采集任务的稳定、高效运行，提高数据采集的自动化管理水平。
商品数据采集是电商数据采集系统的核心功能之一。商品信息包括商品名称、价格、描述、图片、销量等多个维度，这些信息对于电商企业的商品选品、定价策略以及库存管理至关重要。本系统利用Python的网络爬虫技术，结合反爬虫策略和数据清洗算法，能够从各大电商平台上准确、高效地采集商品数据，并对采集到的数据进行清洗、转换和存储，去除重复、错误和无效的数据，将结构化的商品信息存储到MySQL数据库中，为后续的数据分析和应用提供标准化的数据支持。同时，系统还支持对商品数据进行实时更新，确保数据的时效性，帮助电商企业及时掌握商品价格波动、库存变化等情况，做出快速响应2。
数据分析功能是电商数据采集系统的价值升华。采集到的海量商品数据只有经过深入分析，才能转化为有价值的商业洞察。本系统利用Python的数据分析库和可视化工具，对存储在MySQL数据库中的商品数据进行多维度分析，包括商品销售趋势分析、价格波动分析、消费者评价分析等。通过这些分析，电商企业可以了解不同商品的销售情况、市场需求变化以及消费者对商品的满意度，发现潜在的销售机会和问题，为产品优化、营销活动策划以及供应链管理提供数据支持。同时，系统还提供直观的数据可视化界面，将分析结果以图表、报表等形式展示给用户，使用户能够快速、直观地理解数据背后的含义，提高决策效率和准确性。
综上所述，设计并实现一套基于Python的电商数据采集系统，不仅能够解决电商企业在数据采集、管理和分析方面面临的诸多问题，帮助企业充分挖掘数据价值，提升市场竞争力，还能够在技术层面为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴，具有重要的理论和实践意义。对于大学生而言，通过参与该课题的研究与实现，能够深入掌握Python编程、Web开发、数据库管理以及数据分析等多方面的知识和技能，提高解决实际问题的能力和创新能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
1.3 国内外研究现状
电商数据采集系统作为支撑电商行业精细化运营与决策的关键基础设施，其国内研究现状呈现出技术深化、应用多元、规范强化的显著特征。从技术层面看，国内研究聚焦于采集效率与数据质量的双重提升。传统显式埋点技术因开发成本高、数据滞后等问题逐渐被淘汰，头部企业转向基于UI语义解析与传感器融合的无感采集方案，通过解析用户界面元素与设备传感器数据，实现数据覆盖度超98%且埋点维护成本降低40%。同时，边缘计算与端侧AI推理的协同应用成为研究热点，通过将轻量级模型部署至终端设备，数据在源头完成特征提取与初步推理，端到端延迟平均降低45%，有效解决了实时风控与动态定价场景下的毫秒级响应需求4。
在应用场景方面，国内研究深度渗透至电商全价值链。用户行为分析领域，通过整合点击热图、停留时长、评论情感等多维度数据，构建用户画像支撑精准投放与复购运营，某服饰电商借此实现活动ROI提升30%、新客留存率增长15%；供应链优化层面，实时采集SKU价格波动、新品上架、差评焦点等数据，辅助动态定价与库存调整，成为品牌商与卖家的核心刚需5。
规范发展层面，国内研究紧密围绕数据安全与合规风控展开。面对《个人信息保护法》《网络安全法》的严格要求，研究重点转向官方API生态完善、爬虫频率控制、代理池使用及个人信息脱敏处理，确保采集行为合法合规。同时，针对数据不全、标准不一等质量挑战，建立数据清洗规则与校验机制，采用"API+轻量爬虫"混合方案降低自研成本，并通过低代码工具与数据中台建设，打通采集-分析-应用闭环，输出业务化报表而非原始数据，推动数据资产化转型。
国外研究现状呈现出技术深度与场景广度并进的特点。在技术层面，国外研究机构与企业聚焦于分布式架构与实时处理能力的突破。美国NI公司推出的PCI-5124高性能数据采集卡，通过多通道并行处理技术实现纳秒级采样精度，为电商平台的实时库存监控提供了硬件支撑。德国Sandalwood数据平台则采用量子加密技术与分布式存储架构，构建起覆盖全球28个主流电商平台的SKU级数据采集网络，其数据响应速度突破180毫秒，支持消费电子类商品参数的25项深度拆解，这种技术架构有效解决了跨境电商中多平台数据异构整合的难题6。
