# 京东商城毕设

**Repository Path**: skyshanpf/jd

## Basic Information

- **Project Name**: 京东商城毕设
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-04-23
- **Last Updated**: 2025-09-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 京东销售数据分析与可视化系统

基于Python和Vue3的京东电子产品销售数据分析与可视化系统。该系统爬取京东电子产品销售数据，进行数据清洗和分析，并提供可视化界面展示分析结果，同时集成智能推荐功能。

## 项目结构

```
jd/
├── backend/              # 后端代码 (Python FastAPI)
├── frontend/             # 前端代码 (Vue3)
├── docker-compose.yml    # Docker部署配置
└── README.md             # 项目说明文档
```

## 技术栈

### 前端
- Vue 3 + TypeScript
- Vite
- Element Plus
- ECharts 5
- AntV G2Plot
- GSAP动画

### 后端
- Python 3.10
- FastAPI
- SQLAlchemy
- Scrapy
- Pandas/NumPy/Scikit-learn
- LightGBM/XGBoost

### 数据库
- MySQL 8.0
- Redis

## 快速开始

### 系统要求
- Python 3.10 (注意：不建议使用Python 3.13，存在依赖兼容性问题)
- Node.js 16+
- MySQL 8.0+
- Redis 6.0+

### 安装必备工具

在开始之前，请确保已安装以下工具:

```bash
# macOS
brew install cmake libomp

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install cmake build-essential libomp-dev

# Windows
# 请从 https://cmake.org/download/ 下载并安装CMake
```

### 后端设置

1. 创建并激活Python虚拟环境:

```bash
cd backend

# 创建虚拟环境
python3.10 -m venv venv

# 激活虚拟环境 (MacOS/Linux)
source venv/bin/activate

# 激活虚拟环境 (Windows)
venv\Scripts\activate
```

2. 安装依赖:

```bash
# 更新pip
pip install --upgrade pip

# 优先安装lightgbm
pip install lightgbm --prefer-binary

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt
```

如果安装过程中遇到问题，请参考`backend/README.md`中的详细说明。

3. 配置环境变量:

```bash
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，配置数据库连接等信息
```

4. 启动后端服务:

```bash
uvicorn main:app --reload
```

后端API文档将在 http://localhost:8000/docs 可用。

### 前端设置

1. 安装依赖:

```bash
cd frontend
npm install
```

2. 启动开发服务器:

```bash
npm run dev
```

前端应用将在 http://localhost:3000 可用。

### 使用Docker部署

也可以使用Docker Compose一键部署整个应用:

```bash
docker-compose up -d
```

## 功能特点

- **数据爬取**: 爬取京东电子产品三千条以上的销售数据
- **数据分析**: 品牌分析、价格分析、销售趋势分析等
- **用户推荐**: 基于多种算法的个性化推荐
- **可视化界面**: 丰富的图表展示和交互功能
- **后台管理**: 用户管理、数据管理等功能

## 更多信息

- 后端详细文档: 参见 `backend/README.md`
- 前端详细文档: 参见 `frontend/README.md`
- API文档: 启动后端服务后访问 http://localhost:8000/docs

## 贡献指南

欢迎提交Pull Request或Issue来帮助改进本项目。

## 许可证

MIT