1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和电子商务的快速发展，二手车交易市场规模不断扩大，线上交易平台成为用户买卖二手车的重要渠道。
然而，海量的二手车交易数据分散在各个网站平台，为用户获取全面、准确的车源信息带来了困难，也为二手车市场分析和预测带来了挑战。
本课题旨在开发一个基于Scrapy框架的二手车网站数据抓取系统，实现对目标网站二手车信息的自动化采集、处理和存储，为用户提供便捷的数据获取途径，并为二手车市场研究提供数据支持，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网技术的快速发展和数据价值的日益凸显，网络数据抓取技术引起了学术界和工业界的广泛关注。
网络爬虫作为一种重要的数据获取手段，被广泛应用于各个领域，例如：搜索引擎、价格监控、市场分析等。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于Scrapy框架的二手车网站数据抓取系统的构建，主要内容包括：
1.需求分析:分析二手车网站数据抓取的需求，包括数据源选择、数据字段确定、数据抓取频率等，为系统设计提供依据。
2.系统设计:设计系统的架构和模块划分，包括数据抓取模块、数据存储模块、数据预处理模块、用户界面模块等，明确各模块的功能和接口。
3.系统实现:基于Scrapy框架，使用Python语言编写爬虫程序，实现对目标网站二手车数据的抓取、解析和存储。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:通过查阅相关文献资料，了解二手车市场现状、网络爬虫技术、Scrapy框架等方面的研究进展，为课题研究提供理论基础。
2.需求分析:对目标二手车网站进行分析，确定数据抓取目标、数据字段、数据抓取频率等，为系统设计提供依据。
3.系统设计:采用模块化设计思想，将系统划分为数据抓取模块、数据存储模块、数据预处理模块、用户界面模块等，并设计各模块的功能、接口和数据流程。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性强:本课题针对二手车网站数据抓取的特定需求，设计并实现了一个高效、稳定的数据抓取系统，具有较强的针对性和实用性。
2.技术融合:本课题将Scrapy框架、MongoDB数据库、数据预处理技术等多种技术进行融合，构建了一个完整的二手车网站数据抓取系统，具有一定的技术先进性。
3.应用价值:本课题开发的系统可为二手车交易平台、二手车评估机构、汽车厂商等提供数据支持，具有一定的应用价值和社会效益。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘畅, 江建国, 周清雷. 面向深度学习的网络爬虫关键技术研究[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(1): 1-10.
2. 李明, 王志强, 张伟. 基于Scrapy的电商网站数据抓取与分析[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 165-171.
3. 陈曦, 张涛, 刘洋. 基于网络爬虫的二手车交易市场数据分析[J]. 统计与决策, 2020(11): 182-186.