在应用场景拓展方面，国外研究呈现出明显的行业垂直化趋势。亚马逊推出的SP-API开放平台，通过微服务架构实现订单、物流、评价等核心数据的模块化采集，其动态反爬虫机制在"黑色星期五"等大促期间仍能保持99%以上的采集成功率。欧洲跨境电商服务商鲸昔网络开发的智能采集系统，集成动态IP池与浏览器指纹模拟技术，成功突破东南亚市场Shopee平台的数据访问限制，使物流轨迹同步延迟从2小时压缩至5分钟。这些实践表明，国外研究已从通用型数据采集转向针对特定电商生态的定制化解决方案。
1.4 论文结构
在结构布局上总共划分为七个主要部分，并将分阶段进行详尽阐述。具体安排如下：
第1章：绪论部分，主要阐述了系统设计的背景、意义及国内外研究现状，并展示了其自身的重要性。
第2章：关键技术概述，逐一阐述在系统的设计过程中所采用的关键技术，包括编程语言和数据库管理系统等。
第3章：系统分析内容，对系统在运行中的主要需求进行了概述，包括其功能模块的构成，并对系统的多方面可行性进行了详细分析。
第4章：系统设计阶段，进行系统的初步设计工作，从整体框架到分支细节进行了概念化描述，并展示了数据库设计的理念。
第5章：系统实现部分，展示了系统中各个角色所拥有的功能，并指出了这些功能所对应的页面位置。
第6章：系统测试内容，标志着系统开发的最后阶段。通过测试以验证系统是否成功实现了预设功能，从而评估系统的完整性。
第7章：结论部分，对整个系统设计实现工作进行全面总结。
2 相关技术介绍
在系统设计与实现过程中，充分考虑了系统的可扩展性、稳定性与安全性。Flask框架的采用，使得后端开发更加高效，依赖管理更为便捷；前端基于Vue框架为用户提供良好的交互体验；MySQL数据库的选用，保证了数据的高效存储与快速访问。
2.1 Flask框架
Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，由Armin Ronacher开发并维护。Flask的设计理念是"微框架"，即提供一个核心的、基础的框架，允许开发者根据项目需求自由扩展功能。这种设计思路不仅简化了开发流程，还提高了开发效率，使得Flask成为构建小型到中型Web应用的理想选择。Flask框架的核心非常简洁，不包含数据库抽象层、表单验证工具等复杂的功能。这种轻量级的设计使得Flask可以快速启动和运行，减少了不必要的开销7。同时开发者可以根据项目需求选择合适的扩展库，实现所需的功能。尽管Flask核心功能简洁，但它支持大量的扩展库，如Flask-SQLAlchemy（数据库操作）、Flask-WTF（表单验证）、Flask-Login（用户认证）等。这些扩展库极大地丰富了Flask的功能，使其能够应对复杂的开发需求。Flask拥有一个活跃的社区，开发者可以在社区中找到丰富的资源和支持。无论是遇到技术难题还是寻求最佳实践，社区都能提供及时的帮助和指导。
2.2 Vue.js框架
Vue.js是一种流行的开源前端框架，由尤雨溪及其团队开发。它专注于构建用户界面，尤其擅长单页面应用的开发。Vue.js的核心思想是通过声明式的数据绑定和组件系统，让开发者能够高效地构建动态的、响应式的网页应用。Vue.js的一大亮点是它的易用性。它简单易学，上手门槛低，同时又具备强大的功能。它的模板语法简洁明了，与HTML高度融合，开发者可以轻松地将Vue.js集成到现有的项目中。Vue.js提供了响应式的数据绑定机制，当数据发生变化时8，视图会自动更新，极大地提高了开发效率。Vue.js的组件化设计是其另一个重要特性。它允许开发者将界面拆分成独立的组件，每个组件都有自己的逻辑和样式，便于代码的复用和维护。组件之间可以通过事件和属性进行通信，使得复杂的界面可以被高效地构建和管理。此外，Vue.js拥有庞大的生态系统，包括VueRouter、Vuex等官方插件，以及众多社区贡献的工具和库。这些工具为开发者提供了丰富的支持，使得Vue.js能够满足各种复杂的应用场景需求。无论是小型的交互式页面，还是大型的单页面应用，Vue.js都能表现出色。
2.3 MySQL数据库
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各类网站、应用系统及大数据处理领域。这款系统最初由瑞典的MySQL AB公司开发并推向市场，后来被Sun Microsystems收购，如今已成为Oracle公司的重要组成部分。MySQL采用SQL语言进行数据操作9，支持多种编程语言和操作系统。相较于其他数据库管理系统，MySQL具有高性能、易使用、可靠性、灵活性、成本低等优点，成为最受欢迎的数据库之一。在微信开发中，MySQL可以用于存储和管理业主用户数据、聊天记录、公众号和小程序数据等，为开发者提供高效的数据操作和分析能力。成为最受欢迎的数据库之一。
