python爬取数据分析淘宝商品_python爬取并分析淘宝商品信息

python爬取并分析淘宝商品信息

Tip:本文仅供学习与交流，切勿用于非法用途！！！

背景介绍

有个同学问我：“XXX，有没有办法搜集一下淘宝的商品信息啊，我想要做个统计”。于是乎，闲来无事的我，又开始琢磨起这事…

俗话说，实践出真知~

小的在这给大家安利一套《2020最新企业Pyhon项目实战》视频教程，点击此处即可获取，希望大家一起进步哦。

一、模拟登陆

兴致勃勃的我，冲进淘宝就准备一顿乱搜：

在搜索栏里填好关键词：“显卡”，小手轻快敲击着回车键(小样~看我的)

心情愉悦的我等待着返回满满的商品信息，结果苦苦的等待换了的却是302，于是我意外地来到了登陆界面。

情况基本就是这么个情况了…

然后我查了一下，随着淘宝反爬手段的不断加强，很多小伙伴应该已经发现，淘宝搜索功能是需要用户登陆的！

关于淘宝模拟登陆，有大大已经利用requests成功模拟登陆(感兴趣的小伙伴请往这边>>>requests登陆淘宝<<

这个方法得先分析淘宝登陆的各种请求，并模拟生成相应的参数，相对来说有一定的难度。于是我决定换一种思路，通过selenium+二维码的方式：

# 打开图片

def Openimg(img_location):

img=Image.open(img_location)

img.show()

# 登陆获取cookies

def Login():

driver = webdriver.PhantomJS()

driver.get('https://login.taobao.com/member/login.jhtml')

try:

driver.find_element_by_xpath('//*[@id="login"]/div[1]/i').click()

except:

pass

time.sleep(3)

# 执行JS获得canvas的二维码

JS = 'return document.getElementsByTagName("canvas")[0].toDataURL("image/png");'

im_info = driver.execute_script(JS) # 执行JS获取图片信息

im_base64 = im_info.split(',')[1] #拿到base64编码的图片信息

im_bytes = base64.b64decode(im_base64) #转为bytes类型

time.sleep(2)

with open('./login.png','wb') as f:

f.write(im_bytes)

f.close()

t = threading.Thread(target=Openimg,args=('./login.png',))

t.start()

print("Logining...Please sweep the code!\n")

while(True):

c = driver.get_cookies()

if len(c) > 20: #登陆成功获取到cookies

cookies = {}

for i in range(len(c)):

cookies[c[i]['name']] = c[i]['value']

driver.close()

print("Login in successfully!\n")

return cookies

time.sleep(1)

通过webdriver打开淘宝登陆界面，把二维码下载到本地并打开等待用户扫码(相应的元素大家通过浏览器的F12元素分析很容易就能找出)。待扫码成功后，将webdriver里的cookies转为DICT形式，并返回。(这里是为了后续requests爬取信息的时候使用)

二、爬取商品信息

当我拿到cookies之后，便能对商品信息进行爬取了。

(小样 ~我来啦)

1. 定义相关参数

定义相应的请求地址，请求头等等：

# 定义参数

headers = {'Host':'s.taobao.com',

'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:63.0) Gecko/20100101 Firefox/63.0',

'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',

'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',

'Accept-Encoding':'gzip, deflate, br',

'Connection':'keep-alive'}

list_url = 'http://s.taobao.com/search?q=%(key)s&ie=utf8&s=%(page)d'

2. 分析并定义正则

当请求得到HTML页面后，想要得到我们想要的数据就必须得对其进行提取，这里我选择了正则的方式。通过查看页面源码：

偷懒的我上面只标志了两个数据，不过其他也是类似的，于是得到以下正则：

# 正则模式

p_title = '"raw_title":"(.*?)"' #标题

p_location = '"item_loc":"(.*?)"' #销售地

p_sale = '"view_sales":"(.*?)人付款"' #销售量

p_comment = '"comment_count":"(.*?)"'#评论数

p_price = '"view_price":"(.*?)"' #销售价格

p_nid = '"nid":"(.*?)"' #商品唯一ID

p_img = '"pic_url":"(.*?)"' #图片URL

(ps.聪明的小伙伴应该已经发现了，其实商品信息是被保存在了g_page_config变量里面，所以我们也可以先提取这个变量(一个字典)，然后再读取数据，也可！)

