电商比价系统的搭建需要哪些方面着手准备?

搭建一个淘宝/京东比价系统所需的时间取决于多个因素,包括但不限于系统的复杂度、开发团队的规模与经验、数据源获取的难易程度、技术选型等。以下是一个大致的时间估计和考虑因素:

  1. 需求分析与设计
    • 确定系统的主要功能,如商品搜索、价格对比、价格历史趋势等。
    • 设计数据库结构,确定存储哪些数据。
    • 编写详细的需求文档和设计文档。
    • 这个阶段可能需要1周到2周的时间。
  2. 技术选型与准备
    • 选择后端开发语言(如Java、Python、Node.js等)。
    • 选择前端技术栈(如React、Vue、Angular等)。
    • 确定数据库类型(如MySQL、MongoDB等)。
    • 配置开发环境,包括服务器、开发工具等。
    • 这个阶段可能需要1周到1.5周的时间。
  3. 数据抓取与清洗
    • 从淘宝/京东等电商平台抓取商品数据。淘宝/京东电商API接口接入。
    • 数据清洗,去除冗余信息,规范化数据格式。
    • 可能需要处理反爬虫机制。
    • 这个阶段可能需要较长的时间,因为数据抓取可能受到多种因素的影响(如平台政策、网络状况等),可能需要2周到1个月的时间。
  4. 后端开发
    • 实现商品搜索功能。
    • 实现价格对比功能。
    • 实现价格历史趋势的存储与展示。
    • 实现用户认证、权限控制等辅助功能。
    • 这个阶段可能需要2周到3周的时间,具体取决于系统的复杂度。
  5. 前端开发
    • 设计用户界面。
    • 实现用户界面的交互逻辑。
    • 与后端进行联调。
    • 这个阶段可能需要1周到2周的时间。
  6. 测试与部署
    • 对系统进行功能测试、性能测试等。
    • 修复测试中发现的bug。
    • 部署到生产环境。
    • 这个阶段可能需要1周到1.5周的时间。
  7. 优化与迭代
    • 根据用户反馈和数据分析进行功能优化。
    • 迭代开发,增加新的功能或改进现有功能。
    • 这个阶段是一个持续的过程。

综上所述,从零开始搭建一个基本的淘宝/京东比价系统,可能需要大约2个月到3个月的时间。但请注意,这只是一个大致的估计,实际时间可能会根据具体情况有所不同。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/701233.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C# Web控件与数据感应之模板循环输出

目录 关于模板循环输出 准备数据源 ​范例运行环境 RepeatHtml 方法 设计与实现 如何获取模板内容 getOuterHtml 方法 getInnerHtml 方法 调用示例 小结 关于模板循环输出 数据感应也即数据捆绑,是一种动态的,Web控件与数据源之间的交互&…

Web学习_SQL注入_联合查询注入

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集, UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句 中的列名,并且UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的 列。 联合查询注入就是利用union操作符,将攻击者希望查询的语句…

VS2019+QT5.15调用动态库dll带有命名空间

VS2019QT5.15调用动态库dll带有命名空间 vs创建动态库 参考: QT调用vs2019生成的c动态库-CSDN博客 demo的dll头文件: // 下列 ifdef 块是创建使从 DLL 导出更简单的 // 宏的标准方法。此 DLL 中的所有文件都是用命令行上定义的 DLL3_EXPORTS // 符号…

CST软件眼图工具Eye Diagram Tools (中)--- Classical流程

距离上次眼图介绍快两年了,由于上期已经将重点推荐的方法(statistical流程)介绍了,所以一直没急着涉及这个话题。 仿真实例011:眼图工具Eye Diagram Tools(上) 先总结一下之前介绍过的内容&am…

Java对象的序列化与反序列化

序列化和反序列化是什么 当两个进程远程通信时,彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据,都会以二进制序列的形式在网络上传送。比如:我们可以通过http协议发生字符串信息;我们也可以在网络上直接发生Java对象。发送方…

佐西卡在美国InfoComm 2024展会上亮相投影镜头系列

6月12日至14日,2024美国视听显示与系统集成展览会将在拉斯维加斯会议中心盛大开幕。这场北美最具影响力的视听技术盛会,将汇集全球顶尖的视听解决方案,展现专业视听电子系统集成、灯光音响等领域的最新技术动态。 在这场科技盛宴中&#xff0…

