Python爬虫实战之爬取某宝男装信息

本文将介绍如何使用Python爬虫爬取某宝男装信息。我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来实现爬虫功能。以下是完整攻略：

步骤一：分析网页结构

在编写爬虫之前，我们需要先分析网页的结构，确定需要爬取的信息。我们可以使用Chrome浏览器的开发者工具来分析网页结构。以下是分析结果：

• 网页地址：https://s.taobao.com/search?q=%E7%94%B7%E8%A3%85&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20220514&ie=utf8
• 爬取信息：商品名称、价格、销量、店铺名称、店铺评分

步骤二：编写爬虫代码

在分析网页结构之后，我们可以编写爬虫代码。以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_html(url):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text
    return html

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    items = soup.find_all("div", class_="item J_MouserOnverReq  ")
    results = []
    for item in items:
        result = {}
        result["title"] = item.find("div", class_="title").text.strip()
        result["price"] = item.find("strong").text.strip()
        result["sales"] = item.find("div", class_="deal-cnt").text.strip()
        result["shop"] = item.find("div", class_="shop").text.strip()
        result["score"] = item.find("div", class_="dsr-info").find_all("span")[1].text.strip()
        results.append(result)
    return results

def main():
    url = "https://s.taobao.com/search?q=%E7%94%B7%E8%A3%85&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20220514&ie=utf8"
    html = get_html(url)
    results = parse_html(html)
    for result in results:
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为get_html的函数，该函数接受一个网页地址作为参数，并使用requests库发送HTTP请求，获取网页的HTML代码。然后，我们定义了一个名为parse_html的函数，该函数接受一个HTML代码作为参数，并使用BeautifulSoup库解析HTML代码，提取需要的信息。最后，我们定义了一个名为main的函数，该函数调用get_html和parse_html函数，获取并解析网页信息，并使用print函数输出结果。

示例说明

以下是两个示例说明，用于演示“Python爬虫实战之爬取某宝男装信息”的完整攻略：

示例1：爬取单页信息

假设我们需要爬取某宝男装的单页信息。以下是示例代码：

url = "https://s.taobao.com/search?q=%E7%94%B7%E8%A3%85&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20220514&ie=utf8"
html = get_html(url)
results = parse_html(html)
for result in results:
    print(result)

在这个示例中，我们首先定义了一个名为url的变量，该变量包含了需要爬取的网页地址。然后，我们调用get_html函数获取网页的HTML代码，并调用parse_html函数解析HTML代码，提取需要的信息。最后，我们使用print函数输出结果。

示例2：爬取多页信息

假设我们需要爬取某宝男装的多页信息，这些信息存储在一个CSV文件中。以下是示例代码：

import csv

with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["商品名称", "价格", "销量", "店铺名称", "店铺评分"])
    for i in range(1, 11):
        url = f"https://s.taobao.com/search?q=%E7%94%B7%E8%A3%85&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20220514&ie=utf8&s={(i-1)*44}"
        html = get_html(url)
        results = parse_html(html)
        for result in results:
            writer.writerow([result["title"], result["price"], result["sales"], result["shop"], result["score"]])

在这个示例中，我们首先使用Python的csv模块创建一个名为results.csv的CSV文件，并写入表头。然后，我们使用for循环遍历1到10的数字，构造每个网页的地址，并调用get_html和parse_html函数获取和解析网页信息。在循环中，我们使用csv.writer对象将每个结果写入CSV文件中。