美团店铺数据处理工具智能化商品数据提取与图片处理

🚀 核心特性 ​

✨ 界面设计亮点 ​

• Fluent Design风格: 基于QFluentWidgets组件库，采用Microsoft Fluent Design设计语言
• 专业视觉效果: 美团橙色主题图标，统一的品牌标识
• 优化窗口尺寸: 1400x1244像素，确保所有内容完全可见
• 完整日志显示: 280-450px高度的日志区域，支持实时滚动查看

📊 数据处理能力 ​

• JSON解析: 智能解析美团商品数据JSON文件
• 商品信息提取: 自动提取商品名称、价格、描述、图片链接等关键信息
• 数据清洗: 自动处理数据格式，确保信息完整性
• Excel生成: 将提取的商品数据生成结构化Excel表格
• 数据追加: 支持向现有Excel文件追加新数据，智能去重

🖼️ 图片处理功能 ​

• 批量下载: 自动下载商品图片到指定目录
• 格式转换: 支持WebP到JPG格式的自动转换
• 智能命名: 使用完整商品名称作为图片文件名，保持原始字符
• 下载状态跟踪: 实时显示下载进度和成功率

📈 处理结果示例 ​

基于实际测试，工具成功处理了8个商品：

📊 处理统计:
- 商品总数: 8 个
- 图片下载: 8 张 (100% 成功)
- Excel记录: 8 条
- 处理时间: < 2 秒
- 文件大小: 图片总计约6.2MB

生成的文件:

• malatang_products.xlsx: 包含所有商品信息的Excel表格
• images/: 8张商品图片，自动转换为JPG格式
• malatang_processor.log: 详细的处理日志

🎯 适用场景 ​

👥 目标用户 ​

• 美工设计师: 快速获取商品图片和信息
• 数据分析师: 批量处理商品数据
• 运营人员: 商品信息整理和管理
• 开发人员: 数据处理工具参考

💼 应用场景 ​

• 美团商品数据批量处理
• 电商平台商品信息提取
• 图片资源批量下载
• 数据格式转换和清洗

🔧 技术架构 ​

核心技术栈 ​

• GUI框架: PyQt5 + QFluentWidgets
• 数据处理: pandas + openpyxl
• 网络请求: requests
• 图像处理: Pillow (PIL)
• 文件监控: watchdog
• 打包工具: PyInstaller

架构特点 ​

• 模块化设计: 核心逻辑与界面分离
• 多线程处理: 后台处理，界面响应流畅
• 错误处理: 完善的异常处理和日志记录
• 配置管理: 集中化配置文件管理

📋 快速开始 ​

1. 环境要求 ​

• 操作系统: Windows 10/11 (推荐)
• Python版本: Python 3.7+
• 内存要求: 至少4GB RAM
• 磁盘空间: 至少500MB可用空间

2. 安装依赖 ​

# 安装所有依赖
pip install -r requirements.txt

# 或手动安装核心依赖
pip install PyQt5 PyQt-Fluent-Widgets pandas openpyxl requests Pillow watchdog

3. 启动应用 ​

# 推荐方式：双击批处理文件
run.bat

# 或启动Fluent Design界面
python gui_fluent.py