104、用户消费特征之商品族save map代码编写

youfanedu 2023-01-13 03:17:23

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kafka 消费者代码示例最近在公司项目中使用kafka，主要的功能是从kafka消费数据，并且将数据以对象的方式写入自定义的日志文件中，每天生产一个日志文件。一开始使用高版本的kafka(0.9.0.0) maven配置 org.apache.kafka kafka-clien

使用 Python 获取京东商品详情是一项具有实际应用价值的技术。1. 代码实现技巧合理利用各种 Python 库，如 requests 用于发送请求、BeautifulSoup 和 lxml 用于页面解析、Selenium 处理动态加载内容等。注意伪装请求，设置合适的 User-Agent，降低被反爬虫机制识别的风险。对于获取到的商品链接和 ID，通过循环遍历搜索结果页面，结合 XPath 表达式提取所需信息，并进行数据的整理和存储。2. 应对挑战策略。

基于 Python + Django 的大数据电商用户消费行为分析系统，旨在借助 Python 丰富的数据分析库以及 Django 强大的 Web 开发框架，深度剖析电商用户消费行为，为电商平台提供决策支持。 Python 拥有如 Pandas、Numpy、Scikit - learn 等众多数据分析和机器学习库，能高效处理和分析海量用户消费数据。Django 作为 Python 的 Web 框架，提供了快速开发 Web 应用的能力，用于搭建系统的用户界面和数据交互接口。系统设计包含以下主要模块：数据采集

（1）用户注册登录：用户注册为用户并登录超市管理系统；用户对个人信息的增删改查，比如个人资料，密码修改。（2）用户查看商品：用户进行商品信息的阅览，通过发现喜欢的商品后可以购买+评论+收藏。（3）新闻资讯：用户进行资讯的阅览，查看管理者发布的新闻资讯信息。（5）商品购买：用户对喜欢的商品可以加购，在购物车里面，当用户确定提交完毕后，将其提交给服务器后台系统，并生成订单。（6）我的订单：用户在提交订单后，可以对提交的订单进行管理。（7）个人账户：用户点击“个人账户”菜单可以对个人信息以及登录的密码

一家电商平台希望通过分析用户行为（如点击、浏览、购买等），提升推荐系统的精准度和用户体验。后端可以在一些商品详情或查询等接口，直接记录用户行为并传递到Kafka。目标：设计 ClickHouse 表结构，支持高效查询和聚合分析。目标：提供 REST API 接口，支持推荐系统调用用户行为数据。或基于接口特征或自定义注解，通过AOP来记录用户行为信息。目标：将分析结果（如用户兴趣、热门商品）反馈给推荐系统。在 pom.xml 中添加以下依赖。逆着风向，Dare To Be！

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