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保姆级讲解Python爬虫+爬取淘宝数据案例_爬取淘宝商品数据

作者：花生_TL007 | 2024-02-28 14:29:56

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爬取淘宝商品数据

名字：阿玥的小东东

学习：Python、C/C++

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这里是一篇关于使用Python编写网络爬虫的文章，共包括3000字和附带代码。

网络爬虫入门指南

网络爬虫是一种自动化程序，用于在互联网上自动收集信息。它们是搜索引擎、价格比较网站、社交媒体平台等网站的基础。本指南将介绍如何使用Python编写网络爬虫。

1. 网络爬虫简介

网络爬虫是一种软件程序，可以自动获取互联网上的信息。网络爬虫通过发送HTTP请求，获取并解析HTML页面，并从中提取所需的数据。

在爬虫的背后，有两个重要的概念：爬取和解析。爬取指的是从网站获取数据的过程。解析指的是将获取的数据转换为可操作的格式。

2. 准备工作

在使用Python编写网络爬虫之前，您需要安装以下组件：

Python 3
Requests
BeautifulSoup4

您可以使用以下命令安装这些依赖项：


pip install requests
pip install beautifulsoup4

3. 发送HTTP请求

在使用Python发送HTTP请求之前，您需要了解HTTP协议。HTTP是一种用于在计算机之间传输信息的协议。当您在浏览器中输入URL时，浏览器将发送HTTP请求以获取页面。类似地，我们可以使用Python的Requests库发送HTTP请求。


import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')

在上面的代码中，我们向https://www.example.com发送了一个HTTP GET请求，并将响应存储在名为response的变量中。您可以使用response.content访问响应的内容。

4. 解析HTML

网络爬虫的目的通常是从网站上收集数据。为了进行数据分析和可视化，您需要将这些数据转换为可操作的格式。在Web开发中，最常见的格式是HTML。您可以使用Python的BeautifulSoup库解析HTML页面。


from bs4 import BeautifulSoup
 
html = '''
<html>
  <head>
    <title>Example</title>
  </head>
  <body>
    <div class="content">
      <p>Hello, world!</p>
    </div>
  </body>
</html>
'''
 
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
 
title = soup.title.text
content = soup.find('div', {'class': 'content'}).text

在上面的代码中，我们使用BeautifulSoup库解析了一个简单的HTML文档。我们使用soup.title.text获取页面的标题，并使用soup.find('div', {'class': 'content'}).text获取页面的内容。

5. 爬取数据

现在，您已经准备好从网站中爬取数据了。为了了解如何创建爬虫，让我们从一个简单的例子开始。


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
URL = 'https://www.example.com'
 
response = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
 
title = soup.title.text
print('Title:', title)
 
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))

在上面的代码中，我们向https://www.example.com发送了一个HTTP GET请求，并使用BeautifulSoup解析了响应内容。我们使用soup.title.text获取页面的标题，并使用soup.find_all('a')获取所有链接。我们使用link.get('href')打印了每个链接的URL。

6. 使用API

某些网站提供API，使您可以使用HTTP请求获取数据。API通常比网站的HTML更易于使用。

以下是使用Python的Requests库访问API的示例：


import requests
 
response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
 
for item in data:
    print(item['name'], item['value'])

在上面的代码中，我们向API发送一个HTTP GET请求，并使用.json()方法将响应转换为JSON格式。我们使用一个循环迭代数据列表，并打印每个项的name和value属性。

7.爬虫实例：爬取淘宝数据

要使用Python爬取淘宝数据，可以使用以下步骤：

确定要爬取的关键词，并构造搜索链接。比如要爬取“口罩”的数据，搜索链接为：https://s.taobao.com/search?q=口罩
发送HTTP请求，获取搜索结果页面内容。使用Python的requests库可以发送HTTP请求，获取页面内容。
解析页面内容，提取商品信息。使用Python的BeautifulSoup库可以解析HTML页面内容，并提取所需信息。
存储数据。可以将提取的商品信息存储到本地文件或数据库中。

下面是示例代码：


import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_search_result(url):
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析HTML页面
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    items = soup.find_all(class_='item J_MouserOnverReq')
    for item in items:
        # 获取商品信息
        title = item.find(class_='title').text.strip()
        price = item.find(class_='price g_price g_price-highlight').text.strip()
        sales = item.find(class_='deal-cnt').text.strip()
        shop = item.find(class_='shopname J_MouseEneterLeave J_ShopInfo').text.strip()
        # 存储数据
        with open('data.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"商品名称：{title}, 价格：{price}, 销量：{sales}, 店铺：{shop}\n")
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = '口罩'
    url = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}'
    get_search_result(url)

执行上述代码后，会在当前目录下生成一个data.txt文件，其中包含了爬取到的商品信息。

8. 爬虫道德

网络爬虫具有极高的滥用潜力，可以在没有明确许可的情况下进行大规模数据收集。因此，我们需要遵循良好的网络爬虫行为，以避免对网站和用户造成伤害。

以下是一些遵循良好网络爬虫行为的提示：

遵循网站的robots.txt文件，以了解哪些页面可以爬取。
不要过度访问同一站点，以避免对站点性能造成影响。
尊重用户的隐私，避免收集敏感数据。
避免使用网络爬虫进行非法活动。

结论

在本指南中，我们介绍了如何使用Python编写网络爬虫。我们了解了发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup解析HTML页面。我们还探讨了如何使用API访问数据。最后，我们提供了遵循良好网络爬虫行为的提示。

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