数据爬取的功能性需求分析

数据爬取的功能性需求分析包括以下几个方面：

1. 支持爬取各种类型的网站内容，包括静态网页、动态网页和API接口等。

2. 支持自定义爬取规则和过滤条件，可以根据网站结构和内容特点进行定制化配置，以达到高效、准确地获取目标数据。

3. 支持分布式爬虫架构，可以设置多个节点进行并行爬取，提高数据获取效率和稳定性。

4. 支持数据存储和管理功能，可以将爬取到的数据保存到本地或云端服务器，并提供查询、筛选和导出等多种数据管理操作。

5. 支持异常处理和任务监控，可以实时监测爬虫运行状态，及时发现异常情况并进行处理。

6. 支持爬取结果的可视化展示，可以通过图表、图像等方式直观地展示数据分布和趋势等信息，帮助数据分析和决策。

相关问题

数据爬取的非功能性需求分析

数据爬取的非功能性需求分析通常包括以下几个方面：

1. 安全性：确保从目标网站爬取数据时不会对目标网站及其用户造成任何伤害和损失。

2. 可扩展性：系统需要具备良好的扩展性，以便在需要时可以轻松地添加新的爬取源和数据类型。

3. 可靠性：系统需要保证爬取工作的可靠性和稳定性，以确保能够持续地获取目标网站的数据。

4. 性能：系统需要快速地爬取大量的数据，并且需要考虑应对爬取源频繁变动、数据量庞大等情况的能力。

5. 灵活性：系统需要支持不同种类的数据源和不同的数据格式，并且需要提供丰富的数据抽取和转换功能。

6. 可维护性：系统需要易于维护，以便于在出现问题时能够快速地进行修复和升级。

7. 可定制性：系统需要支持用户自定义配置，以满足不同的爬取需求和数据处理需求。

8. 用户友好性：系统需要提供良好的用户界面和操作体验，以方便用户使用和管理爬取工作。

写一下基于scrapy-splash的京东爬虫实现及数据分析的功能性需求分析

功能性需求分析如下：

1. 爬虫实现
- 从京东网站爬取商品信息，包括商品名称、价格、评价数、好评率、所属分类等。
- 使用scrapy-splash来解决动态页面加载的问题。
- 实现反爬虫策略，包括设置随机User-Agent、使用代理IP等。

2. 数据分析
- 对爬取到的商品数据进行清洗和处理，比如去掉重复数据、去掉无效数据等。
- 对商品价格数据进行统计分析，包括最高价、最低价、平均价等。
- 对商品评价数据进行情感分析，分析评价内容的情绪倾向和用户对商品的态度。
- 对商品分类数据进行聚类分析，对相似的商品进行分类，便于用户查找和比较。

以上是基于scrapy-splash的京东爬虫实现及数据分析的功能性需求分析，除此之外还需要考虑非功能性需求，比如可扩展性、可维护性、性能等。