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Python 爬蟲實(shí)戰(zhàn)之爬淘寶商品并做數(shù)據(jù)分析

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Python 爬蟲實(shí)戰(zhàn)之爬淘寶商品并做數(shù)據(jù)分析。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

前言

是這樣的,之前接了一個(gè)金主的單子,他想在淘寶開個(gè)小魚零食的網(wǎng)店,想對(duì)目前這個(gè)市場上的商品做一些分析,本來手動(dòng)去做統(tǒng)計(jì)和分析也是可以的,這些信息都是對(duì)外展示的,只是手動(dòng)比較麻煩,所以想托我去幫個(gè)忙。

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一、 項(xiàng)目要求:

具體的要求如下:

1.在淘寶搜索“小魚零食”,想知道前10頁搜索結(jié)果的所有商品的銷量和金額,按照他劃定好的價(jià)格區(qū)間來統(tǒng)計(jì)數(shù)量,給我劃分了如下的一張價(jià)格區(qū)間表:

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2.這10頁搜索結(jié)果中,商家都是分布在全國的哪些位置?

3.這10頁的商品下面,用戶評(píng)論最多的是什么?

4.從這些搜索結(jié)果中,找出銷量最多的10家店鋪名字和店鋪鏈接。

從這些要求來看,其實(shí)這些需求也不難實(shí)現(xiàn),我們先來看一下項(xiàng)目的效果。

二、效果預(yù)覽

獲取到數(shù)據(jù)之后做了下分析,最終做成了柱狀圖,鼠標(biāo)移動(dòng)可以看出具體的商品數(shù)量。

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在10~30元之間的商品最多,越往后越少,看來大多數(shù)的產(chǎn)品都是定位為低端市場。

然后我們?cè)賮砜匆幌氯珖碳业姆植记闆r:

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可以看出,商家分布大多都是在沿海和長江中下游附近,其中以沿海地區(qū)最為密集。

然后再來看一下用戶都在商品下面評(píng)論了一些什么:

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字最大的就表示出現(xiàn)次數(shù)最多,口感味道、包裝品質(zhì)、商品分量和保質(zhì)期是用戶評(píng)價(jià)最多的幾個(gè)方面,那么在產(chǎn)品包裝的時(shí)候可以從這幾個(gè)方面去做針對(duì)性闡述,解決大多數(shù)人比較關(guān)心的問題。

最后就是銷量前10的店鋪和鏈接了。

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在拿到數(shù)據(jù)并做了分析之后,我也在想,如果這個(gè)東西是我來做的話,我能不能看出來什么東西?或許可以從價(jià)格上找到切入點(diǎn),或許可以從產(chǎn)品地理位置打個(gè)差異化,又或許可以以用戶為中心,由外而內(nèi)地做營銷。

越往深想,越覺得有門道,算了,對(duì)于小魚零食這一塊我是外行,不多想了。

三、爬蟲源碼

由于源碼分了幾個(gè)源文件,還是比較長的,所以這里就不跟大家一一講解了,懂爬蟲的人看幾遍就看懂了,不懂爬蟲的說再多也是云里霧里,等以后學(xué)會(huì)了爬蟲再來看就懂了。

測試淘寶爬蟲數(shù)據(jù) apikey secret

import csvimport osimport timeimport wordcloudfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import By

