网络爬虫:商品比价定向爬虫

商品比价定向爬虫

Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and Technology

网络爬虫专栏链接


文章目录

      • 商品比价定向爬虫
        • Reference
        • 功能描述
        • 定向爬虫可行性
        • 程序的结构设计
        • 程序编写
        • 源代码
        • 输出结果(部分)
        • 总结


本教程主要参考中国大学慕课的 Python 网络爬虫与信息提取,为个人学习笔记。

在学习过程中遇到了一些问题,都手动记录并且修改更正,保证所有的代码为有效。且结合其他的博客总结了一些常见问题的解决方式。

本教程不商用,仅为学习参考使用。如需转载,请联系本人。

Reference

爬虫 MOOC

数据分析 MOOC

廖雪峰老师的 Python 教程

功能描述

目标:获取某平台搜索页面的信息,提取其中的商品名称和价格。

理解:

  • 某平台的搜索接口

  • 翻页的处理

在这里插入图片描述

搜索接口和翻页的URL对应属性:

“书包”

网络爬虫:商品比价定向爬虫_第1张图片

定向爬虫可行性

网络爬虫:商品比价定向爬虫_第2张图片

我们是类人行为,本实例仅探讨技术实现,即是以人类行为访问网站。

请注意,不要不加限制地爬取。

程序的结构设计

步骤1:提交商品搜索请求,循环获取页面

步骤2:对于每个页面,提取商品名称和价格信息

步骤3:将信息输出到屏幕上

程序编写

价格:

网络爬虫:商品比价定向爬虫_第3张图片

名字:

网络爬虫:商品比价定向爬虫_第4张图片

只需将 view_priceraw_title 从众多信息中提取出来即可

源代码

# -*- coding:utf-8 -*-

import requests
import re

#需要修改requests.get()方法中控制访问的参数headers,解决网站的反爬问题
headers = {'cookie':'thw=cn; v=0; t=ab66dffdedcb481f77fd563809639584; cookie2=1f14e41c704ef58f8b66ff509d0d122e; _tb_token_=5e6bed8635536; cna=fGOnFZvieDECAXWIVi96eKju; unb=1864721683; sg=%E4%B8%8B3f; _l_g_=Ug%3D%3D; skt=83871ef3b7a49a0f; cookie1=BqeGegkL%2BLUif2jpoUcc6t6Ogy0RFtJuYXR4VHB7W0A%3D; csg=3f233d33; uc3=vt3=F8dBy3%2F50cpZbAursCI%3D&id2=UondEBnuqeCnfA%3D%3D&nk2=u%2F5wdRaOPk21wDx%2F&lg2=VFC%2FuZ9ayeYq2g%3D%3D; existShop=MTU2MjUyMzkyMw%3D%3D; tracknick=%5Cu4E36%5Cu541B%5Cu4E34%5Cu4E3F%5Cu5929%5Cu4E0B; lgc=%5Cu4E36%5Cu541B%5Cu4E34%5Cu4E3F%5Cu5929%5Cu4E0B; _cc_=WqG3DMC9EA%3D%3D; dnk=%5Cu4E36%5Cu541B%5Cu4E34%5Cu4E3F%5Cu5929%5Cu4E0B; _nk_=%5Cu4E36%5Cu541B%5Cu4E34%5Cu4E3F%5Cu5929%5Cu4E0B; cookie17=UondEBnuqeCnfA%3D%3D; tg=0; enc=2GbbFv3joWCJmxVZNFLPuxUUDA7QTpES2D5NF0D6T1EIvSUqKbx15CNrsn7nR9g%2Fz8gPUYbZEI95bhHG8M9pwA%3D%3D; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156; mt=ci=32_1; alitrackid=www.taobao.com; lastalitrackid=www.taobao.com; swfstore=97213; x=e%3D1%26p%3D*%26s%3D0%26c%3D0%26f%3D0%26g%3D0%26t%3D0%26__ll%3D-1%26_ato%3D0; uc1=cookie16=UtASsssmPlP%2Ff1IHDsDaPRu%2BPw%3D%3D&cookie21=UIHiLt3xThH8t7YQouiW&cookie15=URm48syIIVrSKA%3D%3D&existShop=false&pas=0&cookie14=UoTaGqj%2FcX1yKw%3D%3D&tag=8&lng=zh_CN; JSESSIONID=A502D8EDDCE7B58F15F170380A767027; isg=BMnJJFqj8FrUHowu4yKyNXcd2PXjvpa98f4aQWs-RbDvsunEs2bNGLfj8BYE6lWA; l=cBTDZx2mqxnxDRr0BOCanurza77OSIRYYuPzaNbMi_5dd6T114_OkmrjfF96VjWdO2LB4G2npwJ9-etkZ1QoqpJRWkvP.; whl=-1%260%260%261562528831082',
          'user-agent':'Mozilla/5.0'}

def getHTMLText(url):
    try:
        r = requests.get(url, headers = headers, timeout = 30)	#类比当时爬亚马逊的例子
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""


def parsePage(ilt, html):
    try:
        plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html)    #匹配价格
        tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"', html)    #匹配名称。*?表示最小匹配,只取得最后一个"的内容
        for i in range(len(plt)):
            price = eval(plt[i].split(':')[1])  #eval将最外层单双引号去掉,split以:作为分隔
            title = eval(tlt[i].split(':')[1])
            ilt.append([price, title])
    except:
        print("")


def printGoodsList(ilt):
    tplt = "{:4}\t{:8}\t{:16}"
    print(tplt.format("序号", "价格", "商品名称"))
    count = 0
    for g in ilt:
        count = count + 1
        print(tplt.format(count, g[0], g[1]))


def main():
    goods = '书包'
    depth = 3   #爬取深度
    start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods
    infoList = []
    for i in range(depth):
        try:
            url = start_url + '&s=' + str(44*i)
            html = getHTMLText(url)
            parsePage(infoList, html)
        except:
            continue
    printGoodsList(infoList)


main()

输出结果(部分)

网络爬虫:商品比价定向爬虫_第5张图片

总结

采用 requests‐re 路线实现了某电商平台商品比价定向爬虫。

熟练掌握正则表达式在信息提取方面的应用。

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