2.4 Python语言
Python是一种解释型语言，代码在运行时被逐行解释执行，这提高了开发效率，使得快速原型设计和测试成为可能。同时，Python的动态类型系统赋予了其高度的灵活性，但也需要开发者在运行时更加注意类型安全。
Python的生态系统极其丰富，标准库提供了广泛的功能，涵盖文件操作、网络通信、正则表达式等各个方面。此外，Python还拥有海量的第三方库和框架，如NumPy、Pandas用于数据处理，Flask、Flask用于Web开发，TensorFlow、PyTorch用于机器学习，这些库极大地扩展了Python的应用领域10。
Python的跨平台特性使其能够在Windows、macOS、Linux等多种操作系统上无缝运行，无需修改代码，这为开发者提供了极大的便利。同时，Python的开源特性也促进了社区的活跃和语言的持续进化。
Python以其简洁的语法、强大的生态系统、跨平台的兼容性和开源的特性，成为了编程初学者和专业开发者的首选语言。无论是Web开发、数据分析、机器学习还是自动化脚本编写，Python都能提供高效、灵活的解决方案，助力开发者实现各种创意和项目。
3 系统需求分析
3.1 可行性分析
3.1.1 技术可行性
在电商数据采集系统开发中，采用Python结合Flask、Vue.js与MySQL的技术组合具备显著可行性。Python的requests、Scrapy等库为数据采集提供灵活支持，可高效抓取电商平台商品信息、价格动态等结构化数据。Flask框架以其轻量级特性构建后端服务，通过RESTful API实现数据交互，满足采集任务管理、定时调度等业务需求。Vue.js前端框架通过组件化开发实现响应式界面11，可直观展示商品数据列表、任务状态及分析图表，提升用户体验。MySQL作为关系型数据库，通过合理设计商品表、任务表等数据结构，确保数据存储的完整性与查询效率。系统采用前后端分离架构，Flask处理业务逻辑与数据持久化，Vue.js负责动态渲染，MySQL保障数据可靠性，三者协同可实现采集、存储、分析全流程闭环。该技术栈成熟稳定，开发周期可控，符合高校毕业生项目实践的技术深度要求。
3.1.2 经济可行性
在当今电商行业蓬勃发展的背景下，构建基于Python的电商数据采集系统具有显著的经济可行性。Python以其开源免费、语法简洁、丰富的第三方库支持等优势，大幅降低了系统开发的技术门槛与成本。相较于其他编程语言，开发者无需支付高昂的授权费用，且能快速上手，减少人力成本投入。从运营成本来看，该系统可实现自动化数据采集，减少人工手动收集数据的时间与精力，降低人力成本支出。同时，系统具备良好的扩展性与维护性，后续可根据业务需求灵活调整功能，避免重复开发带来的额外费用。
在收益方面，准确及时的数据采集有助于电商企业深入洞察市场动态、消费者需求，优化商品选品、定价策略，提升营销效果，进而增加销售额与利润。对于大学生而言，开发此系统不仅能锻炼实践能力，还可能通过为企业提供数据采集服务获取一定经济收益，综合考量，基于Python的电商数据采集系统在经济上切实可行。
3.1.3 操作可行性
随着科技的飞速发展，电脑也越来越普及，人们对工作的要求也越来越低。随着人们的教育程度大幅提升，对电脑操作得心应手，很多人在家即可以完成线上工作。要保证更好的安全性和安全性以及安全系数，必须对该体系进行某种程度的安全机制。由于它的操作非常容易，即使是不懂电脑的新手，也可以很容易的掌握。所以，该系统在实际操作中是可行的。
3.1 功能需求分析
通过用例图这一可视化的表示方法，可以清晰地描绘出系统用户所支持的功能，以及用户与这些功能之间的交互关系。用例图不仅有助于捕获系统的基本行为和用户的期望，还为后续的需求规约、测试和验证提供了坚实的基础。用例分析是系统开发过程中的重要环节。通过用例图的描述12，可以清晰地呈现出系统的基本行为和用户的期望，为后续的开发工作提供有力的支持。电商数据采集系统可以将功能划分为管理员和用户的使用功能。以下是角色的用例图示。
管理员可以管理系统用户，包括创建、编辑和删除用户账号，设置用户的角色和权限，确保系统安全性和数据保密性。同时，管理员可以查看和管理所有用户的采集任务，包括任务列表查看、任务重启与删除以及任务调度管理等，确保任务执行的合规性和高效性。在商品数据管理方面，管理员可以手动新增、编辑和删除商品信息，确保数据的准确性和时效性，并支持按条件筛选和排序商品列表，提高数据管理的便捷性。此外，管理员还负责监控系统运行状态，包括查看系统运行日志和用户操作日志，进行问题追踪和系统审计；定期备份MySQL数据库中的数据，确保数据安全性和可恢复性；以及实时监控系统资源使用情况，及时发现并解决潜在的性能瓶颈问题，保障系统的稳定运行
