一、需求分析
　　
　　本地竞品监测是小象买菜系统提升市场竞争力的重要功能，主要需求包括：
　　
　　1. 实时价格监控：跟踪竞品平台同类商品价格变化
　　2. 促销活动监测：捕捉竞品的满减、折扣、赠品等营销活动
　　3. 商品品类对比：分析竞品商品种类和SKU丰富度
　　4. 用户评价分析：收集竞品用户反馈和口碑
　　5. 配送服务对比：监测竞品配送时效、范围和费用
　　
　　 二、系统架构设计
　　
　　 1. 数据采集层
　　- 爬虫系统：开发分布式爬虫抓取竞品平台数据
　　 - 商品详情页（价格、库存、规格）
　　 - 促销活动页（满减规则、限时折扣）
　　 - 用户评价区（评分、评论内容）
　　 - 配送政策页（起送价、配送费、时效）
　　
　　- API接口：对接部分开放API获取结构化数据
　　- OCR识别：对图片中的价格信息进行识别
　　
　　 2. 数据处理层
　　- 数据清洗：去除重复、无效数据
　　- 数据标准化：统一商品名称、规格单位等
　　- 价格计算：处理满减、折扣后的实际价格
　　- 情感分析：对用户评价进行情感倾向判断
　　
　　 3. 存储层
　　- 时序数据库：存储价格变化历史（InfluxDB等）
　　- 文档数据库：存储商品详情和评价（MongoDB等）
　　- 关系型数据库：存储竞品基本信息（MySQL等）
　　
　　 4. 应用层
　　- 竞品分析仪表盘：可视化展示关键指标
　　- 异常预警系统：价格变动、促销活动等实时通知
　　- 对比报告生成：自动生成竞品对比分析报告
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 价格监测实现
　　```python
　　 示例：价格变化检测逻辑
　　def detect_price_change(product_id, new_price):
　　 last_price = get_last_price(product_id) 　　 从数据库获取上次价格
　　 if abs(new_price - last_price) / last_price > 0.05: 　　 变化超过5%
　　 trigger_alert(product_id, last_price, new_price)
　　 log_price_change(product_id, new_price)
　　```
　　
　　 2. 促销活动监测
　　```javascript
　　// 示例：促销规则解析
　　function parsePromotion(promoText) {
　　 const rules = {
　　 满减: /满(\d+)减(\d+)/,
　　 折扣: /(\d+)折/,
　　 赠品: /赠(.+?)(?=[\s,]|$)/
　　 };
　　
　　 for (const [type, regex] of Object.entries(rules)) {
　　 const match = promoText.match(regex);
　　 if (match) return {type, params: match.slice(1)};
　　 }
　　 return null;
　　}
　　```
　　
　　 3. 竞品对比看板
　　```html
　　
　　
　　```
　　
　　 四、技术实现要点
　　
　　1. 反爬策略应对：
　　 - 随机User-Agent池
　　 - IP代理轮换
　　 - 请求间隔随机化
　　 - 模拟人类操作行为
　　
　　2. 数据更新策略：
　　 - 热门商品高频更新（每15分钟）
　　 - 普通商品每日更新
　　 - 促销活动实时监测
　　
　　3. 异常处理机制：
　　 - 爬虫失败自动重试
　　 - 数据异常校验
　　 - 人工审核介入流程
　　
　　 五、部署与运维
　　
　　1. 服务器部署：
　　 - 爬虫集群：分布式部署提高抓取效率
　　 - 分析服务：独立服务器处理复杂计算
　　 - Web应用：负载均衡保障访问体验
　　
　　2. 监控告警：
　　 - 爬虫成功率监控
　　 - 数据更新延迟告警
　　 - 系统资源使用监控
　　
　　3. 定期维护：
　　 - 竞品网站结构更新适配
　　 - 无效数据清理
　　 - 分析模型优化
　　
　　 六、合规性考虑
　　
　　1. 遵守《网络安全法》和《数据安全法》
　　2. 尊重竞品网站的robots.txt协议
　　3. 控制抓取频率避免对目标网站造成负担
　　4. 匿名化处理用户评价数据
　　
　　 七、预期效果
　　
　　1. 实时掌握本地市场价格动态
　　2. 快速响应竞品促销策略
　　3. 优化自身商品定价和促销方案
　　4. 提升用户留存率和市场份额
　　5. 为战略决策提供数据支持
　　
　　 八、后续优化方向
　　
　　1. 增加AI预测模型，预判竞品价格走势
　　2. 开发移动端竞品监测应用
　　3. 集成自然语言处理分析用户评价情感
　　4. 扩展至更多本地生活服务领域竞品监测
　　
　　通过此系统的开发实施，小象买菜将能够构建起完善的本地市场竞品监测体系，为业务决策提供强有力的数据支撑。