自学python一个月赚取第一桶金，内心超级激动就忍不住想要分享

自学python一个月赚取第一桶金

大二学生一枚，了解到了python之后就开始了自学，通过csdn的学习，还有加入了python学习群向他们请教，学了一个月之后就尝试接单，赚取了第一桶金。在接单群接到了一份python期末设计。题目如下：

综合使用课程所学的python编程技术，数据处理和分析方法，数据挖掘技术，能够对各种业务数据进行预处理、分析和挖掘。通过课程设计，能熟练掌握和使用数据预处理方法，掌握数据探索方法，会根据数据进行模型选择和建模分析.
（1）从网上爬取某个业务数据，或者从网上下载公开的数据集
（2）对获取的数据集进行数据分析和探索
（3）根据行业知识确定数据挖掘的目标
（4）选择对应的数据挖掘算法对数据进行智能处理和挖掘
（5）对智能处理和挖掘的结果进行业务上的推断和整理

根据题目要求的，我们可以把问题拆分为三个部分：

1. 爬取数据，这个我爬取的是淘宝网的手机数据
2. 挖掘数据，对爬取的数据进行数据清洗，分析
3. 报告排版

爬取数据

爬取的是淘宝手机销量数据，本文爬取淘宝关于“手机”的搜索结果，包含标题、价格、原价、店铺、月销量字段。将结果保存成csv格式，并作简单分析。
用到的python库：selenium、urllib、pyquery、pandas。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
import urllib.parse
from pyquery import PyQuery as pq
import pandas as pd


def scratch_page(driver, url, page):
    """获取网页源代码"""
    wait = WebDriverWait(driver, 10)
    retry_num = 0
    while retry_num < 3:  # 如果打开页面失败，则最多重复三次
        try:
            driver.get(url % (urllib.parse.quote(keyword), page))
            # 等待页面加载完成
            wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '.pc-search-page-item-after'), '下一页'))
            wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.pc-search-items-list li')))
            retry_num = 3
        except:
            retry_num += 1
    return driver


def goods(html):
    """获取单页的所有商品"""
    # 解析网页源代码
    doc = pq(html)
    # 抓取字段：标题、价格、原价、店铺名、月销量
    items = doc('.pc-search-items-list').children('li')
    for item in items.items():
        title = item.find('.title-text').text()  # 标题
        discount_price = item.find('.coupon-price-afterCoupon').text()  # 价格
        original_price = item.find('.coupon-price-old').text()  # 原价
        shop = item.find('.seller-name').text()  # 店铺
        monthly_sales = item.find('.sell-info').text()  # 月销量
        yield [title, discount_price, original_price, shop, monthly_sales]


def main(keyword, total_pages):
    url = 'https://uland.taobao.com/sem/tbsearch?keyword=%s&pnum=%d'
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument('--headless')  # 设置无头chrome
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
    goods_list = pd.DataFrame(columns=['category', 'title', 'discount', 'original_price', 'shop', 'monthly_sales'])
    # 按页爬取
    for page in range(total_pages + 1):
        print('正在抓取第%d页...' % (page + 1))
        driver = scratch_page(driver, url, page)
        html = driver.page_source
        items = goods(html)
        for item in items:
            item.insert(0, keyword)
            goods_list.loc[len(goods_list)] = item
    # 将结果保存到csv中
    goods_list.to_csv('淘宝商品_%s.csv' % keyword, index=False, encoding='utf-8-sig')
    driver.close()
    print('\n抓取完成')
    return


if __name__ == '__main__':

    keyword = '手机'
    total_pages = 16  # 每页60

    main(keyword, total_pages)

在程序运行之后可以看到文件夹多出了.csv的文档，这就是爬取到的原始数据了接下来就是下一步。

数据挖掘

可以看到原始数据之中有很多的问题：

• 表格中原价的那一列中都是￥，我们要把它替换成数值
• 包含了手机壳、蓝牙耳机等非手机数据，需要做进一步数据清洗。
• 有重复值要进行去重处理

这里出现了一个问题：df[‘original_price’]=df[‘original_price’].astype(‘float64’)
could not convert string to float: ‘¥2699.00’
将original_price的货币价格转化为浮点数据的时候报错
pandas不能够直接将货币转为数值型
解决方案： pandas实现数据类型转换有三种基本方法：

