Python爬取京东商品销售数据进行数据分析示例代码，以口红为例

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一、准备工作

驱动安装

实现案例之前，我们要先安装一个谷歌驱动，因为我们是使用selenium 操控谷歌驱动，然后操控浏览器实现自动操作的，模拟人的行为去操作浏览器。

以谷歌浏览器为例，打开浏览器看下我们自己的版本，然后下载跟自己浏览器版本一样或者最相近的版本，下载后解压一下，把解压好的插件放到我们的python环境里面，或者和代码放到一起也可以。

模块使用与介绍

• selenium pip install selenium ，直接输入selenium的话是默认安装最新的，selenium后面加上版本号就是安装对应的的版本；
• csv 内置模块，不需要安装，把数据保存到Excel表格用的；
• time 内置模块，不需要安装，时间模块，主要用于延时等待；

二、流程解析

我们访问一个网站，要输入一个网址，所以代码也是这么写的。

首先导入模块

from selenium import webdriver

文件名或者包名不要命名为selenium，会导致无法导入。 webdriver可以认为是浏览器的驱动器，要驱动浏览器必须用到webdriver，支持多种浏览器。

实例化浏览器对象 ，我这里用的是谷歌，建议大家用谷歌，方便一点。

driver = webdriver.Chrome()

我们用get访问一个网址，自动打开网址。

driver.get('https://www.jd.com/')

运行一下

打开网址后，以买口红为例。

我们首先要通过你想购买的商品关键字来搜索得到商品信息，用搜索结果去获取信息。

那我们也要写一个输入，空白处点击右键，选择检查。选择element 元素面板

鼠标点击左边的箭头按钮，去点击搜索框，它就会直接定位到搜索标签。在标签上点击右键，选择copy，选择copy selector 。如果你是xpath ，就copy它的xpath 。然后把我们想要搜索的内容写出来

driver.find\_element\_by\_css\_selector('#key').send\_keys('口红')

再运行的时候，它就会自动打开浏览器进入目标网址搜索口红。

同样的方法，找到搜索按钮进行点击。

driver.find\_element\_by\_css\_selector('.button').click()

再运行就会自动点击搜索了，页面搜索出来了，那么咱们正常浏览网页是要下拉网页对吧，咱们让它自动下拉就好了。 先导入time模块

import time

执行页面滚动的操作

def drop\_down():
    """执行页面滚动的操作"""  # javascript
    for x in range(1, 12, 2):  # for循环下拉次数，取1 3 5 7 9 11， 在你不断的下拉过程中, 页面高度也会变的；
        time.sleep(1)
        j = x / 9  # 1/9  3/9  5/9  9/9
        # document.documentElement.scrollTop  指定滚动条的位置
        # document.documentElement.scrollHeight 获取浏览器页面的最大高度
        js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight \* %f' % j
        driver.execute\_script(js)  # 执行我们JS代码

循环写好了，然后调用一下。

drop\_down()

我们再给它来个延时

driver.implicitly\_wait(10)

这是一个隐式等待，等待网页延时，网不好的话加载很慢。

隐式等待不是必须等十秒，在十秒内你的网络加载好后，它随时会加载，十秒后没加载出来的话才会强行加载。

还有另外一种死等的，你写的几秒就等几秒，相对没有那么人性化。

time.sleep(10)

加载完数据后我们需要去找商品数据来源

价格/标题/评价/封面/店铺等等

还是鼠标右键点击检查，在element ，点击小箭头去点击你想查看的数据。

可以看到都在li标签里面 获取所有的 li 标签内容，还是一样的，直接copy 。 在左下角就有了 这里表示的是取的第一个，但是我们是要获取所有的标签，所以左边框框里 li 后面的可以删掉不要。 不要的话，可以看到这里是60个商品数据，一页是60个。 所以我们把剩下的复制过来, 用lis接收一下 。

lis = driver.find\_elements\_by\_css\_selector('#J\_goodsList ul li')

因为我们是获取所有的标签数据，所以比之前多了一个s

打印一下

print(lis)

