Python之数据爬取&数据可视化(1)，Python事件分发面试

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销量前十产品

从单个销量前十的图中可以看到，非旺季时间排名第一的竟是月饼模具。出乎意料，排名第二的是鲜花月饼。

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全国销量图（非旺季）

因为非旺季，月销量到2.5w的很少。只有上海地区的月销量有3.6w,而包邮省份江浙地区的销量仅有3w和5w，而四川和重庆地区的月销量只有5k和2k。

python代码

数据爬取：

代码块

# -- coding: utf-8 --

from selenium import webdriver

import time

import csv

import re

# 搜索商品，获取商品页码

def search_product(key_word):

# 定位输入框    browser.find_element_by_id(“q”).send_keys(key_word)

# 定义点击按钮，并点击

browser.find_element_by_class_name(‘btn-search’).click()

# 最大化窗口：为了方便我们扫码

browser.maximize_window()

# 等待15秒，给足时间我们扫码

time.sleep(15)

# 定位这个“页码”，获取“共100页这个文本”

page_info = browser.find_element_by_xpath(‘//div[@class=“total”]’).text

# 需要注意的是：findall()返回的是一个列表，虽然此时只有一个元素它也是一个列表。

page = re.findall(“(\d+)”,page_info)[0]

return page

# 获取数据

def get_data():

# 通过页面分析发现：所有的信息都在items节点下

items = browser.find_elements_by_xpath(‘//div[@class=“items”]/div[@class="item J_MouserOnverReq  "]’)

for item in items:

# 参数信息

pro_desc = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“row row-2 title”]/a’).text

# 价格

pro_price = item.find_element_by_xpath(‘.//strong’).text

# 付款人数

buy_num = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“deal-cnt”]’).text

# 旗舰店

shop = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“shop”]/a’).text

# 发货地

address = item.f