Python爬虫篇（四）：京东数据批量采集_京东爬虫

京东数据批量采集

●前言

        一年一度的端午节又到了，甜咸粽子之争也拉开了帷幕，它价格高昂，它味道鲜美，然而，默默无名的它却备受广大民众喜爱！好家伙，一看就是老qq看点了

，那咱们能做些什么呢，当然是选择盘它啊，今天咱们就看看京东上粽子的行情。

●爬取京东数据

        发起请求-获取响应内容-解析内容-保存内容，还是熟悉的老四步曲。

1. 发起请求，获取响应内容

        浏览器打开京东（https://www.jd.com），搜索“粽子”，点击下一页

        可以看到url的构造是https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&qrst=1&stock=1&page=3&s=53&click=0，提取主要的参数keyword（搜索词）和page（页码），那么主要的url为：https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&page=3，keyword是粽子，固定的，变化的参数是page，我们先请求下：

import requests
url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&page=3'headers = {'Host': 'search.jd.com',           'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',            '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'}r = requests.request('GET',url=url,headers=headers)print(r.text)

2.解析数据

        解析数据当然要用到最强大也是最方便的BeautifulSoup了，先看我们需要采集的数据在哪：

        咱们来采集主要的四个数据，图片，价格，描述，店铺名称，打开调试器，分析页面构造：

        我们可以看到商品的数据在一个id为J_goodsList的div里，内层的每一个li标签包含了一个商品的全部信息，然后我们就可以开始解析了：

from bs4 import BeautifulSoupimport requests
url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&page=' + str(page)headers = {'Host': 'search.jd.com',           'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',           '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'}r = requests.request('GET',url=url,headers=headers)div = BeautifulSoup(r.text,'lxml').find_all('div',id='J_goodsList')[0]  # 拿到主要divitems = BeautifulSoup(str(div),'lxml').find_all('li',class_='gl-item')  # 商品列表print(items)print(len(items))

        打印一下，发现只采集到了30个li标签，然而通过网页我们可以发现每页是有60个商品的，也就是说这只拿到了前30个数据，可以猜想京东是通过ajax加载数据的，打开调试器，查看网络，鼠标往下滑：

        可以看到出现了后边30条数据的请求，分析链接构造，page参数为偶数，之前的30条数据page参数为奇数，也就是第一页的数据就是page为1和2的数据，商品总共是100页，也就是page从1-200，链接搞定，我们继续解析详细数据：

items = BeautifulSoup(str(div),'lxml').find_all('li',class_='gl-item'result = []for item in items:    desc = BeautifulSoup(str(item), 'lxml').find('div', class_='p-name p-name-type-2').find_all('a')[0].text.replace('\n','') # 去除换行符    img = BeautifulSoup(str(item), 'lxml').find('div', class_='p-img').find_all('img')[0].get('src')    shop = BeautifulSoup(str(item), 'lxml').find('div', class_='p-shop').find_all('a')[0].text    price = BeautifulSoup(str(item),'lxml').find_all('div',class_='p-price')[0].text.replace('\n','').split('￥')[1]  # 去除换行符和格式数据result.append([shop,img,price,desc])

        完整获取数据：

    result = []    for page in range(1, 201):        print('正在采集第' + str(page) + '页')        url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%B2%BD%E5%AD%90&page=' + str(page)        headers = {'Host': 'search.jd.com',                   'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',                   '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'}        r = requests.request('GET',url=url,headers=headers)        print(r.text)        try:            div = BeautifulSoup(r.text,'lxml').find_all('div',id='J_goodsList')[0]            items = BeautifulSoup(str(div),'lxml').find_all('li',class_='gl-item')            for item in items:                try:                    desc = BeautifulSoup(str(item), 'lxml').find('div', class_='p-name p-name-type-2').find_all('a')[0].text.replace('\n','')                except Exception as e:                    desc = '无'                try:                    img = BeautifulSoup(str(item), 'lxml').find('div', class_='p-img').find_all('img')[0].get('src')                except Exception as e:                    img = '无'                try:                    shop = BeautifulSoup(str(item), 'lxml').find('div', class_='p-shop').find_all('a')[0].text                except Exception as e:                    shop = '无'                try:                    price = BeautifulSoup(str(item),'lxml').find_all('div',class_='p-price')[0].text.replace('\n','').split('￥')[1]                except  Exception as e:                    price = '无'                result.append([shop,img,price,desc])        except Exception as e:            pass

3.保存数据

import xlwt
workExcel = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')workSheet = workExcel.add_sheet('data')workSheet.write(0, 0, '店铺')workSheet.write(0, 1, '图片')workSheet.write(0, 2, '价格')workSheet.write(0, 3, '描述')i = 0for data in result:    i += 1    workSheet.write(i, 0, data[0])    workSheet.write(i, 1, data[1])    workSheet.write(i, 2, data[2])    workSheet.write(i, 3, data[3])workExcel.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\data.xls')

●分析数据

        先看下粽子价格的top5：

import pandas as pd
wb = pd.read_excel('data.xls', sheet_name='data')wb = pd.DataFrame(wb.rename(columns = {u"店铺":'shop',u"价格":'price',u"描述":'desc'}))df = wb[['shop', 'desc', 'price']]df1 = df.sort_values(by="price", axis=0, ascending=False)print(df1.iloc[:5, :])

        好家伙，2265.5元，看来是吃不起了......还是去买小区门口5块钱3个的吧

      再来参照淘宝的价格区间给粽子价格划分下：

            贫民窟：小于22元的（底层人民专属）

            平民区：大于22元小于115元的

            小康家庭：大于115元小于633元的

            富人区：大于633元的

wb = pd.read_excel('data.xls', sheet_name='data')wb = pd.DataFrame(wb.rename(columns = {u"店铺":'shop',u"价格":'price',u"描述":'desc'}))df = wb[['shop', 'desc', 'price']]# 统计出现次数，方便绘图primary = df.query('price <= 22').shop.count()intermediate = df.query('price > 22 and price <= 115').shop.count()senior = df.query('price > 115 and price <= 633').shop.count()rich = df.query('price > 633').shop.count()print(primary, intermediate, senior, rich)

      绘制饼图：

# 显示中文问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']label_list = ['22元以下', '22-115元', '115-633元', '633元以上']size = [primary, intermediate, senior, rich]# 各部分颜色color = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']# 各部分突出值explode = [0, 0, 0, 0.1]patches, l_text, p_text = plt.pie(size, explode=explode, colors=color, labels=label_list, labeldistance=1.1, autopct="%1.1f%%", shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6)# 设置横轴和纵轴大小相等，这样饼才是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc='upper left')plt.show()

        看来平民还是占多数的嘛！