使用Python爬取淘宝商品并做数据分析

使用Python爬取淘宝商品并做数据分析，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确定需求：确定要爬取的淘宝商品的种类、数量、关键词等信息。

2. 编写爬虫程序：使用Python编写爬虫程序，通过模拟浏览器请求，获取淘宝商品的页面源代码。

3. 解析页面：使用HTML解析库（如BeautifulSoup或PyQuery）解析页面，提取出需要的商品信息，如商品名称、价格、销量等。

4. 存储数据：将提取到的商品信息存储到数据库或文件中，方便后续的数据分析。

5. 数据分析：根据需求，对爬取到的数据进行分析，可以使用数据可视化工具（如Matplotlib或Seaborn）进行图表展示，或进行统计分析。

6. 结果展示：将分析结果进行展示，可以生成报告、图表或可视化界面，使数据更直观地呈现出来。

7. 例如想在淘宝开个小鱼零食的网店，想对目前这个市场上的商品做一些分析，本来手动去做统计和分析也是可以的，这些信息都是对外展示的，只是手动比较麻烦。

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9. 具体的要求如下：

   在淘宝搜索“小鱼零食”，想知道前10页搜索结果的所有商品的销量和金额，按照他划定好的价格区间来统计数量，给我划分了如下的一张价格区间表：

   

10. 

11. 这10页搜索结果中，商家都是分布在全国的哪些位置？

    这10页的商品下面，用户评论最多的是什么？

    从这些搜索结果中，找出销量最多的10家店铺名字和店铺链接。

    从这些要求来看，其实这些需求也不难实现，我们先来看一下项目的效果。

12. 获取到数据之后做了下分析，最终做成了柱状图，鼠标移动可以看出具体的商品数量。

13. 在10~30元之间的商品最多，越往后越少，看来大多数的产品都是定位为低端市场。​

14. 再来看一下用户都在商品下面评论了一些什么：

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17. 最后就是销量前10的店铺和链接了。

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19. 在拿到数据并做了分析之后，我也在想，如果这个东西是我来做的话，我能不能看出来什么东西？或许可以从价格上找到切入点。

20. 由于源码分了几个源文件，还是比较长的，所以这里就不跟大家一一讲解了，懂爬虫的人看几遍就看懂了点击获取测试key和secret