item_get - 获得1688商品详情

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#人工智能 #opencv #impala #deepin

本文介绍了如何使用item_get接口获取1688平台的商品详细信息，适用于进行数据分析或商品信息抓取。通过提供的测试网址，读者可以进行实际操作体验。

item_get - 获得1688商品详情

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测试网址：点击注册测试

Result Object:
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while True: # 步骤1: 抓取当前页数据（示例：提取商品列表） # 这里替换为你的实际抓取逻辑，如解析HTML元素 sku = page.eles('.skc-property-render_skcId__w0nlE')#sku # zd = page.eles('.elli_outerWrapper_5-118-0 elli_lineClamp_5-118-0 beast-core-ellipsis-6')#站点 zd=page.eles('.elli_outerWrapper_5-118-0 elli_lineClamp_5-118-0 beast-core-ellipsis-6') # zd = page.eles('xpath://div[@class="TB_td_5-118-0 TB_cellTextAlignLeft_5-118-0 TB_cellVerticalAlignMiddle_5-118-0" and @text()="已发布站点"]') paired_data = [] for i in range(min(len(sku), len(zd))): title = sku[i].text.strip() price = zd[i].text.strip() paired_data.append((title, price)) # 并排显示结果 print("SKC\t\t\t站点") for item in paired_data: print(f"{item[0]}\t|\t{item[1]}") # df = pd.DataFrame(item, columns=['SKC', '站点']) # df.to_excel('在售站点.xlsx', index=False) ws.append(item) # 保存文件 wb.save("在售站点.xlsx") print("Excel文件写入完成。")在源代码里面加一个条件，zd大于20个字就爬取
最新发布
08-03
<think>我们现有的爬虫代码中，需要添加一个条件判断：只有当zd文本内容长度大于20字时才进行数据爬取和写入Excel操作。 根据引用[2]中的代码片段，我们可以看到在爬虫处理过程中已经有一些条件判断（如判断站点缺失等）。我们可以在此基础上添加新的条件判断。 思路： 1. 在获取到zd文本内容后，计算其长度。 2. 判断长度是否大于20，如果大于20，则继续执行后续的数据处理和写入操作；否则跳过。 假设我们有一个变量`zd_text`存储了zd的文本内容，那么我们可以这样写： ```python if len(zd_text) > 20: # 执行数据爬取和Excel写入操作 else: # 可以选择跳过或者记录日志 print(f"zd文本长度不足20字，跳过。内容为：{zd_text}") ``` 但是，具体在代码中的位置需要根据实际代码结构来确定。 参考引用[2]中的代码，我们可能是在一个循环中处理多个数据项（比如多个页面），那么我们可以将条件判断放在获取到zd文本之后，其他处理之前。 示例代码结构可能如下： ```python for item in items: # 遍历每个数据项 # ... 爬取数据的过程 zd_text = ... # 获取zd文本 # 添加条件判断 if len(zd_text) <= 20: print("跳过，因为zd文本长度不足20字") continue # 跳过当前循环，进入下一个 # 后续处理，比如写入Excel等 # ... ``` 注意：这里使用了`continue`来跳过当前项，直接进入下一次循环。如果不需要跳过整个循环，而是跳过部分操作，则可以不使用`continue`，而是用条件分支（if-else）包裹需要跳过的代码。 另外，考虑到中文字符和英文字符的区别，这里我们计算的是字符数（一个汉字算一个字符，一个英文字母也算一个字符）。如果需求是20个汉字，那么同样适用，因为20个汉字就是20个字符。 如果实际需求是20个汉字（即40个字节），那么注意：在Python中，`len()`函数对字符串计算的是字符数（Unicode字符数），一个汉字和一个英文字母都是1个字符。所以这个条件判断就是按照字符数来计算的。 因此，在代码中添加位置建议在获取zd文本后立即判断。 如果原代码中没有单独获取zd文本的步骤，可能需要先提取zd文本。 根据引用[3]，我们在循环中可能会使用枚举来获取索引，但这里我们的重点是条件判断。 假设原代码片段如下（模拟引用[2]的片段）： ```python for i in range(min(len(sku), len(zd))): # 假设这里有一些操作，比如获取zd文本 # 假设zd是一个列表，zd[i]就是当前项的zd文本 zd_text = zd[i] # 这里可以添加条件判断 if len(zd_text) <= 20: print(f"第{i+1}条数据zd文本长度不足20字，跳过") continue # 原有的处理逻辑，比如： # ... 其他处理 # 写入Excel等 ``` 注意：如果原代码中zd文本可能包含空格等，并且需求是有效内容大于20字，那么可能需要先去除空格再判断？这取决于需求。如果需求是包含空格的总字符数，则直接使用`len(zd_text)`；如果要去除空格，则用`len(zd_text.replace(" ", ""))`。但根据问题描述，我们按原文本（包含空格）计算字符数。 因此，具体实现为： 1. 在循环中，获取到当前zd文本。 2. 判断文本长度是否大于20，如果不大于，则跳过当前项（使用continue），否则继续执行。 这样，只有满足条件的zd文本才会被处理并写入Excel。 请根据实际代码结构调整位置。如果原有代码中已经有多个条件判断（如引用[2]中的多个if-else），则注意将新添加的条件判断放在合适的位置，避免与其他条件冲突。 