Python爬虫+数据可视化：分析唯品会商品数据
前言
唯品会是中国领先的在线特卖会电商平台之一，它以“品牌特卖会”的模式运营，为会员提供品牌折扣商品。唯品会的商品包括服装、鞋类、箱包、美妆、家居、母婴、食品等各类品牌产品。
这就是今天的受害者，我们要拿取上面的泳衣数据，然后可以做些数据可视化
数据来源分析
1. 明确需求
- 明确采集网站以及数据
网址: https://category.vip.com/suggest.php?keyword=%E6%B3%B3%E8%A1%A3&ff=235|12|1|1
数据: 商品信息
2. 抓包分析：通过浏览器自带工具: 开发者工具
-
打开开发者工具: F12 / 右键点击检查选择network
-
刷新网页: 让网页数据重新加载一遍
-
搜索关键字: 搜索数据在哪里
找到数据包: 50条商品数据信息
整页数据内容: 120条 --> 分成三个数据包
1. 前50条数据 --> 前50个商品ID
2. 中50条数据 --> 中50个商品ID
3. 后20条数据 --> 后20个商品ID
已知: 数据分为三组 --> 对比三组数据包请求参数变化规律
请求参数变化规律: 商品ID
分析找一下 是否存在一个数据包, 包含所有商品ID
如果想要获取商品信息 --> 先获取所有商品ID --> ID存在数据包
代码实现步骤: 发送请求 -> 获取数据 -> 解析数据 -> 保存数据
发送请求
我们定义了要爬取的URL地址，并设置了User-Agent请求头，以模拟浏览器发送请求。
使用requests.get方法发送GET请求，并将响应保存在response变量中。
headers = {
# 防盗链 告诉服务器请求链接地址从哪里跳转过来
'Referer': 'https://category.vip.com/',
# 用户代理, 表示浏览器基本身份信息
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
}
# 请求链接
url = 'https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/search/product/rank'
data = {
# 回调函数
# 'callback': 'getMerchandiseIds',
'app_name': 'shop_pc',
'app_version': '4.0',
'warehouse': 'VIP_HZ',
'fdc_area_id': '104103101',
'client': 'pc',
'mobile_platform': '1',
'province_id': '104103',
'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1',
'user_id': '',
'mars_cid': '1689245318776_e2b4a7b51f99b3dd6a4e6d356e364148',
'wap_consumer': 'a',
'standby_id': 'nature',
'keyword': '泳衣',
'lv3CatIds': '',
'lv2CatIds': '',
'lv1CatIds': '',
'brandStoreSns': '',
'props': '',
'priceMin': '',
'priceMax': '',
'vipService': '',
'sort': '0',
'pageOffset': '0',
'channelId': '1',
'gPlatform': 'PC',
'batchSize': '120',
'_': '1689250387620',
}
# 发送请求 --> 响应对象
response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)
解析数据
然后，我们定义了起始标签和结束标签，通过循环的方式遍历文本，并提取每个商品的名称和价格。
# 商品ID -> 120个
products = [i['pid'] for i in response.json()['data']['products']]
# 把120个商品ID 分组 --> 切片 起始：0 结束：50 步长:1
# 列表合并成字符串
product_id_1 = ','.join(products[:50]) # 提取前50个商品ID 0-49
product_id_2 = ','.join(products[50:100]) # 提取中50个商品ID 50-99
product_id_3 = ','.join(products[100:]) # 提取后20个商品ID 100到最后
product_id_list = [product_id_1, product_id_2, product_id_3]
for product_id in product_id_list:
# 请求链接
link = 'https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/product/module/list/v2'
# 请求参数
params = {
# 'callback': 'getMerchandiseDroplets2',
'app_name': 'shop_pc',
'app_version': '4.0',
'warehouse': 'VIP_HZ',
'fdc_area_id': '104103101',
'client': 'pc',
'mobile_platform': '1',
'province_id': '104103',
'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1',
'user_id': '',
'mars_cid': '1689245318776_e2b4a7b51f99b3dd6a4e6d356e364148',
'wap_consumer': 'a',
'productIds': product_id,
'scene': 'search',
'standby_id': 'nature',
'extParams': '{"stdSizeVids":"","preheatTipsVer":"3","couponVer":"v2","exclusivePrice":"1","iconSpec":"2x","ic2label":1,"superHot":1,"bigBrand":"1"}',
'context': '',
'_': '1689250387628',
}
# 发送请求
json_data = requests.get(url=link, params=params, headers=headers).json()
for index in json_data['data']['products']:
# 商品信息
attr = ','.join([j['value'] for j in index['attrs']])
# 创建字典
dit = {
'标题': index['title'],
'品牌': index['brandShowName'],