使用astype()函数进行强制类型转换
自定义函数进行数据类型转换
使用Pandas提供的函数如to_numeric()、to_datetime()

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv('path',sep=',' ,header = 0,encoding='gbk',usecols=['col1','col2','col3'])#导入数据，把path改成文件路径；数据中有中文的话，就用encoding='gbk'，没有中文的话就用encoding='utf-8'；usecols是可以让我们选择哪几列
data.head()#查看前五行
data.info()#查看各字段的信息,其中包含行数、是否为空、字符类型
data.shape#查看数据集行列分布，几行几列
data.describe()#查看数据的描述性统计，其中包括总数、均值、标准方差、最小最大、第一四分位数、中位数

计算各个属性的统计指标：均值、方差、中位数、众数、最大值、最小值、偏度、峰度、极差、分位数，画出箱型图、直方图、概率分布图等，观察数据的特性。
个

利用matplotlib子模块pyplot中的boxplot函数可以非常方便地绘制箱线图，其中左图的上下须设定为1.5倍的四分位差，右图的上下须设定为3倍的四分位差。从左图可知，发现数据集中至少存在5个异常点，它们均在上须之上；而在右图中并没有显示极端异常点。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt



df=pd.read_csv('淘宝商品_手机.csv')
plt.boxplot(x=df.original_price,
            whis=1.5,
            widths=0.7,
            patch_artist=True,
            showbox=True,
            boxprops={
     'facecolor': 'steelblue'},  # 指定箱体的填充色为铁蓝色
            # 指定异常点的填充色、边框色和大小
            flierprops={
     'markerfacecolor': 'red', 'markeredgecolor': 'red', 'markersize': 4},
            # 指定均值点的标记符号（菱形）、填充色和大小
            meanprops={
     'marker': 'D', 'markerfacecolor': 'black', 'markersize': 4},
            medianprops={
     'linestyle': '--', 'color': 'orange'},  # 指定中位数的标记符号（虚线）和颜色
            labels=['']  # 去除箱线图的x轴刻度值
            )
# 显示图形
plt.show()

可以对数据进行深一步挖掘，然后在进行分析

可以看到“打折“力度大的基本都是低端机型，在价格透明、利润降低的今天，商家难以再维持多年前低配高价的情景。老年机、山寨机打着股折价的幌子，继续靠此手段吸引信息不对称的低收入人群。

1000-2000元档的手机销量最好。普通打工人不会花太高的钱去买一部手机，再一个，电子产品更新迭代的很快，现在1000出头的手机已经做的不错了，看电视、拍照、打游戏都绰绰有余。
售价出现频率直方图：
可以看到绝大多数手机价位分布在3600一下，这和现在智能机的普及有很大的关系，手机基本人手一套，飞入百姓寻常家。

提交订单

完成上面的步骤之后，就是要对报告进行排版布局及进一步整理，这里就不多一一赘述了，然后就是喜闻乐见的时刻，就是提交文档，审核通过之后就等待佣金的发放了。

听到熟悉的支付宝到账，那时候莫名的心安，不枉我洗头掉的那几根头发啊

心得

老实说虽然之前也通过一些其他的兼职（办卡，销售，跑腿，包括现在的寒假工）实现了经济的部分独立，但是结合专业知识赚钱还是头一遭啊，内心肯定是非常的激动的，不过在这一单中真的发现了自己的水平很差劲，有时候大佬们要解释很久才知道自己是哪里出现了问题，只能深深的懊恼，而且在之后和别人解释的时候发现了自己竟然有很多地方都不明白，只能说可以拿过来用却不知道怎么和别人解释，只能说且行且珍惜，慢慢来，好好生活，慢慢遇见。
要是有兴趣的可以点个关注，支持一下我啊，超级感谢，想要交流的也可以加我q1825487691,欢迎交流啊。