使用Python爬了4400条淘宝商品数据,竟发现了这些“潜规则”

使用Python爬取淘宝商品数据，需要进行以下步骤：

1. 确定需求

在开始编写爬虫代码之前，我们需要明确我们所需要爬取的内容以及需要的数据。在爬取淘宝商品数据时，可能需要考虑以下内容：

• 需要爬取的商品类别或关键词；
• 需要爬取的商品信息，例如商品标题、价格、销售量、店铺名称、店铺评分等；
• 需要爬取的商品图片等数据；
• 是否需要设置反爬虫措施等。

2. 分析网站

在确定了需求之后，我们需要分析淘宝网站的页面结构，以便编写符合需求的爬虫代码。可以通过以下方法进行页面结构分析：

• 使用开发者工具（例如Chrome浏览器的开发者工具）分析网页的HTML、CSS、JavaScript代码结构，找到需要爬取的节点和属性；
• 借助第三方工具（例如XPath Helper插件）来辅助分析网页结构和提取数据。

3. 确定爬虫框架

在进行爬虫编写前，需要确定我们所使用的爬虫框架。Python已经有很多成熟的爬虫框架，例如：

• Requests：用于发起HTTP请求；
• BeautifulSoup：用于解析HTML、XML等文档；
• Selenium：用于自动化测试和控制Web浏览器。

在选择爬虫框架时需要考虑其适用场景和功能。

4. 编写爬虫代码

在分析了淘宝网站的页面结构和选择了适合的爬虫框架后，就可以编写爬虫代码了。将爬虫代码分为以下几个部分：

1. 发起HTTP请求，获取需要爬取的页面内容

url = 'https://s.taobao.com/search?q=python'
r = requests.get(url)
html_text = r.text

1. 解析页面内容，获取需要的数据

soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
items = soup.select('div.item.J_MouserOnverReq.item-ad.J_ClickStat.J_ItemPic.Auction.Click')
for item in items:
    title = item.select('div.title a')[0].text.strip()
    price = item.select('div.price strong')[0].text.strip()
    sales = item.select('div.deal-cnt')[0].text.strip()
    shop_name = item.select('div.shop a span')[0].text.strip()
    shop_score = item.select('div.shop span')[5]['title'].strip()
    print(title, price, sales, shop_name, shop_score)

1. 将数据保存到本地数据库或CSV文件等存储介质中

import csv

with open('taobao_python.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['标题', '价格', '销售量', '店铺名称', '店铺评分'])
    for item in items:
        title = item.select('div.title a')[0].text.strip()
        price = item.select('div.price strong')[0].text.strip()
        sales = item.select('div.deal-cnt')[0].text.strip()
        shop_name = item.select('div.shop a span')[0].text.strip()
        shop_score = item.select('div.shop span')[5]['title'].strip()
        writer.writerow([title, price, sales, shop_name, shop_score])

示例

下面是一个爬取淘宝Python相关商品信息的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = 'https://s.taobao.com/search?q=python'
r = requests.get(url)
html_text = r.text

soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
items = soup.select('div.item.J_MouserOnverReq.item-ad.J_ClickStat.J_ItemPic.Auction.Click')
for item in items:
    title = item.select('div.title a')[0].text.strip()
    price = item.select('div.price strong')[0].text.strip()
    sales = item.select('div.deal-cnt')[0].text.strip()
    shop_name = item.select('div.shop a span')[0].text.strip()
    shop_score = item.select('div.shop span')[5]['title'].strip()
    print(title, price, sales, shop_name, shop_score)

with open('taobao_python.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['标题', '价格', '销售量', '店铺名称', '店铺评分'])
    for item in items:
        title = item.select('div.title a')[0].text.strip()
        price = item.select('div.price strong')[0].text.strip()
        sales = item.select('div.deal-cnt')[0].text.strip()
        shop_name = item.select('div.shop a span')[0].text.strip()
        shop_score = item.select('div.shop span')[5]['title'].strip()
        writer.writerow([title, price, sales, shop_name, shop_score])

可以看到，上述示例中，首先我们使用Requests库向淘宝网站发起一个搜索关键字是"python"的请求，然后解析返回网页HTML文本，使用BeautifulSoup库从HTML文本中提取需要的商品信息。

然后，我们将提取到的商品信息保存到本地CSV文件中，以方便后续的数据分析和处理。