管理员的用例图如图3-1所示。
图3-1 管理员用例图
对于用户角色而言，系统首先提供用户注册与登录功能，用户需填写基本信息完成注册，并使用用户名和密码登录系统。登录后，用户可以创建、配置、启动和监控采集任务，包括设置采集平台、搜索关键词、商品类目及采集页数等参数，并选择任务的执行时间（立即执行或定时调度）。用户可实时查看任务状态和进度百分比，对失败或已完成的任务进行重启或删除操作，提高任务管理的灵活性。此外用户还可以查看采集到的商品数据，支持按多维度筛选和排序，并可将数据导出为Excel或CSV格式文件，方便离线分析和分享。系统还为用户提供数据分析与可视化展示功能，用户可以查看基于商品数据生成的价格区间分布、关键词数量统计等报表，并通过图表形式直观了解数据背后的含义，提高决策效率和准确性。
用户的用例图如图3-2所示。
图3-2 用户用例图
3.3 系统流程设计
3.3.1删除信息流程图
在系统中，无论是用户还是管理员，删除信息时都需要数据库做出响应。只有当数据库成功响应，删除操作才能成功，否则删除会失败。具体来说，当用户或管理员发起删除请求时，系统会将该请求发送到数据库管理系统（DBMS）。DBMS接收到请求后，会检查相关权限和数据完整性约束条件，确保删除操作符合安全和业务规则。如果所有条件都满足，DBMS会执行删除操作，并返回一个确认消息给系统，表示删除成功。如果出现任何错误，例如权限不足、外键约束冲突或数据不存在等，DBMS会返回相应的错误信息，导致删除操作失败。因此，数据库的响应速度和准确性直接影响到删除操作的成功与否。删除信息流程图如图3-3所示。
图3-3删除信息流程图
3.3.2管理员模块总体流程图
管理员登录系统，通过身份验证确保权限。管理员可进入管理界面，查看并管理各项功能。在每一项功能中，管理员都能进行详细的操作，如编辑用户资料、发布或删除内容、导出数据报表等。完成操作后，系统会实时更新并保存相关数据。
图3-4管理员模块总体流程图
3.3.3修改密码流程图
用户登录系统后，进入修改密码页面，填写旧密码及新密码。系统验证旧密码是否正确，若正确则继续验证新密码一致性。验证通过后，显示"修改成功"并结束流程；若不一致，则提示用户重新检查密码。整个过程确保密码修改的安全与准确。
图3-5修改密码流程图
3.3.4数据采集流程图
用户登录系统后进入任务管理模块，点击"创建采集任务"。在配置页面中，用户输入采集信息，点击"开始采集"后，系统后端首先对输入参数进行完整性校验。若参数缺失，系统将拦截请求并提示用户补全；若校验通过，系统则自动生成任务ID，调度爬虫引擎按照设定策略发起网络请求。爬虫将模拟真实用户行为遍历指定页数，提取商品名称、价格、销量等关键数据，经清洗后存入数据库，最终向用户反馈任务执行成功及数据概况。整个流程实现了从需求配置到数据落地的全自动化闭环。如下图所示。
图3-6数据采集流程图
4 系统设计
4.1 系统物理结构设计
该项目物理结构上可大致划分为四个部分，分别是应用客户端/管理系统终端、Web请求处理接口、数据处理服务器、数据库。在该项目中一个功能的实现，需要由客户端或管理系统终端发送出一个网络请求，然后根据不同的请求调用到不同的接口，从而在服务器中进行数据的处理13，最终处理的数据都保存在数据库并且将处理结果发送给用户。系统物理结构图如图4-1所示。
图4-1 系统物理结构图
4.2系统总体结构设计
总体设计是将项目所实现的功能、设计过程、系统结构分解为具体步骤，然后通过相应的开发设计流程来实现系统功能。本系统的总体设计从整体构架设计着手，对各模块的底层逻辑和技术路线进行展示，并对使用到的关键技术进行介绍。系统总体结构图如图4-2所示。
图4-2 系统结构功能图
4.2 数据库设计
4.2.1 数据库概念设计
在数据库设计的初步阶段，首先需对系统的详细功能进行深入分析，明确各模块间的内在联系。接着，基于这些分析结果，将着手进行概念结构设计，此过程旨在明确数据库中的实体、实体属性及其相互之间的关系。为了直观地展示这些概念结构，通常采用E-R图作为描述工具。最后，在全面理解系统需求和模块关系的基础上，将对可能涉及的数据表进行精心设计。实体属性E-R图如下
