Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享

淘宝是中国最大的电子商务平台之一，许多人都会在淘宝上购物。本攻略将介绍如何使用Python模拟登陆淘宝，并统计淘宝消费情况的方法。

1. 安装Python库

我们需要安装Python的selenium、pandas和numpy库。可以使用以下命令进行安装：

pip install selenium
pip install pandas
pip install numpy

2. 下载浏览器驱动

我们需要下载浏览器驱动，以便使用selenium库控制浏览器。可以从以下网址下载浏览器驱动：

Chrome浏览器驱动：https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads
Firefox浏览器驱动：https://github.com/mozilla/geckodriver/releases

下载完成后，将驱动程序保存到本地，并将其路径添加到系统环境变量中。

3. 编写Python脚本

以下是一个示例代码，演示如何使用Python和selenium库来模拟登陆淘宝，并统计淘宝消费情况：

from selenium import webdriver
import time
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建浏览器对象
browser = webdriver.Chrome()

# 打开淘宝登录页面
browser.get('https://login.taobao.com/')

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 切换到账号密码登录
login_tab = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="J_QRCodeLogin"]/div[5]/a[1]')
login_tab.click()

# 输入账号密码
username_input = browser.find_element_by_id('fm-login-id')
username_input.send_keys('your_username')

password_input = browser.find_element_by_id('fm-login-password')
password_input.send_keys('your_password')

# 等待验证码
time.sleep(10)

# 点击登录按钮
login_button = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="login-form"]/div[4]/button')
login_button.click()

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 进入淘宝购物车页面
browser.get('https://cart.taobao.com/cart.htm')

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 获取购物车商品信息
items = browser.find_elements_by_xpath('//div[@class="item-content"]')

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['商品名称', '商品价格'])

# 遍历购物车商品信息
for item in items:
    name = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="item-title"]/a')
    price = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="item-price"]/p[1]')
    df = df.append({'商品名称': name.text, '商品价格': price.text}, ignore_index=True)

# 统计消费情况
total_price = df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])).sum()
average_price = np.mean(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))
max_price = np.max(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))
min_price = np.min(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))

# 输出统计结果
print('总消费：%.2f元' % total_price)
print('平均消费：%.2f元' % average_price)
print('最高消费：%.2f元' % max_price)
print('最低消费：%.2f元' % min_price)

# 关闭浏览器
browser.quit()

在上面的代码中，我们首先创建了一个浏览器对象，并打开了淘宝登录页面。然后，我们等待页面加载完成，并切换到账号密码登录。接着，我们输入账号密码，并等待验证码。然后，我们点击登录按钮，并等待页面加载完成。接着，我们进入淘宝购物车页面，并等待页面加载完成。然后，我们获取购物车商品信息，并创建一个空的DataFrame。接着，我们遍历购物车商品信息，并将商品名称和价格添加到DataFrame中。然后，我们使用numpy库统计消费情况，并输出统计结果。最后，我们关闭了浏览器。

4. 示例

以下是一个使用Python和selenium库来模拟登陆淘宝，并统计淘宝消费情况的示例：

from selenium import webdriver
import time
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建浏览器对象
browser = webdriver.Chrome()

# 打开淘宝登录页面
browser.get('https://login.taobao.com/')

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 切换到账号密码登录
login_tab = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="J_QRCodeLogin"]/div[5]/a[1]')
login_tab.click()

# 输入账号密码
username_input = browser.find_element_by_id('fm-login-id')
username_input.send_keys('your_username')

password_input = browser.find_element_by_id('fm-login-password')
password_input.send_keys('your_password')

# 等待验证码
time.sleep(10)

# 点击登录按钮
login_button = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="login-form"]/div[4]/button')
login_button.click()

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 进入淘宝购物车页面
browser.get('https://cart.taobao.com/cart.htm')

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 获取购物车商品信息
items = browser.find_elements_by_xpath('//div[@class="item-content"]')

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['商品名称', '商品价格'])

# 遍历购物车商品信息
for item in items:
    name = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="item-title"]/a')
    price = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="item-price"]/p[1]')
    df = df.append({'商品名称': name.text, '商品价格': price.text}, ignore_index=True)

