Python淘宝家用电器爬虫数据可视化分析大屏全屏系统

由于提供的代码已经是一个完整的示例，并且涉及到的技术较为复杂，下面我将提供一个简化版本的示例，用于演示如何使用Python进行网页爬虫，并对数据进行基本的可视化分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置网页请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 发送请求，获取网页内容
def get_html(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析网页，提取需要的数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data = soup.find_all('div', class_='row')
    items = [[item.find('div', class_='pic').a.img['alt'],
              item.find('div', class_='price').strong.text,
              item.find('div', class_='deal-cnt').text.strip()] for item in data]
    return items
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, file_name):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['商品名称', '价格', '成交量'])
    df.to_csv(file_name + '.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 绘制商品价格分布图
def plot_price_distribution(data):
    prices = [float(item[1].replace('¥', '').replace(',', '')) for item in data]
    plt.hist(prices, bins=100)
    plt.title('商品价格分布')
    plt.xlabel('价格')
    plt.ylabel('数量')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E8%B4%B7%E5%90%88%E7%94%B5%E5%99%A8&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306'
    html = get_html(url)
    data = parse_data(html)
    save_to_csv(data, '淘宝家用电器数据')
    plot_price_distribution(data)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了获取网页内容、解析数据、保存数据到CSV文件以及绘制商品价格分布图的基本功能。需要注意的是，由于爬取的是淘宝的数据，所以在请求头部需要使用合法的User-Agent，并遵守淘宝的爬虫政策。此外，因为涉及到网络请求，所以在解析数据时需要确保选取的数据节点是稳定的。在实际应用中，可以根据需要对代码进行扩展和优化，例如增加异常处理、使用异步IO提高效率、使用代理和IP池等反爬虫策略等。