'原价': index['price']['marketPrice'],
'售价': index['price']['salePrice'],
'折扣': index['price']['mixPriceLabel'],
'商品信息': attr,
'详情页': f'https://detail.vip.com/detail-{index["brandId"]}-{index["productId"]}.html',
}
csv_writer.writerow(dit)
print(dit)
保存数据
然后，我们使用open函数创建一个CSV文件，并指定文件名、写入模式、编码方式等参数。然后使用csv.DictWriter初始化一个写入器对象，并指定表头。
我们使用writer.writeheader()来写入CSV文件的表头，然后遍历items列表，使用writer.writerow()将每个商品的数据写入CSV文件中。
f = open('商品.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'标题',
'品牌',
'原价',
'售价',
'折扣',
'商品信息',
'详情页',
])
csv_writer.writeheader()
数据可视化
先读取数据
df = pd.read_csv('商品.csv')
df.head()
泳衣商品性别占比
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Bar()
.add_xaxis(sex_type)
.add_yaxis("", sex_num)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="泳衣商品性别占比", subtitle=""),
brush_opts=opts.BrushOpts(),
)
)
c.load_javascript()
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
c = (
Pie()
.add("", [list(z) for z in zip(sex_type, sex_num)])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="泳衣商品性别占比"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
c.render_notebook()
商品品牌分布占比
shop_num = df['品牌'].value_counts().to_list()
shop_type = df['品牌'].value_counts().index.to_list()
c = (
Pie()
.add(
"",
[
list(z)
for z in zip(shop_type, shop_num)
],
center=["40%", "50%"],
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="商品品牌分布占比"),
legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
c.render_notebook()
各大品牌商品售价平均价格
# 按城市分组并计算平均薪资
avg_salary = df.groupby('品牌')['售价'].mean()
ShopType = avg_salary.index.tolist()
ShopNum = [int(a) for a in avg_salary.values.tolist()]
# 创建柱状图实例
c = (
Bar()
.add_xaxis(ShopType)
.add_yaxis("", ShopNum)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各大品牌商品售价平均价格"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
dimension=1,
pos_right="5%",
max_=30,
is_inverse=True,
),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)) # 设置X轴标签旋转角度为45度
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
c.render_notebook()
各大品牌商品原价平均价格
# 按城市分组并计算平均薪资
avg_salary = df.groupby('品牌')['原价'].mean()
ShopType_1 = avg_salary.index.tolist()
ShopNum_1 = [int(a) for a in avg_salary.values.tolist()]
# 创建柱状图实例
c = (
Bar()
.add_xaxis(ShopType_1)
.add_yaxis("", ShopNum_1)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="各大品牌商品原价平均价格"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
dimension=1,
pos_right="5%",
max_=30,
is_inverse=True,
),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)) # 设置X轴标签旋转角度为45度
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
c.render_notebook()
唯品会泳衣商品售价价格区间
pie1 = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',width='1000px',height='600px'))
.add('', datas_pair_2, radius=['35%', '60%'])
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(
title="唯品会泳衣商品\n\n售价价格区间",
pos_left='center',
pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
color='#F0F8FF',
font_size=20,
font_weight='bold'
),
)
)
.set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C', '#FFAF34', '#D8BFD8', '#00BFFF', '#7FFFAA'])
)
pie1.render_notebook()
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