def tongji():    prices = []    with open('前十頁銷量和金額.csv', 'r', encoding='utf-8', newline='') as f:        fieldnames = ['價(jià)格', '銷量', '店鋪位置']        reader = csv.DictReader(f, fieldnames=fieldnames)        for index, i in enumerate(reader):            if index != 0:                price = float(i['價(jià)格'].replace('¥', ''))                prices.append(price)    DATAS = {'<10': 0, '10~30': 0, '30~50': 0,             '50~70': 0, '70~90': 0, '90~110': 0,             '110~130': 0, '130~150': 0, '150~170': 0, '170~200': 0, }    for price in prices:        if price < 10:            DATAS['<10'] += 1        elif 10 <= price < 30:            DATAS['10~30'] += 1        elif 30 <= price < 50:            DATAS['30~50'] += 1        elif 50 <= price < 70:            DATAS['50~70'] += 1        elif 70 <= price < 90:            DATAS['70~90'] += 1        elif 90 <= price < 110:            DATAS['90~110'] += 1        elif 110 <= price < 130:            DATAS['110~130'] += 1        elif 130 <= price < 150:            DATAS['130~150'] += 1        elif 150 <= price < 170:            DATAS['150~170'] += 1        elif 170 <= price < 200:            DATAS['170~200'] += 1
    for k, v in DATAS.items():        print(k, ':', v)

def get_the_top_10(url):    top_ten = []    # 獲取代理    ip = zhima1()[2][random.randint(0, 399)]    # 運(yùn)行quicker動(dòng)作(可以不用管)    os.system('"C:\Program Files\Quicker\QuickerStarter.exe" runaction:5e3abcd2-9271-47b6-8eaf-3e7c8f4935d8')    options = webdriver.ChromeOptions()    # 遠(yuǎn)程調(diào)試Chrome    options.add_experimental_option('debuggerAddress', '127.0.0.1:9222')    options.add_argument(f'--proxy-server={ip}')    driver = webdriver.Chrome(options=options)    # 隱式等待    driver.implicitly_wait(3)    # 打開網(wǎng)頁    driver.get(url)    # 點(diǎn)擊部分文字包含'銷量'的網(wǎng)頁元素    driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '銷量').click()    time.sleep(1)    # 頁面滑動(dòng)到最下方    driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')    time.sleep(1)    # 查找元素    element = driver.find_element(By.ID, 'mainsrp-itemlist').find_element(By.XPATH, './/div[@class="items"]')    items = element.find_elements(By.XPATH, './/div[@data-category="auctions"]')    for index, item in enumerate(items):        if index == 10:            break        # 查找元素        price = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[contains(@class,"price")]').text        paid_num_data = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[@class="deal-cnt"]').text        store_location = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[3]/div[@class="location"]').text        store_href = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[@class="row row-2 title"]/a').get_attribute(            'href').strip()        # 將數(shù)據(jù)添加到字典        top_ten.append(            {'價(jià)格': price,             '銷量': paid_num_data,             '店鋪位置': store_location,             '店鋪鏈接': store_href             })
    for i in top_ten:        print(i)