例如，引用[2]中的代码片段： ```python 1ifXL: 2ifSX: 3ifXX: 4 frames.columns=['XL','SX','XX'] 5 last=frames.fillna({'XL':XL[0]}) 6else: 7 frames.columns=['XL','SX'] 8 last=frames.fillna({'XL':XL[0]}) 9 print("第%s页下行站点缺失"%str(i)) 10else: 11 print("第%s页上行站点缺失"%str(i)) 12else: 13 print("第%s页线路缺失"%str(i)) 14last.to_csv(r'C:\Users\Fei\Desktop\SX.csv',mode='a',index=False,header=False) ``` 如果我们要在这个结构中添加zd文本长度的判断，需要先获取zd文本，然后在开始这些条件判断之前就进行过滤。否则，即使zd文本长度不足，也会执行后面的条件判断和写入操作，这就不符合要求。 因此，修改后的代码结构可能是： ```python for i in range(min(len(sku), len(zd))): zd_text = zd[i] # 假设zd是存储所有zd文本的列表，当前索引为i # 添加条件判断：长度大于20才继续，否则跳过 if len(zd_text) <= 20: print(f"第{i+1}条数据zd文本长度不足20字，跳过") continue # 跳过当前循环，不执行后续操作 # 原有的条件判断结构 if ...: # 原有的条件1 # ... # ... # 写入操作 last.to_csv(...) ``` 这样，当zd文本长度不足时，后续的代码都不会执行，包括最后的写入操作。 注意：如果原代码中zd文本的获取方式不是这样，请根据实际情况调整。关键在于在数据处理之前进行条件判断。 如果zd文本在循环中是通过其他方式（比如从网页解析）得到的，那么就在得到之后立即判断。 总结：在循环体内，获取zd文本后，立即用if判断长度，满足条件才执行后续操作，否则continue跳过当前项。</think>在爬虫代码中添加条件判断，仅当`zd`文本长度大于20字时执行数据爬取和Excel写入操作，可以按照以下步骤实现： ### 解决方案 1. **在解析数据后添加长度判断** ```python for i in range(min(len(sku), len(zd))): # 获取zd文本内容 zd_text = zd[i].get_text().strip() # 假设使用BeautifulSoup解析 # 添加条件判断：仅当zd文本长度>20时执行 if len(zd_text) > 20: # 执行数据爬取和Excel写入操作 data = { 'SKU': sku[i].get_text().strip(), 'ZD': zd_text, # 其他字段... } # 写入Excel df = pd.DataFrame([data]) df.to_excel('output.xlsx', mode='a', index=False, header=False) else: print(f"跳过第{i}条记录：zd文本长度不足（{len(zd_text)}字）") ``` 2. **使用`continue`跳过不符合条件的记录** ```python for i in range(min(len(sku), len(zd))): zd_text = zd[i].text.strip() # 长度检查并跳过 if len(zd_text) <= 20: print(f"跳过记录{i}：文本过短") continue # 跳过当前循环 # 正常处理数据 # ...数据爬取和写入操作... ``` 3. **结合异常处理（推荐）** ```python for i in range(min(len(sku), len(zd))): try: zd_text = zd[i].text.strip() # 核心条件判断 if len(zd_text) <= 20: raise ValueError(f"zd文本长度不足20字（实际:{len(zd_text)}）") # 执行数据爬取 item = { 'sku': sku[i].text, 'zd': zd_text, # 其他字段... } # 写入Excel pd.DataFrame([item]).to_excel('data.xlsx', mode='a', index=False, header=False) except Exception as e: print(f"处理记录{i}时出错: {str(e)}") # 可添加错误日志记录 ``` ### 关键点说明 1. **文本处理技巧**： - 使用`.strip()`去除空白字符确保准确计数 - 中英文字符统一按字符计数（Python的`len()`函数默认行为） 2. **性能优化**： ```python # 预处理过滤（如果zd列表可提前处理） valid_indices = [i for i, z in enumerate(zd) if len(z.text.strip()) > 20] for i in valid_indices: # 只处理符合条件的记录 # ...数据爬取和写入... ``` 3. **分布式爬虫注意事项**（参考引用[1]）： - 在Scrapy-Redis框架中，建议在`parse`方法中添加判断 - 使用Scrapy Item Pipeline进行条件过滤更高效[^1] ### 完整示例（Scrapy框架） ```python import scrapy import pandas as pd class MySpider(scrapy.Spider): name = 'zd_spider' def parse(self, response): sku = response.css('.sku::text').getall() zd = response.css('.zd::text').getall() for i in range(min(len(sku), len(zd))): zd_text = zd[i].strip() # 核心条件判断 if len(zd_text) > 20: item = { 'sku': sku[i], 'zd': zd_text, 'url': response.url } # 写入Excel pd.DataFrame([item]).to_excel('output.xlsx', mode='a', index=False, header=False) else: self.logger.info(f"跳过记录: zd长度不足20字") ``` > **提示**：对于大规模爬取，建议使用Scrapy的`Item Pipeline`进行条件过滤和存储操作，而非在爬虫主逻辑中直接写入Excel[^1]。
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