Python爬虫实战：抓取淘宝商品数据

在这个时代，数据的获取是非常重要的，而淘宝作为我国最大的电商平台之一，其中包含了非常大量的商品信息，如何利用Python爬虫技术进行数据抓取和分析呢？接下来将为大家讲述一个实战案例。

1. 首先安装一些必要的库：

```
pip install requests
pip install lxml
pip install pyquery
```

2. 分析淘宝搜索页面的结构

我们以“美食”为关键字，搜索淘宝商品，然后右键选择“检查”就可以看到搜索页面的结构，可以看到其中有很多商品信息，并且下拉页面时，页面会不断加载新的内容。

![淘宝搜索页面结构](https://img-blog.csdn.net/20180320191154461?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcTQzNzkzOTgz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)

我们需要找到每个商品信息的HTML代码，这里可以通过Chrome浏览器的开发者工具找到。可以看到每个商品的信息都被包裹在一个class为J_MouserOnverReq的div标签中。

![淘宝商品HTML代码结构](https://img-blog.csdn.net/20180320191206785?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcTQzNzkzOTgz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)

3. 编写代码进行数据抓取

我们先明确一下需要抓取的数据，包括商品名称、价格、付款人数、店铺名称和所在地区等信息，并且还需要翻页抓取更多的数据。以下是完整的代码实现：

``` python
import requests
import re
import json
import time
from pyquery import PyQuery as pq

def get_page(keyword, page):
    headers = {
        'authority': 's.taobao.com',
        'method': 'GET',
        'scheme': 'https',
        'path': '/search?q=%E7%BE%8E%E9%A3%9F&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20210416&ie=utf8&bcoffset=4&ntoffset=4&p4ppushleft=1%2C48&s=44',
        'referer': 'https://www.taobao.com/',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36',
        'x-requested-with': 'XMLHttpRequest'
    }

    params = {
        'q': keyword,
        'imgfile': '',
        'js': 1,
        'stats_click': 'search_radio_all:1',
        'initiative_id': 'staobaoz_20210416',
        'ie': 'utf8',
        'bcoffset': 4,
        'ntoffset': 4,
        'p4ppushleft': 1,
        's': page * 44
    }

    url = 'https://s.taobao.com/search'
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        if r.status_code == 200:
            return r.text
        else:
            return None
    except:
        return None

def parse_page(html):
    doc = pq(html)
    items = doc('.m-itemlist .items .item').items()
    for item in items:
        product = {
            'title': item.find('.title .J_ClickStat').text(),
            'price': item.find('.price').text()[1:],
            'deal': item.find('.deal-cnt').text()[:-3],
            'shop': item.find('.shop .shopname').text(),
            'location': item.find('.location').text()
        }
        yield product

def save_to_file(content):
    with open('result.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(content, ensure_ascii=False) + '\n')

def main():
    keyword = '美食'
    for i in range(10):
        html = get_page(keyword, i)
        time.sleep(1)
        if html:
            products = parse_page(html)
            for product in products:
                print(product)
                save_to_file(product)

if __name__ == '__main__':
    main()
```

这里我们通过requests库模拟了浏览器的请求，获取了淘宝搜索页面的HTML代码。然后利用pyquery库解析代码，获取到每个商品的信息，并使用json库将商品信息保存到文件中。

4. 总结

通过这篇文章的介绍，我们了解了使用Python爬虫技术进行淘宝商品数据抓取的方法，包括页面分析、数据抓取和数据分析等内容。在实际的数据分析中，我们可以通过这些数据来进行用户行为分析、销售趋势分析等，提高我们的业务决策能力。