通过lis返回数据 列表 [] 列表里面的元素 <> 对象

遍历一下，把所有的元素拿出来。

for li in lis:
 
    title = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-name em').text.replace('\\n', '')  # 商品标题 获取标签文本数据
    price = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-price strong i').text  # 价格
    commit = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-commit strong a').text  # 评论量
    shop\_name = li.find\_element\_by\_css\_selector('.J\_im\_icon a').text  # 店铺名字
    href = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-img a').get\_attribute('href')  # 商品详情页
    icons = li.find\_elements\_by\_css\_selector('.p-icons i')
    icon = ','.join(\[i.text for i in icons\])  # 列表推导式  ','.join 以逗号把列表中的元素拼接成一个字符串数据
    dit = {
        '商品标题': title,
        '商品价格': price,
        '评论量': commit,
        '店铺名字': shop\_name,
        '标签': icon,
        '商品详情页': href,
    }
    csv\_writer.writerow(dit)
    print(title, price, commit, href, icon, sep=' | ')

搜索功能

key\_world = input('请输入你想要获取商品数据: ')

要获取的数据 ，获取到后保存CSV

f = open(f'京东{key\_world}商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv\_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=\[
    '商品标题',
    '商品价格',
    '评论量',
    '店铺名字',
    '标签',
    '商品详情页',
\])
csv\_writer.writeheader()

然后再写一个自动翻页

for page in range(1, 11):
    print(f'正在爬取第{page}页的数据内容')
    time.sleep(1)
    drop\_down()
    get\_shop\_info()  # 下载数据
    driver.find\_element\_by\_css\_selector('.pn-next').click()  # 点击下一页

三、完整代码

from selenium import webdriver
import time
import csv
 
 
def drop\_down():
    """执行页面滚动的操作"""  
    for x in range(1, 12, 2):  
        time.sleep(1)
        j = x / 9  # 1/9  3/9  5/9  9/9
        # document.documentElement.scrollTop  指定滚动条的位置
        # document.documentElement.scrollHeight 获取浏览器页面的最大高度
        js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight \* %f' % j
        driver.execute\_script(js)  # 执行JS代码
 
 
key\_world = input('请输入你想要获取商品数据: ')
 
f = open(f'京东{key\_world}商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv\_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=\[
    '商品标题',
    '商品价格',
    '评论量',
    '店铺名字',
    '标签',
    '商品详情页',
\])
csv\_writer.writeheader()
 
# 实例化一个浏览器对象
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.jd.com/')  # 访问一个网址 打开浏览器 打开网址
# 通过css语法在element(元素面板)里面查找 #key 某个标签数据 输入一个关键词 口红
driver.find\_element\_by\_css\_selector('#key').send\_keys(key\_world)  # 找到输入框标签
driver.find\_element\_by\_css\_selector('.button').click()  # 找到搜索按钮 进行点击
# time.sleep(10) # 等待 
# driver.implicitly\_wait(10)  # 隐式等待 
 
def get\_shop\_info():
    # 第一步 获取所有的li标签内容
    driver.implicitly\_wait(10)
    lis = driver.find\_elements\_by\_css\_selector('#J\_goodsList ul li')  # 获取多个标签
    # 返回数据 列表 \[\] 列表里面的元素 <> 对象
    # print(len(lis))
    for li in lis:
 
        title = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-name em').text.replace('\\n', '')  # 商品标题 获取标签文本数据
        price = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-price strong i').text  # 价格
        commit = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-commit strong a').text  # 评论量
        shop\_name = li.find\_element\_by\_css\_selector('.J\_im\_icon a').text  # 店铺名字
        href = li.find\_element\_by\_css\_selector('.p-img a').get\_attribute('href')  # 商品详情页
        icons = li.find\_elements\_by\_css\_selector('.p-icons i')
        icon = ','.join(\[i.text for i in icons\])  # 列表推导式  ','.join 以逗号把列表中的元素拼接成一个字符串数据
        dit = {
            '商品标题': title,
            '商品价格': price,
            '评论量': commit,
            '店铺名字': shop\_name,
            '标签': icon,
            '商品详情页': href,
        }
        csv\_writer.writerow(dit)
        print(title, price, commit, href, icon, sep=' | ')
        # print(href)
 
 
for page in range(1, 11):
    print(f'正在爬取第{page}页的数据内容')
    time.sleep(1)
    drop\_down()
    get\_shop\_info()  # 下载数据
    driver.find\_element\_by\_css\_selector('.pn-next').click()  # 点击下一页
 
driver.quit()  # 关闭浏览器

四、效果展示

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