3. 数据爬取

完事具备，只欠东风。于是，东风来了：

# 数据爬取

key = input('请输入关键字:') # 商品的关键词

N = 20 # 爬取的页数

data = []

cookies = Login()

for i in range(N):

try:

page = i*44

url = list_url%{'key':key,'page':page}

res = requests.get(url,headers=headers,cookies=cookies)

html = res.text

title = re.findall(p_title,html)

location = re.findall(p_location,html)

sale = re.findall(p_sale,html)

comment = re.findall(p_comment,html)

price = re.findall(p_price,html)

nid = re.findall(p_nid,html)

img = re.findall(p_img,html)

for j in range(len(title)):

data.append([title[j],location[j],sale[j],comment[j],price[j],nid[j],img[j]])

print('-------Page%s complete!--------\n\n'%(i+1))

time.sleep(3)

except:

pass

data = pd.DataFrame(data,columns=['title','location','sale','comment','price','nid','img'])

data.to_csv('%s.csv'%key,encoding='utf-8',index=False)

上面代码爬取20也商品信息，并将其保存在本地的csv文件中，效果是这样的：

三、简单数据分析

有了数据，放着岂不是浪费，我可是社会主义好青年，怎能做这种事？ 那么，就让我们来简单看看这些数据叭：

(当然，数据量小，仅供娱乐参考)

1.导入库

# 导入相关库

import jieba

import operator

import pandas as pd

from wordcloud import WordCloud

from matplotlib import pyplot as plt

相应库的安装方法(其实基本都能通过pip解决)：

2.中文显示

# matplotlib中文显示

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

不设置可能出现中文乱码等闹心的情况哦~

3.读取数据

# 读取数据

key = '显卡'

data = pd.read_csv('%s.csv'%key,encoding='utf-8',engine='python')

4.分析价格分布

# 价格分布

plt.figure(figsize=(16,9))

plt.hist(data['price'],bins=20,alpha=0.6)

plt.title('价格频率分布直方图')

plt.xlabel('价格')

plt.ylabel('频数')

plt.savefig('价格分布.png')

价格频率分布直方图：

5.分析销售地分布

# 销售地分布

group_data = list(data.groupby('location'))

loc_num = {}

for i in range(len(group_data)):

loc_num[group_data[i][0]] = len(group_data[i][1])

plt.figure(figsize=(19,9))

plt.title('销售地')

plt.scatter(list(loc_num.keys())[:20],list(loc_num.values())[:20],color='r')

plt.plot(list(loc_num.keys())[:20],list(loc_num.values())[:20])

plt.savefig('销售地.png')

sorted_loc_num = sorted(loc_num.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True)#排序

loc_num_10 = sorted_loc_num[:10] #取前10

loc_10 = []

num_10 = []

for i in range(10):

loc_10.append(loc_num_10[i][0])

num_10.append(loc_num_10[i][1])

plt.figure(figsize=(16,9))

plt.title('销售地TOP10')

plt.bar(loc_10,num_10,facecolor = 'lightskyblue',edgecolor = 'white')

plt.savefig('销售地TOP10.png')

销售地分布：

销售地TOP10：

6.词云分析

# 制作词云

content = ''

for i in range(len(data)):

content += data['title'][i]

wl = jieba.cut(content,cut_all=True)

wl_space_split = ' '.join(wl)

wc = WordCloud('simhei.ttf',

background_color='white', # 背景颜色

width=1000,

height=600,).generate(wl_space_split)

wc.to_file('%s.png'%key)

淘宝商品”显卡“的词云：

写在最后

最后，要说点啥呢~

还是要再次给大家安利这套《2020最新企业Pyhon项目实战》视频教程，点击此处即可获取，希望大家一起进步哦。

(ps.我都这么拼地安利了，您难道还不心动嘛)

感谢各位大大的耐心阅读~