用Python采集电商平台商品数据进行可视化分析

魔王不会哭

已于 2023-07-17 16:54:15 修改

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分类专栏：数据分析 python爬虫文章标签： python 开发语言 pycharm 学习数据分析

于 2023-07-17 16:35:41 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python56123/article/details/131765637

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本文介绍了如何使用Python进行电商平台商品数据的采集，通过分析数据包找出商品ID的规律，并展示了发送HTTP请求、解析数据、保存CSV文件的步骤。还涉及了防止反爬策略和数据可视化的基本概念。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目录标题

前言

嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~!

环境使用:

python 3.8 解释器
pycharm 编辑器

模块使用:

第三方模块需要安装

requests —> 发送 HTTP请求

内置模块不需要安装

csv —> 数据处理中经常会用到的一种文件格式

第三方模块安装:

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)

python资料、源码、教程\福利皆: 点击此处跳转文末名片获取

基本流程思路:

一. 数据来源分析

明确需求
- 明确采集网站以及数据
  
  数据: 商品信息
抓包分析 --> 通过浏览器自带工具: 开发者工具
- 打开开发者工具: F12 / 右键点击检查选择network
- 刷新网页: 让网页数据重新加载一遍
- 搜索关键字: 搜索数据在哪里
  
  找到数据包: 50条商品数据信息
  
  整页数据内容: 120条 --> 分成三个数据包
  1. 前50条数据 --> 前50个商品ID
  2. 中50条数据 --> 中50个商品ID
  3. 后20条数据 --> 后20个商品ID
  已知: 数据分为三组 --> 对比三组数据包请求参数变化规律
  
  请求参数变化规律: 商品ID
  
  分析找一下是否存在一个数据包, 包含所有商品ID
如果想要获取商品信息 --> 先获取所有商品ID --> ID存在数据包

二. 代码实现步骤: 发送请求 -> 获取数据 -> 解析数据 -> 保存数据

第一次请求 --> 获取商品ID

发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

请求链接: 商品ID数据
获取数据, 获取服务器返回响应数据

开发者工具: response
解析数据, 提取我们想要的数据内容

商品ID

第二次请求 --> 获取商品信息

发送请求, 模拟浏览器对于url地址发送请求

请求链接: 商品信息数据包
获取数据, 获取服务器返回响应数据

开发者工具: response
解析数据, 提取我们想要的数据内容

商品信息
保存数据, 把信息保存本地文件 csv表格
多页数据采集

代码展示

获取数据

# 导入数据请求模块
import requests
# 导入格式化输出模块
from pprint import pprint
# 导入csv
import csv

# 模拟浏览器 -> 请求头 headers <字典>
headers = {
   
    # 防盗链 告诉服务器请求链接地址从哪里跳转过来
    'Referer': '*****/',
    # 用户代理, 表示浏览器基本身份信息
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
}
# 请求链接
# 源码、解答、教程、安装包等资料加V：qian97378免费领
url = 'https://m*****/vips-mobile/rest/shopping/pc/search/product/rank'
# 请求参数 <字典>
data = {
   
    # 回调函数
    # 'callback': 'getMerchandiseIds',
    'app_name': 'shop_pc',
    'app_version': '4.0',
    'warehouse': 'VIP_HZ',
    'fdc_area_id': '104103101',
    'client': 'pc',
    'mobile_platform': '1',
    'province_id': '104103',
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    'user_id': '',
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    'keyword': '泳衣',
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    'lv2CatIds': '',
    'lv1CatIds': '',
    'brandStoreSns': '',
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    'priceMin': '',

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