# 统计消费情况
total_price = df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])).sum()
average_price = np.mean(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))
max_price = np.max(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))
min_price = np.min(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))

# 输出统计结果
print('总消费：%.2f元' % total_price)
print('平均消费：%.2f元' % average_price)
print('最高消费：%.2f元' % max_price)
print('最低消费：%.2f元' % min_price)

# 关闭浏览器
browser.quit()

在上面的示例中，我们首先创建了一个浏览器对象，并打开了淘宝登录页面。然后，我们等待页面加载完成，并切换到账号密码登录。接着，我们输入账号密码，并等待验证码。然后，我们点击登录按钮，并等待页面加载完成。接着，我们进入淘宝购物车页面，并等待页面加载完成。然后，我们获取购物车商品信息，并创建一个空的DataFrame。接着，我们遍历购物车商品信息，并将商品名称和价格添加到DataFrame中。然后，我们使用numpy库统计消费情况，并输出统计结果。最后，我们关闭了浏览器。

以下是另一个示例，演示如何使用Python和selenium库来模拟登陆淘宝，并统计淘宝消费情况的方法：

from selenium import webdriver
import time
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建浏览器对象
browser = webdriver.Chrome()

# 打开淘宝登录页面
browser.get('https://login.taobao.com/')

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 切换到账号密码登录
login_tab = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="J_QRCodeLogin"]/div[5]/a[1]')
login_tab.click()

# 输入账号密码
username_input = browser.find_element_by_id('fm-login-id')
username_input.send_keys('your_username')

password_input = browser.find_element_by_id('fm-login-password')
password_input.send_keys('your_password')

# 等待验证码
time.sleep(10)

# 点击登录按钮
login_button = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="login-form"]/div[4]/button')
login_button.click()

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 进入淘宝订单页面
browser.get('https://buyertrade.taobao.com/trade/itemlist/list_bought_items.htm')

# 等待页面加载完成
time.sleep(5)

# 获取订单商品信息
items = browser.find_elements_by_xpath('//div[@class="item-mod__trade-order___1ZMUL"]')

# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['商品名称', '商品价格'])

# 遍历订单商品信息
for item in items:
    name = item.find_element_by_xpath('.//a[@class="item-mod__link"]')
    price = item.find_element_by_xpath('.//div[@class="item-mod__price___1zXGO"]/span[2]')
    df = df.append({'商品名称': name.text, '商品价格': price.text}, ignore_index=True)

# 统计消费情况
total_price = df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])).sum()
average_price = np.mean(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))
max_price = np.max(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))
min_price = np.min(df['商品价格'].apply(lambda x: float(x[1:])))

# 输出统计结果
print('总消费：%.2f元' % total_price)
print('平均消费：%.2f元' % average_price)
print('最高消费：%.2f元' % max_price)
print('最低消费：%.2f元' % min_price)

# 关闭浏览器
browser.quit()

在上面的示例中，我们首先创建了一个浏览器对象，并打开了淘宝登录页面。然后，我们等待页面加载完成，并切换到账号密码登录。接着，我们输入账号密码，并等待验证码。然后，我们点击登录按钮，并等待页面加载完成。接着，我们进入淘宝订单页面，并等待页面加载完成。然后，我们获取订单商品信息，并创建一个空的DataFrame。接着，我们遍历订单商品信息，并将商品名称和价格添加到DataFrame中。然后，我们使用numpy库统计消费情况，并输出统计结果。最后，我们关闭了浏览器。

总结

本攻略介绍了如何使用Python模拟登陆淘宝，并统计淘宝消费情况的方法。我们首先需要安装Python的selenium、pandas和numpy库，并下载浏览器驱动。然后，我们编写Python脚本，创建浏览器对象，打开淘宝登录页面，输入账号密码，等待验证码，点击登录按钮，进入淘宝购物车或订单页面，获取商品信息，创建DataFrame，遍历商品信息，将商品名称和价格添加到DataFrame中，使用numpy库统计消费情况，并输出统计结果。

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Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享

1. 安装Python库

2. 下载浏览器驱动

3. 编写Python脚本

4. 示例

总结

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