Python爬取商品数据，如何自动化分析竞争对手？

在电商行业，竞争对手分析是非常重要的一项工作。而爬取商品数据并进行自动化分析是提高效率的重要手段。本文将介绍如何使用Python爬取商品数据，并通过自动化分析竞争对手，进一步优化业务。

1. 爬取商品数据

爬取商品数据是竞争对手分析的基础，本文将以淘宝平台为例。

首先，我们需要在淘宝搜索框中输入关键字，例如“手机”，并获取搜索页面中的商品链接。具体实现如下：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 搜索关键字
keyword = '手机'

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'}

# 获取搜索页面链接
def get_search_url(keyword):
    return 'https://s.taobao.com/search?q=' + keyword

# 获取搜索页面中的商品链接
def get_product_urls(keyword):
    search_url = get_search_url(keyword)
    html = requests.get(search_url, headers=headers).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    product_urls = []
    for link in soup.select('a.J_ClickStat'):
        product_urls.append(link['href'])
    return product_urls
```

接下来，我们需要进入每个商品链接，获取商品的基本信息，并存储到数据库中。具体实现如下：

```python
import re
import pymongo

# 连接MongoDB数据库
client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
db = client['taobao']
collection = db['product']

# 获取商品基本信息
def get_product_info(url):
    html = requests.get(url, headers=headers).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 商品名称
    title = soup.select_one('.tb-main-title').text.strip()
    # 商品价格
    price = float(soup.select_one('.tb-rmb-num').text)
    # 商品销量
    sales = int(re.findall(r'已售\d+', soup.select_one('.tb-sell-counter').text)[0][2:])
    # 商品评价数
    comments = int(re.findall(r'评价\d+', soup.select_one('.tb-rev-num').text)[0][2:])
    # 商品评分
    score = float(soup.select_one('.tb-rate-higher').text)
    # 商品店铺名称
    shop = soup.select_one('.tb-shop-name').text.strip()
    # 商品链接
    url = url
    product = {'title': title, 'price': price, 'sales': sales, 'comments': comments, 'score': score, 'shop': shop, 'url': url}
    return product

# 爬取商品数据并存储到数据库
def crawl(keyword):
    product_urls = get_product_urls(keyword)
    for url in product_urls:
        product = get_product_info(url)
        collection.insert_one(product)
```

现在，我们已经成功爬取了指定关键字下所有商品的基本信息，并存储到了MongoDB数据库中。

2. 自动化分析竞争对手

基于所爬取的商品数据，我们可以进行一系列的自动化分析，例如：

- 获取所有竞争对手的店铺名称
- 统计每个竞争对手的商品数量、总销量、平均售价、平均评分等信息
- 对竞争对手的商品价格、销量、评分等指标进行排名

下面我们将逐一介绍如何实现这些功能。

2.1 获取所有竞争对手的店铺名称

我们可以通过MongoDB数据库中的数据，获取所有竞争对手的店铺名称。具体实现如下：

```python
# 获取所有竞争对手的店铺名称
def get_competitor_shops(keyword):
    shops = []
    for product in collection.find({'title': {'$regex': keyword}}, {'shop': 1}):
        if product['shop'] not in shops:
            shops.append(product['shop'])
    return shops
```

2.2 统计每个竞争对手的商品数量、总销量、平均售价、平均评分等信息

我们可以根据店铺名称，筛选出属于每个竞争对手的商品数据，并计算相应的指标。具体实现如下：

```python
# 统计每个竞争对手的商品数量、总销量、平均售价、平均评分等信息
def get_competitor_stats(keyword):
    stats = []
    shops = get_competitor_shops(keyword)
    for shop in shops:
        products = list(collection.find({'title': {'$regex': keyword}, 'shop': shop}))
        num_products = len(products)
        total_sales = sum([product['sales'] for product in products])
        avg_price = sum([product['price'] for product in products]) / num_products
        avg_score = sum([product['score'] for product in products]) / num_products
        stats.append({'shop': shop, 'num_products': num_products, 'total_sales': total_sales, 'avg_price': avg_price, 'avg_score': avg_score})
    return stats
```

2.3 对竞争对手的商品价格、销量、评分等指标进行排名

我们可以通过pandas库的DataFrame对象，进行数据整理和排序，并使用matplotlib库进行数据可视化。具体实现如下：

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 对竞争对手的商品价格、销量、评分等指标进行排名
def plot_competitor_rank(keyword):
    shops = get_competitor_shops(keyword)
    data = []
    for shop in shops:
        products = list(collection.find({'title': {'$regex': keyword}, 'shop': shop}))
        df = pd.DataFrame(products)
        data.append({'shop': shop, 'df': df})
    fig, axs = plt.subplots(3, figsize=(10, 8))
    fig.suptitle('Ranking of Competitors')
    axs[0].bar([d['shop'] for d in data], [d['df']['price'].mean() for d in data], color='blue')
    axs[0].set_title('Avg. Price')
    axs[1].bar([d['shop'] for d in data], [d['df']['sales'].sum() for d in data], color='red')
    axs[1].set_title('Total Sales')
    axs[2].bar([d['shop'] for d in data], [d['df']['score'].mean() for d in data], color='green')
    axs[2].set_title('Avg. Score')
    for ax in axs:
        ax.tick_params(axis='x', labelrotation=45)
    plt.show()
```

以上就是如何使用Python爬取商品数据，并通过自动化分析竞争对手的方法。通过爬取商品数据并对竞争对手进行分析，可以帮助我们更好地了解市场趋势和竞争对手的优劣势，从而制定更为有效的电商营销策略。