def get_top_10_comments(url):    with open('排名前十評(píng)價(jià).txt', 'w+', encoding='utf-8') as f:        pass    # ip = ipidea()[1]    os.system('"C:\Program Files\Quicker\QuickerStarter.exe" runaction:5e3abcd2-9271-47b6-8eaf-3e7c8f4935d8')    options = webdriver.ChromeOptions()    options.add_experimental_option('debuggerAddress', '127.0.0.1:9222')    # options.add_argument(f'--proxy-server={ip}')    driver = webdriver.Chrome(options=options)    driver.implicitly_wait(3)    driver.get(url)    driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '銷量').click()    time.sleep(1)    element = driver.find_element(By.ID, 'mainsrp-itemlist').find_element(By.XPATH, './/div[@class="items"]')    items = element.find_elements(By.XPATH, './/div[@data-category="auctions"]')    original_handle = driver.current_window_handle    item_hrefs = []    # 先獲取前十的鏈接    for index, item in enumerate(items):        if index == 10:            break        item_hrefs.append(            item.find_element(By.XPATH, './/div[2]/div[@class="row row-2 title"]/a').get_attribute('href').strip())    # 爬取前十每個(gè)商品評(píng)價(jià)    for item_href in item_hrefs:        # 打開新標(biāo)簽        # item_        driver.execute_script(f'window.open("{item_href}")')        # 切換過去        handles = driver.window_handles        driver.switch_to.window(handles[-1])
        # 頁面向下滑動(dòng)一部分,直到讓評(píng)價(jià)那兩個(gè)字顯示出來        try:            driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '評(píng)價(jià)').click()        except Exception as e1:            try:                x = driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '評(píng)價(jià)').location_once_scrolled_into_view                driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '評(píng)價(jià)').click()            except Exception as e2:                try:                    # 先向下滑動(dòng)100,放置評(píng)價(jià)2個(gè)字沒顯示在屏幕內(nèi)                    driver.execute_script('var q=document.documentElement.scrollTop=100')                    x = driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '評(píng)價(jià)').location_once_scrolled_into_view                except Exception as e3:                    driver.find_element(By.XPATH, '/html/body/div[6]/div/div[3]/div[2]/div/div[2]/ul/li[2]/a').click()        time.sleep(1)        try:            trs = driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@class="rate-grid"]/table/tbody/tr')            for index, tr in enumerate(trs):                if index == 0:                    comments = tr.find_element(By.XPATH, './td[1]/div[1]/div/div').text.strip()                else:                    try:                        comments = tr.find_element(By.XPATH,                                                   './td[1]/div[1]/div[@class="tm-rate-fulltxt"]').text.strip()                    except Exception as e:                        comments = tr.find_element(By.XPATH,                                                   './td[1]/div[1]/div[@class="tm-rate-content"]/div[@class="tm-rate-fulltxt"]').text.strip()                with open('排名前十評(píng)價(jià).txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:                    f.write(comments + '\n')                    print(comments)        except Exception as e:            lis = driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@class="J_KgRate_MainReviews"]/div[@class="tb-revbd"]/ul/li')            for li in lis:                comments = li.find_element(By.XPATH, './div[2]/div/div[1]').text.strip()                with open('排名前十評(píng)價(jià).txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:                    f.write(comments + '\n')                    print(comments)

def get_top_10_comments_wordcloud():    file = '排名前十評(píng)價(jià).txt'    f = open(file, encoding='utf-8')    txt = f.read()    f.close()
    w = wordcloud.WordCloud(width=1000,                            height=700,                            background_color='white',                            font_path='msyh.ttc')    # 創(chuàng)建詞云對(duì)象,并設(shè)置生成圖片的屬性
    w.generate(txt)    name = file.replace('.txt', '')    w.to_file(name + '詞云.png')    os.startfile(name + '詞云.png')

def get_10_pages_datas():    with open('前十頁銷量和金額.csv', 'w+', encoding='utf-8', newline='') as f:        f.write('\ufeff')        fieldnames = ['價(jià)格', '銷量', '店鋪位置']        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)        writer.writeheader()    infos = []    options = webdriver.ChromeOptions()    options.add_experimental_option('debuggerAddress', '127.0.0.1:9222')    # options.add_argument(f'--proxy-server={ip}')    driver = webdriver.Chrome(options=options)    driver.implicitly_wait(3)    driver.get(url)    # driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')    element = driver.find_element(By.ID, 'mainsrp-itemlist').find_element(By.XPATH, './/div[@class="items"]')    items = element.find_elements(By.XPATH, './/div[@data-category="auctions"]')    for index, item in enumerate(items):        price = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[contains(@class,"price")]').text        paid_num_data = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[@class="deal-cnt"]').text        store_location = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[3]/div[@class="location"]').text        infos.append(            {'價(jià)格': price,             '銷量': paid_num_data,             '店鋪位置': store_location})    try:        driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '下一').click()    except Exception as e:        driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')        driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '下一').click()    for i in range(9):        time.sleep(1)        driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')        element = driver.find_element(By.ID, 'mainsrp-itemlist').find_element(By.XPATH, './/div[@class="items"]')        items = element.find_elements(By.XPATH, './/div[@data-category="auctions"]')        for index, item in enumerate(items):            try:                price = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[contains(@class,"price")]').text            except Exception:                time.sleep(1)                driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')                price = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[contains(@class,"price")]').text            paid_num_data = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[1]/div[@class="deal-cnt"]').text            store_location = item.find_element(By.XPATH, './div[2]/div[3]/div[@class="location"]').text            infos.append(                {'價(jià)格': price,                 '銷量': paid_num_data,                 '店鋪位置': store_location})        try:            driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '下一').click()        except Exception as e:            driver.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')            driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT, '下一').click()        # 一頁結(jié)束        for info in infos:            print(info)        with open('前十頁銷量和金額.csv', 'a+', encoding='utf-8', newline='') as f:            fieldnames = ['價(jià)格', '銷量', '店鋪位置']            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)            for info in infos:                writer.writerow(info)

