股票公司官网产品信息爬取系统需求说明书
一、引言
1.1 编写目的
本文档旨在为股票公司官网产品信息爬取系统提供完整的需求定义和功能架构设计，指导系统开发团队理解项目目标、功能需求和技术实现路径，确保系统开发符合预期业务需求。
1.2 背景
在金融信息分析领域，了解上市公司的产品信息对于投资者、分析师和研究人员至关重要。然而，上市公司官网结构各异，产品信息分散，手动收集和整理效率低下。开发一套自动化爬取系统，能够根据股票代码和名称自动提取公司官网产品信息，将极大提升信息获取的效率和准确性。
1.3 定义
- 股票代码：上市公司在证券交易所的唯一标识代码
- 结构化数据：经过整理和规范的数据格式，便于存储和分析
- 网页爬虫：自动浏览和抓取网页内容的程序
- URL去重：避免重复爬取相同网页的技术手段
二、项目概述
2.1 目标
开发一套自动化系统，能够根据输入的股票代码和公司名称，自动爬取该公司官网的所有网页和文件，提取产品信息并生成结构化数据，包括公司名称、股票代码和产品列表等字段。
2.2 功能概述
系统将实现以下核心功能： 1. 股票代码与公司信息匹配 2. 公司官网URL识别与验证 3. 官网内容全面爬取 4. 产品信息智能提取 5. 结构化数据生成与存储 6. 爬取任务管理与监控
2.3 用户特征
系统用户主要包括金融分析师、投资研究人员和数据管理人员，具备基本的计算机操作能力，但不一定具备专业的编程知识。
2.4 运行环境
- 服务器端：Linux服务器或云主机
- 数据库：关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）
- 网络环境：具备稳定的互联网连接
2.5 限制
- 受限于网站反爬机制，可能无法获取某些网站的全部内容
- 产品信息提取准确率受限于自然语言处理技术水平
- 系统性能受限于服务器配置和网络带宽
三、具体需求
3.1 功能需求
3.1.1 输入管理模块
- 支持批量导入股票代码和公司名称列表
- 提供单个股票代码和公司名称的手动输入界面
- 支持导入文件格式包括CSV、Excel等
- 对输入数据进行格式验证和重复数据检查
3.1.2 公司信息匹配模块
- 根据股票代码查询对应的公司官方网站URL
- 支持多种数据源的配置和切换（如东方财富、新浪财经等）
- 对查询结果进行有效性验证
- 提供手动修正和补充公司官网URL的功能
3.1.3 爬虫管理模块
- 支持配置爬取深度和广度
- 实现URL去重机制，避免重复爬取
- 支持断点续爬功能
- 提供爬取速度限制配置
- 支持代理IP池的配置和管理
3.1.4 内容解析模块
- 支持HTML、PDF、Word等多种文件格式解析
- 基于关键词匹配识别产品相关内容
- 利用自然语言处理技术提取产品名称、类型、描述等信息
- 支持自定义产品分类体系
- 提供内容去噪和清洗功能
3.1.5 数据结构化模块
- 将提取的产品信息与公司信息关联
- 生成标准化的JSON或XML格式数据
- 支持数据校验和完整性检查
- 提供数据转换和映射功能
3.1.6 数据存储模块
- 将结构化数据存入关系型数据库
- 保存原始网页内容和爬取日志
- 支持数据导出为常见格式（CSV、Excel、JSON等）
- 提供数据备份和恢复功能
3.1.7 系统管理模块
- 用户权限管理和操作日志记录
- 爬取任务调度和监控
- 系统配置管理
- 性能监控和告警
3.2 非功能需求
3.2.1 性能需求
- 支持同时处理多个爬取任务
- 单网页爬取和解析时间不超过5秒
- 系统并发用户数不少于10个
- 数据处理吞吐量不低于100条记录/分钟
3.2.2 可靠性需求
- 系统7×24小时稳定运行
- 支持故障自动恢复
- 数据备份频率不低于每天一次
- 爬取任务成功率不低于90%
3.2.3 安全性需求
- 用户认证和授权机制
- 数据传输加密
- 访问日志记录和审计
- 防止SQL注入和XSS攻击
3.2.4 易用性需求
- 直观的用户界面设计
- 详细的操作指南和帮助文档
- 清晰的任务状态显示
- 友好的错误提示和处理机制
3.2.5 可扩展性需求
- 支持插件式架构，便于功能扩展
- 支持分布式爬取架构
- 支持与其他系统的数据交换和集成
- 支持自定义解析规则和提取策略
四、功能架构设计
4.1 整体架构
系统采用分层架构设计，主要包括以下几层：
- 接入层：提供用户交互界面和数据导入导出接口
- 业务逻辑层：实现核心业务逻辑，包括爬取控制、内容解析、数据结构化等
- 数据访问层：负责数据的存储和检索
- 基础设施层：提供系统运行所需的基础服务和资源
