爬虫+存储+数据分析

为了回答这个问题，我们需要一个具体的代码问题或者一个明确的需求。由于你提出的是一个技术栈的问题，我将提供一个简单的爬虫、数据存储和数据分析的整体流程示例。

假设我们要爬取一个网站上的商品信息，并进行简单的数据分析。

1. 爬虫部分：使用Python的requests库获取网页，BeautifulSoup解析网页。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
def fetch_and_parse_url(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设网页结构已知，提取商品信息
    items = soup.find_all('div', class_='product-item')
    for item in items:
        # 提取商品数据，例如名称和价格
        name = item.find('h1').text
        price = item.find('div', class_='price').text
        # 打印或存储提取的数据
        print(f"Name: {name}, Price: {price}")
 
url = 'http://example.com/products'
fetch_and_parse_url(url)

2. 存储部分：使用pandas将数据存储到CSV文件中。

def store_data_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 假设items是一个包含商品数据的列表
items_data = [{'name': 'Item1', 'price': 100}, {'name': 'Item2', 'price': 200}]
store_data_to_csv(items_data, 'products.csv')

3. 数据分析部分：使用pandas和matplotlib或seaborn进行基本的数据分析。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('products.csv')
 
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist(data['price'], bins=30)
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Histogram of Product Prices')
plt.show()
 
# 或者使用seaborn的散点图来查看价格与其他特性的关系
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='price', y='name', data=data)
plt.show()

这个例子展示了如何将爬虫、数据存储和数据分析结合起来。在实际应用中，你需要根据具体的网站结构和数据分析需求来调整爬虫的解析逻辑和数据分析的方法。