亚马逊商品评价分析系统：Python爬虫与数据可视化实践

资源摘要信息:"本资源是一个综合性的数据分析项目，题为'基于Python+Scrapy+Flask+ECharts+Jieba的亚马逊平台商品评价获取分析系统'。该系统由三个主要模块构成：数据采集模块、数据分析模块和展示模块。整个系统通过开源技术和编程语言Python实现，涵盖了数据爬取、存储、处理、分析和可视化等多方面功能。本资源包含源代码、项目文档说明及相关数据集。 在数据采集模块中，系统使用了Scrapy框架，它是一个快速、高层次的屏幕抓取和网页爬取框架，通过XPath规则来爬取亚马逊平台上商品的评价信息，包括评价标题、用户名称、评价时间、评价内容、评分和下一页URL等。为了应对网站可能的反爬虫机制，项目在Scrapy的settings.py文件中预设了一个包含多种浏览器UserAgent的库，并在每次请求时随机选择一个UserAgent，从而有效绕过一些基于用户代理字符串进行过滤的反爬虫措施。 数据分析模块利用了Jieba分词库，这是Python中一个流行的中文分词包，可以将长文本拆分成词组，为后续的词频分析提供基础。此外，项目还运用了事先通过LSTM（长短期记忆网络）训练好的情感分析模型来评估用户评价的情感倾向。 展示模块使用了ECharts，这是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，它能够把数据分析结果转换成直观的图表，如词云图等。在词云图中，词汇的字体大小表示其词频，帮助用户迅速把握商品特点和定位目标群体。 整个系统后端使用了Flask框架。Flask是一个轻量级的Web应用框架，允许用户快速部署和开发简单的Web应用。通过Flask，项目能够提供一个友好的用户界面，方便用户通过Web界面与系统交互。 最后，项目还包含了一个名为'reviews.sql'的MySQL数据库文件，用以存储爬取的数据，实现数据持久化。 本资源的文件名称为'ReviewsFlask-master'，表明该项目是以Master分支的形式进行版本控制和源代码管理。这暗示项目可能通过版本控制系统如Git进行迭代开发和团队协作。 综合来看，这个资源涉及到了多个在数据分析和Web开发领域的关键技术和工具，包括Scrapy、Flask、ECharts、Jieba和LSTM。它不仅为学习如何构建一个完整的大数据分析系统提供了宝贵的实践案例，同时也对于理解相关技术的具体应用场景和实现方法具有指导意义。"