首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >用python爬取分析淘宝商品信息详解技术篇

878

分享到

用python爬取分析淘宝商品信息详解技术篇

2024-04-02 19:04:59 878人浏览独家记忆

Python 官方文档：入门教程 => 点击学习

摘要

目录背景介绍一、模拟登陆二、爬取商品信息1. 定义相关参数2. 分析并定义正则3. 数据爬取三、简单数据分析1.导入库2.中文显示3.读取数据4.分析价格分布5.分析销售地分布6.词

背景介绍

有个同学问我：“XXX，有没有办法搜集一下淘宝的商品信息啊，我想要做个统计”。于是乎，闲来无事的我，又开始琢磨起这事…

在这里插入图片描述

一、模拟登陆

兴致勃勃的我，冲进淘宝就准备一顿乱搜：

在这里插入图片描述

在搜索栏里填好关键词：“显卡”，小手轻快敲击着回车键（小样~看我的）
心情愉悦的我等待着返回满满的商品信息，结果苦苦的等待换了的却是302，于是我意外地来到了登陆界面。

在这里插入图片描述

情况基本就是这么个情况了…
然后我查了一下，随着淘宝反爬手段的不断加强，很多小伙伴应该已经发现，淘宝搜索功能是需要用户登陆的！

关于淘宝模拟登陆，有大大已经利用requests成功模拟登陆（感兴趣的小伙伴请往这边>>>requests登陆淘宝<<<）
这个方法得先分析淘宝登陆的各种请求，并模拟生成相应的参数，相对来说有一定的难度。于是我决定换一种思路，通过selenium+二维码的方式：


# 打开图片
def Openimg(img_location):
    img=Image.open(img_location)
    img.show()

# 登陆获取cookies
def Login():  
    driver = WEBdriver.Phantomjs() 
    driver.get('https://login.taobao.com/member/login.jhtml')
    try:
        driver.find_element_by_xpath('/*;q=0.8',
           'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
           'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br',
           'Connection':'keep-alive'}
list_url = 'Http://s.taobao.com/search?q=%(key)s&ie=utf8&s=%(page)d'

2. 分析并定义正则

当请求得到HTML页面后，想要得到我们想要的数据就必须得对其进行提取，这里我选择了正则的方式。通过查看页面源码：

在这里插入图片描述

偷懒的我上面只标志了两个数据，不过其他也是类似的，于是得到以下正则：


# 正则模式
p_title = '"raw_title":"(.*?)"'       #标题
p_location = '"item_loc":"(.*?)"'    #销售地
p_sale = '"view_sales":"(.*?)人付款"' #销售量
p_comment = '"comment_count":"(.*?)"'#评论数
p_price = '"view_price":"(.*?)"'     #销售价格
p_nid = '"nid":"(.*?)"'              #商品唯一ID
p_img = '"pic_url":"(.*?)"'          #图片URL

（ps.聪明的小伙伴应该已经发现了，其实商品信息是被保存在了g_page_config变量里面，所以我们也可以先提取这个变量（一个字典），然后再读取数据，也可！）

3. 数据爬取

完事具备，只欠东风。于是，东风来了：


# 数据爬取
key = input('请输入关键字:') # 商品的关键词
N = 20 # 爬取的页数 
data = []
cookies = Login()
for i in range(N):
    try:
        page = i*44
        url = list_url%{'key':key,'page':page}
        res = requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)
        html = res.text
        title = re.findall(p_title,html)
        location = re.findall(p_location,html)
        sale = re.findall(p_sale,html)
        comment = re.findall(p_comment,html)
        price = re.findall(p_price,html)
        nid = re.findall(p_nid,html)
        img = re.findall(p_img,html)
        for j in range(len(title)):
            data.append([title[j],location[j],sale[j],comment[j],price[j],nid[j],img[j]])
        print('-------Page%s complete!--------\n\n'%(i+1))
        time.sleep(3)
    except:
        pass
data = pd.DataFrame(data,columns=['title','location','sale','comment','price','nid','img'])
data.to_csv('%s.csv'%key,encoding='utf-8',index=False)

上面代码爬取20也商品信息，并将其保存在本地的csv文件中，效果是这样的：

在这里插入图片描述

三、简单数据分析

有了数据，放着岂不是浪费，我可是社会主义好青年，怎能做这种事？那么，就让我们来简单看看这些数据叭：
（当然，数据量小，仅供娱乐参考）

1.导入库


# 导入相关库
import jieba
import operator
import pandas as pd
from Wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot as plt

相应库的安装方法(其实基本都能通过pip解决)：

jieba
pandas
wordcloud
matplotlib

2.中文显示


# matplotlib中文显示
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

不设置可能出现中文乱码等闹心的情况哦~

3.读取数据


# 读取数据
key = '显卡'
data = pd.read_csv('%s.csv'%key,encoding='utf-8',engine='python')

4.分析价格分布


# 价格分布
plt.figure(figsize=(16,9))
plt.hist(data['price'],bins=20,alpha=0.6)
plt.title('价格频率分布直方图')
plt.xlabel('价格')
plt.ylabel('频数')
plt.savefig('价格分布.png')

价格频率分布直方图：

在这里插入图片描述

5.分析销售地分布


# 销售地分布
group_data = list(data.groupby('location'))
loc_num = {}
for i in range(len(group_data)):
    loc_num[group_data[i][0]] = len(group_data[i][1])
plt.figure(figsize=(19,9))
plt.title('销售地')
plt.scatter(list(loc_num.keys())[:20],list(loc_num.values())[:20],color='r')
plt.plot(list(loc_num.keys())[:20],list(loc_num.values())[:20])
plt.savefig('销售地.png')
sorted_loc_num = sorted(loc_num.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)#排序
loc_num_10 = sorted_loc_num[:10]  #取前10
loc_10 = []
num_10 = []
for i in range(10):
    loc_10.append(loc_num_10[i][0])
    num_10.append(loc_num_10[i][1])
plt.figure(figsize=(16,9))
plt.title('销售地TOP10')
plt.bar(loc_10,num_10,facecolor = 'lightskyblue',edgecolor = 'white')
plt.savefig('销售地TOP10.png')

销售地分布：

在这里插入图片描述

销售地TOP10：

在这里插入图片描述

6.词云分析


# 制作词云
content = ''
for i in range(len(data)):
    content += data['title'][i]
wl = jieba.cut(content,cut_all=True)
wl_space_split = ' '.join(wl)
wc = WordCloud('simhei.ttf',
               background_color='white', # 背景颜色
               width=1000,
               height=600,).generate(wl_space_split)
wc.to_file('%s.png'%key)

淘宝商品”显卡“的词云：

在这里插入图片描述