python3爬取淘宝信息代码分析

关于“python3爬取淘宝信息代码分析”的完整攻略，我们可以从以下几个方面来进行讲解：

爬取淘宝信息的基本原理和流程。
代码的基本结构和分析。
分析代码中需要注意的重要细节。
示例代码及其说明。

首先，我们需要了解爬取淘宝信息的基本原理和流程。通常需要使用Python中的requests和Beautiful Soup库来实现。具体步骤如下：

发送HTTP请求获取页面内容。
解析页面内容并提取所需信息。
将提取的信息写入文件或数据库。

在实现这个过程中，需要注意的一些重要细节包括：

请求头的设置。
打开网页后的等待时间。
数据的分析和清洗。

下面，我们来分析一下代码的基本结构。这篇博客中的代码主要分为以下几个部分：

定义一个函数用于获取页面信息。
定义一个函数用于解析页面内容。
主程序代码。

其中，第一个函数中使用了requests库来获取页面内容，其中需要设置请求头和等待时间。第二个函数中使用了Beautiful Soup库来进行页面内容的解析，其中需要注意正则表达式的使用，以及解析内容中可能存在的乱码等问题。主程序代码则是调用两个函数，将获取到的数据写入文件。

最后，我们来看一下两条示例代码的说明。

示例1：爬取淘宝上的商品信息。

import requests
import re
import json

def get_items():
    url = "https://s.taobao.com/api?_ksTS=1588501259684_528&callback=jsonp529&ajax=true&m=customized&q=%E5%8D%AB%E8%A1%A3&s=36&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20200503&bcoffset=0&sort=pricesort&filter=reserve_price%5B1000%2C%5D"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36",
        "referer": "https://s.taobao.com/search?q=%E5%8D%AB%E8%A1%A3&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20200503&ie=utf8",
        "cookie": "t=327888d42f9a2edf0c7524d363f77f1e;cookie2=125dcb09a752f8ad7addaac5c2f62eb9;v=0;csg=c868b759;_tb_token_=e74fb8488e854;enc=j%2Fp4JmJLUZjh2ZhdmXDY9Q7aO4Quy463HtVoBQtHJxpF%2FUuN0alqQbVML%2F5LPhrD3VTZTUIJw0X9RNouAIK4Qg%3D%3D;_samesite_flag_=true;skt=6611f0e96cbd92a9; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    content = response.content.decode('utf-8')
    content = re.findall(r'jsonp529\((.*)\)', content)[0]
    items = json.loads(content)['API.CustomizedApi']['itemlist']['auctions']
    return items

def extract_item_info(item):
    nick = item.get('nick', '')
    status = item.get('raw_title', '')
    price = item.get('view_price', '')
    payment = item.get('view_fee', '')
    sales = item.get('view_sales', '')
    location = item.get('item_loc', '')
    link = item.get('detail_url', '')
    return {
        "nick": nick,
        "status": status,
        "price": price,
        "payment": payment,
        "sales": sales,
        "location": location,
        "link": link
    }

if __name__ == "__main__":
    items = get_items()
    with open('items.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as f:
        for item in items:
            item_info = extract_item_info(item)
            f.write(','.join(item_info.values()) + '\n')

这个示例代码可以用来爬取淘宝上的商品信息，并将提取的信息保存为csv文件。其中，我们使用了requests库来发送HTTP请求，并使用正则表达式提取json数据。在解析json数据时，我们使用了json库来提取其中的有用部分。最后，我们将提取的数据写入csv文件。

示例2：爬取淘宝上的商品评价信息。

import requests
import re
import json
import time

def get_comments(auction_num_id, page):
    url = f'https://rate.taobao.com/feedRateList.htm?auctionNumId={auction_num_id}&currentPageNum={page}&pageSize=20&rateType=1&orderType=sort_weight&attribute=&sku=&hasSku=false&folded=0&ua=098%23E1hv5pvBvPdvUvCkvvvvvjiPP249sMnWnRz9vPmPmPyftjUljnLVzjDzlG3mcjtnRUvxvC0qSW5bDY41pK6n3zvWkT87IvmpvyCvvvUznvpvhZjH3qOv8ZzYMmLzMSWn9vPsp1A9wzvHpvvhZjzvovvJkbLzdbfqxQvL4H6rN5vQvQx6e8au7zz28%2BzW37QgEEbe3vi2HQhvVPvpvVvUvvv3QhvCvphvC9jhCvvmUvCvpvvUhCvphvC9HBXrihvCvvvvnvpCvUB%2FPsJDX0gvvU7vvpvVvvvZCvpvvvPMMX5j7D2cq7j1uWxi4vRhuMT1hxkvvv9QhvCvpvVvvv3QhvnvphvvvvvvwCvpvVUmcvvpvVvvv3QhvCvphvC9jhCvvmUvCvpvvUhCvphvC9hbXR9hWTvPvpv2yCvvvMMQhvCvpmZvpvhvCYrmVjvpvhvC0QhvCvpvVVvvU9vpCvpGmvnC0v++&callback=jsonp_tbcrate_reviews_list'
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36",
        "referer": "https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.10.72d47b79er7N1t&id=620512002105&ns=1&abbucket=fjh0",
        "cookie": "t=327888d42f9a2edf0c7524d363f77f1e;cookie2=125dcb09a752f8ad7addaac5c2f62eb9;v=0;csg=c868b759;_tb_token_=e74fb8488e854;enc=j%2Fp4JmJLUZjh2ZhdmXDY9Q7aO4Quy463HtVoBQtHJxpF%2FUuN0alqQbVML%2F5LPhrD3VTZTUIJw0X9RNouAIK4Qg%3D%3D;_samesite_flag_=true;skt=6611f0e96cbd92a9; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    content = response.content.decode('gbk')
    comments = re.findall(r'\((.*)\)', content)[0]
    comments = json.loads(comments)['comments']

    return comments

def extract_comment_info(comment):
    userNick = comment.get("userNick", "")
    feedback = comment.get("feedback", "")
    date = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(comment["date"]/1000))
    return {
        "userNick": userNick,
        "feedback": feedback,
        "date": date
    }

if __name__ == "__main__":
    auction_num_id = '620512002105'
    with open('comments.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as f:
        f.write('userNick,feedback,date\n')
        for page in range(1, 11):
            comments = get_comments(auction_num_id, page)
            for comment in comments:
                comment_info = extract_comment_info(comment)
                f.write(','.join(comment_info.values()) + '\n')

这个示例代码可以用来爬取淘宝上的商品评价信息，并将提取的信息保存为csv文件。其中，我们需要使用商品ID来获取评价信息，而评价信息则需要通过正则表达式来提取。最后，我们将提取的数据写入csv文件。注意，这个代码示例中涉及到了时间的处理，我们需要将评价信息中的时间戳转换为正常的日期时间形式。

希望上述攻略和代码示例对您有所帮助！

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