Python爬虫实战，拿下淘宝商品数据

Python是一种强大的编程语言，特别适合做数据采集、处理和分析等工作。淘宝是中国最大的网络购物平台，每天都有成千上万的商品上架。本文将介绍如何用Python爬虫实战拿下淘宝商品数据。

1. 环境准备

首先，需要在本地安装好Python，并安装好所需的依赖库。本文中需要用到的库包括requests、beautifulsoup4、pandas等。可以通过pip命令来安装这些库。

```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
```

2. 获取淘宝商品数据

接下来，需要模拟浏览器发送请求获取淘宝商品数据。淘宝的搜索接口为`https://s.taobao.com/search?q=<查询关键字>&s=<页码>`，其中查询关键字为要搜索的商品名称，页码为搜索结果的页码。

代码实现如下：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_taobao_data(keyword, page):
    url = 'https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(keyword, page*44)
    r = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
    items = soup.find_all('div', class_='item J_MouserOnverReq')
    data = []
    for item in items:
        d = {
            'title': item.find('a').text.strip().replace('\n', ''),
            'price': item.find('strong').text,
            'shop': item.find('a', class_='shopname J_MouseEneterLeave J_ShopInfo').text,
            'location': item.find('div', class_='location').text
        }
        data.append(d)
    return pd.DataFrame(data)

keyword = '黑色长筒袜'
page = 1
df = get_taobao_data(keyword, page)
print(df.head())
```

上面的代码会获取查询关键字为`黑色长筒袜`的第一页搜索结果，并将商品的标题、价格、店铺和所在地等信息保存到DataFrame中。其中，`class_='item J_MouserOnverReq'`是淘宝搜索结果中每个商品的HTML标签的class名称。

3. 存储淘宝商品数据

我们可以将获取到的淘宝商品数据保存到本地，以便后续的分析和处理。可以使用pandas的to_csv方法将DataFrame数据保存到CSV文件中。

```python
filename = 'taobao_data.csv'
df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')
```

4. 总结

本文介绍了如何用Python爬虫实战拿下淘宝商品数据。通过模拟浏览器发送请求获取淘宝搜索结果，然后使用BeautifulSoup库解析HTML标签并提取商品信息，最后使用pandas将数据保存到CSV文件中。这是一个很简单的示例，实际中可能需要考虑反爬虫策略、数据清洗和处理等问题。但是，相信通过本文的学习，大家已经有了一定的了解和掌握。