Python爬虫(一)京东商品价格及详情页抓取

本文介绍了使用Python进行网络爬虫,以京东商品页面http://item.jd.com/2957726.html为例,详细讲解如何抓取商品的价格和详情信息,包括关键步骤和代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这是一个以http://item.jd.com/2957726.html为例的单页抓取案例

import urllib.request;  #载入urllib.request,用于获取页面html源代码
from pandas import Series;  #载入series包
from pandas import DataFrame;   #载入dataframe包
from bs4 import BeautifulSoup;  #载入beautifulsoup包
import json; #载入json包

response = urllib.request.urlopen('http://item.jd.com/2957726.html'); #获取html源代码
html = response.read(); #将源代码转入html
soup = BeautifulSoup(html); #解析html
data = DataFrame(columns=['Feature', 'Property']) #创建空白dataframe用于装载爬取信息

divSoup = soup.find(
### 如何用 Python 爬取京东商品的销量、价格和上架年份数据 #### 使用的技术栈 为了实现这目标,可以使用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库来抓取网页中的结构化数据。由于京东的商品详情页可能涉及动态加载的内容,因此还需要考虑使用 Selenium 或 Playwright 来模拟浏览器行为并提取所需的信息。 #### 数据爬取的关键点 1. **请求头设置** 为了避免被反爬虫机制阻止,在发送 HTTP 请求时需模仿真实用户的 User-Agent 头部信息[^2]。 2. **解析 HTML 结构** 商品的价格通常位于特定的 `<div>` 或 `<span>` 标签中,而销量信息则可能隐藏在 JavaScript 渲染后的 DOM 节点里。可以通过查看开发者工具定位这些字段的具体路径[^3]。 3. **处理异步加载内容** 对于部分依赖 AJAX 加载的数据(如评论数或历史销售记录),单纯依靠静态页面分析无法满足需求。此时可借助 WebDriver 工具自动化操作浏览器完成渲染后再捕获最终呈现出来的全部资料[^4]。 4. **保存至本地文件或者数据库** 将收集到的各项指标存储起来以便后续进步加工处理。这里可以选择 CSV 文件作为简单的持久化方案;如果项目规模较大,则建议连接 MySQL/PostgreSQL 这样的关系型数据库管理系统来进行管理[^5]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' } def fetch_product_info(url): response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') price_element = soup.find('span', class_='price') # 替换为实际类名 sale_volume_element = soup.find('em', id='saleVolume') # 同样替换具体ID product_price = None if not price_element else float(price_element.string.strip()[1:]) sales_count = int(sale_volume_element['title']) if sale_volume_element and 'title' in sale_volume_element.attrs else 0 return {"Price":product_price,"Sales Count":sales_count} ``` 请注意以上代码仅为示范用途,真实的标签属性需要依据目标网站当前版本调整。此外关于上市日期这类较为隐蔽的信息往往不会直接显示出来,可能得结合其他辅助手段比如API接口调用来间接获取[^6]。
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