4.2 模块设计
4.2.1 数据采集子系统
- 股票信息采集模块：从金融数据源获取公司信息
- 网页爬虫模块：实现网站内容的抓取
- 文件处理模块：解析和处理各种格式的文件
4.2.2 数据处理子系统
- 内容解析模块：提取网页中的文本和产品信息
- 信息抽取模块：从文本中识别产品实体和属性
- 数据清洗模块：处理噪声数据和不一致数据
4.2.3 数据管理子系统
- 数据存储模块：管理结构化和非结构化数据
- 数据检索模块：提供数据查询和统计功能
- 数据导出模块：支持多种格式的数据导出
4.2.4 系统管理子系统
- 用户管理模块：管理用户账户和权限
- 系统配置模块：管理系统参数和设置
- 任务调度模块：管理爬取任务的执行计划
- 监控告警模块：监控系统运行状态和性能指标
4.3 数据流设计
- 用户提交股票代码和公司名称
- 系统查询对应的公司官网URL
- 启动爬虫程序爬取官网内容
- 对爬取的内容进行解析和处理
- 提取产品信息并进行结构化处理
- 将结构化数据存入数据库
- 提供数据查询和导出功能
4.4 控制流设计
- 用户登录系统并创建爬取任务
- 系统验证任务参数并分配资源
- 启动爬虫程序并监控爬取进度
- 爬取完成后触发内容解析流程
- 解析完成后进行数据结构化处理
- 将处理结果存入数据库
- 更新任务状态并通知用户
五、技术架构设计
5.1 技术选型
- 开发语言：Java或Node.js
- 爬虫框架：Apache Nutch或WebMagic
- 数据存储：MySQL（结构化数据）+ MongoDB（非结构化数据）
- 消息队列：RabbitMQ或Kafka
- 分布式计算：Hadoop或Spark
- 前端框架：Vue.js或React
- 容器化：Docker和Kubernetes
5.2 数据库设计
- 公司信息表
- 公司ID（主键）
- 公司名称
- 股票代码
- 交易所
- 官网URL
- 公司简介
- 创建时间
-
更新时间
-
产品信息表
- 产品ID（主键）
- 公司ID（外键）
- 产品名称
- 产品类型
- 产品描述
- 产品图片URL
- 产品官网URL
- 创建时间
-
更新时间
-
爬取任务表
- 任务ID（主键）
- 用户ID
- 任务名称
- 任务状态
- 开始时间
- 结束时间
- 爬取URL数量
- 处理文件数量
- 创建时间
-
更新时间
-
网页内容表
- URL（主键）
- 公司ID（外键）
- 网页标题
- 网页内容
- 网页类型
- 爬取时间
- 最后更新时间
5.3 接口设计
- 外部接口
- 股票信息查询接口
- 数据导出接口
-
用户认证接口
-
内部接口
- 爬虫控制接口
- 内容解析接口
- 数据存储接口
- 任务管理接口
六、系统部署与运维
6.1 部署架构
- 开发环境：本地开发环境
- 测试环境：独立测试服务器
- 生产环境：采用负载均衡和集群部署
6.2 运维管理
- 系统监控：监控服务器性能和系统运行状态
- 日志管理：收集和分析系统日志
- 备份恢复：定期备份数据和配置
- 安全管理：实施安全策略和漏洞修复
6.3 性能优化
- 缓存机制：减少重复计算
- 异步处理：提高系统吞吐量
- 分布式架构：支持水平扩展
- 索引优化：提高数据库查询性能
七、项目实施计划
7.1 项目阶段划分
- 需求分析与设计阶段：完成需求调研和系统设计
- 开发阶段：实现系统各个模块的功能
- 测试阶段：进行单元测试、集成测试和系统测试
- 部署阶段：将系统部署到生产环境
- 验收阶段：完成系统验收和交付
7.2 里程碑
- 需求规格说明书完成
- 系统设计文档完成
- 核心功能开发完成
- 系统测试完成
- 系统上线部署
7.3 资源需求
- 开发人员：4-6名
- 测试人员：2-3名
- 运维人员：1-2名
- 服务器资源：根据系统规模和性能要求确定
八、风险评估与应对
8.1 主要风险
- 技术风险：无法攻克某些技术难题
- 质量风险：系统功能和性能不符合预期
- 进度风险：项目进度延迟
- 资源风险：人员流失或资源不足
- 法律风险：爬取行为可能违反网站使用条款或相关法律法规
8.2 应对措施
- 技术风险：提前进行技术调研和可行性分析
- 质量风险：建立严格的质量保证体系
- 进度风险：制定详细的项目计划和监控机制
- 资源风险：做好人员储备和资源规划
- 法律风险：遵守相关法律法规，获取必要的授权和许可
九、附录
9.1 术语表
对文档中使用的专业术语进行解释和定义。
9.2 参考文献
列出文档中引用的相关资料和文献。
9.3 附加说明
提供其他需要说明的事项和补充信息。