if __name__ == '__main__':    url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E5%B0%8F%E9%B1%BC%E9%9B%B6%E9%A3%9F&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.21814703.201856-taobao-item.1&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306&bcoffset=4&ntoffset=4&p4ppushleft=2%2C48&s=0'    # get_10_pages_datas()    # tongji()    # get_the_top_10(url)    # get_top_10_comments(url)????get_top_10_comments_wordcloud()

通過上面的代碼,我們能獲取到想要獲取的數(shù)據(jù),然后再Bar和Geo進(jìn)行柱狀圖和地理位置分布展示,這兩塊大家可以去摸索一下。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-755342.html

到了這里,關(guān)于Python 爬蟲實(shí)戰(zhàn)之爬淘寶商品并做數(shù)據(jù)分析的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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  • 大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì):基于python商品數(shù)據(jù)采集分析可視化系統(tǒng) 淘寶數(shù)據(jù)采集 大數(shù)據(jù) 大屏可視化(附源碼+論文)?

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    2024年02月03日
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  • 基于python爬蟲技術(shù)對(duì)于淘寶的數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    基于python爬蟲技術(shù)對(duì)于淘寶的數(shù)據(jù)分析的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    本文主要介紹通過 selenium 模塊和 requests 模塊,同時(shí)讓機(jī)器模擬人在瀏覽器上的行為,登錄指定的網(wǎng)站,通過網(wǎng)站內(nèi)部的搜索引擎來搜索自己相應(yīng)的信息,從而獲取相應(yīng)的商品信息,并進(jìn)而獲取數(shù)據(jù),然后通過csv模塊將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到本地庫中,接著在通過pandas、jieba、matplotl

    2024年02月03日
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  • Python淘寶手機(jī)爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)

    ?博主介紹 :黃菊華老師《Vue.js入門與商城開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》《微信小程序商城開發(fā)》圖書作者,CSDN博客專家,在線教育專家,CSDN鉆石講師;專注大學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)教育和輔導(dǎo)。 所有項(xiàng)目都配有從入門到精通的基礎(chǔ)知識(shí)視頻課程,學(xué)習(xí)后應(yīng)對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)答辯。 項(xiàng)目配有對(duì)應(yīng)開發(fā)文檔、

    2024年04月17日
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  • Python爬蟲淘寶手機(jī)數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)

    Python爬蟲淘寶手機(jī)數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)

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    2024年02月03日
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  • Python淘寶家用電器爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)

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    2024年04月12日
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  • Python淘寶電腦銷售數(shù)據(jù)爬蟲可視化分析大屏全屏系統(tǒng)

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    2024年04月09日
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  • 淘寶商品數(shù)據(jù)爬取商品信息采集數(shù)據(jù)分析API接口

    ? ? ?數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)可視化分析的第一步,也是最基礎(chǔ)的一步,數(shù)據(jù)采集的數(shù)量和質(zhì)量越高,后面分析的準(zhǔn)確的也就越高,我們來看一下淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)該如何爬取。 點(diǎn)此獲取淘寶API測試key密鑰 淘寶網(wǎng)站是一個(gè)動(dòng)態(tài)加載的網(wǎng)站,我們之前可以采用解析接口或者用Selenium自動(dòng)化

    2024年03月11日
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