当当~Python采集商品数据信息并作可视化效果

本文介绍了如何使用Python进行商品数据的采集和可视化。通过requests和parsel模块抓取数据,csv模块保存数据,接着详细展示了从数据请求到解析、保存的步骤,并提供了可视化过程,包括数据处理和各类图表的绘制,如价格区间、出版社数量和电子书占比等。

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

前言

嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 ❤ ~!

python资料、源码、教程: 点击此处跳转文末名片获取

环境使用:

首先我们先来安装一下写代码的软件(对没安装的小白说)

  • 版 本: python 3.8

  • 编辑器: pycharm 2022.3.2 专业版

模块使用:

  • requests >>> pip install requests 数据请求

  • parsel >>> pip install parsel 数据解析

  • csv <表格文件> 内置模块 保存数据

模块安装:

win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install 模块名

(如果你觉得安装速度比较慢, 你可以切换国内镜像源)

代码步骤:

  1. 发送请求

  2. 获取数据

  3. 解析数据

  4. 保存数据

采集代码展示:

# 导入数据请求模块 --> 第三方模块, 需要安装 pip install requests
import requests
# 导入数据解析模块 --> 第三方模块, 需要安装 pip install parsel
import parsel
# 导入csv模块
import csv
"""
1. 发送请求 --> 模拟浏览器对url请求发送请求
 - <Response [200]> 响应对象
    200 状态码 --> 表示请求成功

多页数据采集:
分析请求链接变化规律

 """
for page in range(1, 26):

请求链接

    url = f'http://****m/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-recent30-0-0-1-{
     page}'

伪装 模拟 --> 请求头 字典数据类型

    headers = {
   
        # User-Agent 用户代理 表示浏览器基本身份信息
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
    }

发送请求 等号左边都是自定义变量名

    response = requests.get(url=url, headers=headers)
"""
2. 获取数据, 获取网页源代码
    response.text 获取响应对象文本数据
变量名 --> 见名知意

3. 解析数据, 提取我们想要的内容
    css选择器:
"""
    selector = parsel.Selector(response.text)

第一次提取 获取所有书籍所对应li标签

    lis = selector.css('.bang_list_mode li')

for循环遍历

    for li in lis:

“”"

提取具体数据信息

css选择器 --> 可以直接复制粘贴就好了

get 获取第一个标签数据内容

“”"

        title = li.css('.name a::attr(title)').get()  # 书名
        star = li.css('.star a::text').get()  # 评论
        recommend = li.css('.tuijian::text').get()  # 推荐
        writer = li.css('.publisher_info a::text').get()  # 作者
        date = li.css('.publisher_info span::text').get()  # 时间
        publisher = li.css('div:nth-child(6) a::text').get()  # 出版社
        price_n = li.css('.price .price_n::text').get()  # 售价
        price_r = li.css('.price .price_r::text').get()  # 原价
        price_s = li.css('.price .price_s::text').get()  # 折扣
        price_e = li.css('.price_e .price_n::text').get()  # 电子书
        href = li.css('.name a::attr(href)').get()  # 详情页

创建字典

        dit = {
   
            '书名': title,
            '评论': star,
            '推荐': recommend,
            '作者': writer,
            '时间': date,
            '出版社': publisher,
            '售价': price_n,
            '原价': price_r,
            '折扣': price_s,
            '电子书': price_e,
            '详情页': href,
        }
        csv_writer.writerow(dit)
        print(title, star, recommend, writer, date, publisher, price_n, price_r, price_s, price_e, href)

创建表格保存数据

f = open('书籍.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline=
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