数据可视化后起之秀——pyecharts

题目一:绘制折线图,展示商家A与商家B各类饮品的销售额 题目描述: 编写程序。根据第9.3.1,绘制折线图,展示商家A与商家B各类饮品的销售额。 运行代码: #绘制折线图,展示商家A与商家B各类饮品的…

油气管道可视化:推动行业智慧化发展

图扑油气管道可视化系统集成多源数据,提供全景监控与预警功能,增强管道管理的安全性和响应速度,驱动行业智慧升级。

PS系统教程16

图案图章工具-印象派效果 另一种用法-印象派效果 新建图层选择图案进行绘画 如果绘画效果不强 进行画笔设置 选择复位所有锁定位置 将画笔改为硬边缘 为什么没有出来雨点效果 因为我们选择了印象派 新建图层取消勾选印象派 基本用法:可以去做图案和背景 使用…

充电宝哪个牌子最耐用最值得入手?多维度实测三款充电宝

在如今这个手机不离手的时代,充电宝已然成为我们生活中不可或缺的伙伴。但面对市场上琳琅满目的充电宝品牌和产品,我们常常陷入纠结:充电宝哪个牌子最耐用最值得入手呢?为了给大家提供最真实、最实用的参考,我们精心挑…

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】解析开源:gradio:在Python中构建机器学习Web应用

目录 下载项目 快速开始 Gradio能做什么? Hello, World Interface 类 组件属性 多输入和输出组件 一个图像示例 Blocks: 更加灵活且可控 你好, Blocks 更多复杂性 尝试 政安晨的个人主页:政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏…

Stable Diffusion 改变光线的能力简直太强大了!

在没有 Stable Diffusion 的年代,对照片的光线进行后期处理,基本要依靠 Photoshop。比如添加一个曝光图层。这个技术对于形状简单的物体来说很方便,因为光线效果很好模拟。但对于形状复杂的主体,比如人来说,要想实现自…

革新内容创作:AI生成工具的力量

作为一名AI爱好者,我积累了许多实用的AI生成工具。今天,我想分享一些我经常使用的工具,这些工具不仅能帮助提升工作效率,还能激发创意思维。 我们都知道,随着技术的进步,AI生成工具已经变得越来越智能&…

游戏试玩站打码zq平台系统可运营的任务网源码

安装说明 1.恢复数据; 2.数据连接库配置路径:protected\config\mail.php 文件中修改第60行 (记得不要用记事本修改,否则可能会出现验证码显示不了问题,建议用Notepad) 3.浏览器访问输入 127.0.0.2 显示界…

NOSQL -- MOGODB

Mogodb简介: 是一个开源的, 高性能, 无模式的文档型数据库. NoSql数据库产品当中的一种, 也是最像关系型数据库的非关系型数据库 使用场景: 针对不同的应用场景, 以及其对应的修改对应数据的频率, 我们可以以此选择需要哪一种类型的数据库 Mongo的使用: 启动: 在解压完成之后…

使引用作为函数参数将变量i和j的值互换

C之所以增加引用机制,主要是把它作为函数参数,以扩充函数传递数据的功能。 解题思路: 传递变量的地址。形参是指针变量,实参是一个变量的地址,调用函数时,形参(指针变量)得到实参变…

【计算机毕业设计】258基于微信小程序的课堂点名系统

🙊作者简介:拥有多年开发工作经验,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的项目或者毕业设计。 代码可以私聊博主获取。🌹赠送计算机毕业设计600个选题excel文件,帮助大学选题。赠送开题报告模板&#xff…

聚焦新版综合编程能力面试考查汇总

目录 一、业务性编程和广度能力考查 (一)基本定义 (二)必要性分析 二、高频考查样题(编程扩展问法) 考题1: 用java 代码实现一个死锁用例,说说怎么解决死锁问题?(高…

测试开发面经分享,面试七天速成 DAY 1

1. get、post、put、delete的区别 a. get请求: i. 用于从服务器获取资源。请求参数附加在URL的查询字符串中。 ii. 对服务器的请求是幂等的,即多次相同的GET请求应该返回相同的结果。 iii. 可以被缓存,可以被收藏为书签。 iv. 对于敏感数据不…

第26讲:Ceph集群OSD扩缩容中Reblanceing数据重分布

文章目录 1.Reblanceing数据重分布的概念2.验证Reblanceing触发的过程3.Reblanceing细节4.临时关闭Reblanceing机制 1.Reblanceing数据重分布的概念 当集群中OSD进行扩缩容操作后,会触发一个Reblanceing数据重分布的机制,简单的理解就是将扩缩容前后OSD…