爬取淘宝商品信息

本文介绍了如何爬取淘宝网站上的商品信息。首先通过模拟手机浏览器进行目标站点分析,发现商品列表信息是通过AJAX动态加载,并找到通过改变offset参数获取下一页的方法。接着,分析商品详情页,同样发现商品详细信息也通过AJAX获取,提取关键参数用于请求。最后,将爬取的数据存储到MongoDB数据库中。

1.目标站点分析:
爬取网页一般优先选择手机版,通过在google浏览器启动快捷方式后面添加 –user-agent=’Android’ 即可模拟手机.
搜索关键字 python 即可看到python相关,通过network查看加载过程.请求的URI的一个网页含有很少信息,我们有理由相信网页是通过ajax加载商品信息,
点击xhr选项即可查看所有ajax ,通过response标签即可看到每个ajax携带的内容,向下滚动网页,加载更多的ajax便于观察,查看可发现ajax携带的json字符串含有所有商品信息,keyword=python ,即为搜索关键词 并且通过改变offset参数既可以获得下一页的信息,至此加载商品列表url参数和信息获取分析完毕。
点击商品查看商品详细信息,直接先看看ajax,幸好,商品信息也是通过ajax加载 ,返回了包含商品的详细信息的json字符串,对比商品列表里的商品信息 ,和其他商品详细信息的ajax url参数 url中变量为 tag t t为时间 tag为加密生产 到数几位变化即为商品列表中RESOURCEID的值,至此,商品详细信息ajax的url和内容分析完毕 最后保存到mongodb

  1. 数据获取
import requests
import json
import pymongo
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from retrying import retry
from numpy import random

MONGON_URL = 'localhost'
MONGO_DB = 'taobao'
MONGO_TABLE = 'more1'
client = pymongo.MongoClient(MONGON_URL, connect=False)
db = client[MONGO_DB]

# t 是变化
# sign 加密
tag = 
Python爬取淘宝商品信息通常涉及到网络爬虫技术,主要步骤包括: 1. **选择库**:使用 Python 的库如 `requests` 发送 HTTP 请求获取网内容,`BeautifulSoup` 或 `lxml` 解析 HTML 结构,以及 `pandas` 存储数据。 2. **分析网结构**:查看淘宝商品面的 HTML 源码,找出包含商品信息的部分,比如商品标题、价格、图片链接等元素的 CSS 或 XPath 选择器。 3. **编写爬虫代码**: - 使用 `requests.get(url)` 获取商品详情 URL,然后解析返回的 HTML。 - 使用 BeautifulSoup 或 lxml 库提取出需要的数据项。 - 利用循环遍历可能有多个商品的列表,处理分问题。 4. **模拟登录和设置代理**:如果需要,可以使用如 Selenium 进行浏览器自动化,或设置代理来避免 IP 被封禁。 5. **数据清洗**:有时从网抓取的数据可能含有不必要的标签或格式问题,需要进行清理和转换。 6. **保存数据**:将爬取到的信息存储到文件(CSV、JSON 或数据库)中。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def crawl_taobao_item(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') title = soup.find('div', class_='product-name').text price = soup.select_one('.price').get_text() img_url = soup.select_one('.img-box img')['src'] # 数据清洗和处理... data = { 'title': title, 'price': price, 'image_url': img_url } return data # 示例 base_url = "https://item.taobao.com/item.htm?id=1234567890" items = [] for i in range(1, 11): # 模拟翻 url = f"{base_url}?page={i}" item_data = crawl_taobao_item(url) items.append(item_data) # 将数据保存到 CSV 文件 import pandas as pd df = pd.DataFrame(items) df.to_csv('taobao_items.csv', index=False) ```
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值