实例操作教你爬取京东的商品数据

如何在京东商城爬取出各个商品的相关信息(价格、名称、评价、店铺名等等),比如,打开web京东网站,在搜索框输入关键字:口红。那么商品展示列表的所有商品的信息,怎么爬下来,怎么保存到表格中?

我们来看看怎么实现这个功能。

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解决思路

1、打开网站,输入关键字,点击搜索按钮;

2、将右侧下拉框拉到最下面,保证获取到全部的数据;

3、将每一个商品进行遍历,把每个item中的价格、名称、店铺、评价数量全部获取到;

4、将获取的信息,装在表格中。

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### 如何使用Python爬虫框架如Scrapy或BeautifulSoup爬取京东商品数据 #### 工具选择 对于爬虫开发而言,Python由于其丰富的库支持成为首选语言。针对不同需求可以选择不同的工具组合: - **Requests**: 发送HTTP请求以获取网页内容。 - **BeautifulSoup** 或者 **lxml**: 解析HTML和XML文档,方便地提取所需的数据[^1]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://search.jd.com/Search?keyword=笔记本电脑" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ``` 当面对更复杂的项目时,则推荐采用专门设计用于构建大规模Web抓取应用的Scrapy框架。它不仅简化了从发出请求直到保存数据整个流程的操作,还内置了许多实用功能来处理并发请求、管理cookies以及应对反爬机制等问题[^2]。 #### 实践案例分析 为了实现对京东商品信息的有效收集,在实际操作过程中通常会定义特定的数据模型用来表示要抓取的信息类别。例如,可以通过创建多个继承自`scrapy.Item`类的对象分别对应于分类目录、产品详情、商店资料及用户评价等方面的内容描述[^3]。 ```python import scrapy class ProductItem(scrapy.Item): title = scrapy.Field() price = scrapy.Field() link = scrapy.Field() def parse(self, response): products = [] for item in response.css('li.gl-item'): product = ProductItem( title=item.css('.p-name em::text').get(), price=item.css('.p-price i::text').get(), link='https:' + item.css('.p-img a::attr(href)').get() ) products.append(product) yield from products ``` 上述代码片段展示了如何利用CSS选择器定位页面元素并从中抽取目标属性值的过程;同时通过yield语句返回每一个被实例化的Product对象给后续阶段进一步加工处理。
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