python实现爬取千万淘宝商品的方法

下面是“python实现爬取千万淘宝商品的方法”的攻略：

1. 确定目标

首先要明确我们要爬取的内容：千万淘宝商品的基本信息，包括商品名称、价格、销量、评价等。在爬取之前要了解淘宝网站的页面结构，确定我们爬取的内容所在的位置和对应的CSS选择器。

2. 准备工具

我们需要准备好爬虫所需的工具，主要包括Python编程语言、爬虫框架Scrapy、Python的HTTP请求库Requests、数据处理库Pandas、文本解析库BeautifulSoup和数据存储库MySQL等。

3. 网页抓取

我们可以利用Scrapy框架来进行网页抓取，并使用Requests库来发送HTTP请求。

以下是示例代码：

import scrapy
import requests

class TaobaoSpider(scrapy.Spider):
    name = 'TaobaoSpider'
    start_urls = ['http://www.taobao.com/']

    def parse(self, response):
        item = {}
        url = 'https://s.taobao.com/search?q=电脑&sort=sale-desc'
        headers = {}
        headers[
            "User-Agent"] = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36"
        text = requests.get(url, headers=headers).text
        print(text)

上面的代码中，我们首先定义了一个名为TaobaoSpider的类，该类继承自Scrapy框架的Spider类。然后，我们指定了爬虫的起始网址为淘宝首页，定义了爬取逻辑函数parse()。

在parse()函数中，我们定义了要爬取的淘宝商品的搜索链接url，并设置了headers。接着，使用requests.get()方法发送HTTP请求，将获得的网页内容存储到text变量中，并打印输出。这样我们就完成了网页抓取。

4. 数据抽取

在网页抓取的基础上，我们需要从网页内容中提取出我们需要的数据。通常使用BeautifulSoup库进行网页内容的解析和数据抽取。

以下是示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
items = soup.select('.item.J_MouserOnverReq')

for item in items:
    title = item.select('.row.row-2.title')[0].get_text().strip()
    price = item.select('.price.g_price.g_price-highlight strong')[0].get_text().strip()
    sales = item.select('.deal-cnt')[0].get_text().strip()
    print(title, price, sales)

上面的代码中，我们先使用BeautifulSoup将获得的网页内容解析为一个BeautifulSoup对象。然后，使用select()方法提取出包含淘宝商品信息的每个元素。其中，'.item.J_MouserOnverReq'是CSS选择器，用于获取淘宝商品信息的包含元素。

接着，我们使用select()方法和对应的CSS选择器，分别提取出每个淘宝商品的名称、价格和销量等信息，并打印输出。

5. 数据存储

数据抽取完成后，我们需要将提取出的数据进行存储。通常使用Pandas库进行数据的处理和转换，使用MySQL来进行数据的存储。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import MySQLdb

df = pd.DataFrame(columns=['title', 'price', 'sales'])
items = soup.select('.item.J_MouserOnverReq')

for item in items:
    title = item.select('.row.row-2.title')[0].get_text().strip()
    price = item.select('.price.g_price.g_price-highlight strong')[0].get_text().strip()
    sales = item.select('.deal-cnt')[0].get_text().strip()
    df = df.append({'title': title, 'price': price, 'sales': sales}, ignore_index=True)

db = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
cursor = db.cursor()

for index, row in df.iterrows():
    sql = "INSERT INTO tb_goods (title, price, sales) VALUES ('%s', '%s', '%s')" % (
        row['title'], row['price'], row['sales'])
    cursor.execute(sql)
    db.commit()

db.close()

上面的代码中，我们首先创建一个空的Pandas DataFrame，用于存储淘宝商品的信息。然后，我们先按照第4步的方法，将每个淘宝商品的信息提取到DataFrame中。

接着，我们连接到MySQL数据库，并创建一个游标对象。然后，使用DataFrame的iterrows()方法遍历每行数据，并使用游标对象执行SQL插入语句，将数据插入到MySQL数据库中。

最后释放游标对象和数据库连接资源。

6. 执行爬虫

完成了以上步骤后，我们就可以使用Scrapy框架来执行我们定义的爬虫程序了。在命令行中运行以下命令即可启动爬虫：

scrapy crawl TaobaoSpider

这样，我们就完成了通过Python实现爬取千万淘宝商品的方法，从网页抓取、数据抽取、数据存储到执行爬虫，实现了完整的爬虫流程。