Python爬虫爬取淘宝商品信息

本文介绍了如何使用selenium库驱动浏览器访问淘宝页面,手动登录后进行商品信息的爬取。通过分析翻页机制,选择在输入框中输入页码进行翻页,并验证翻页操作的正确性。最后,文章提供了商品信息解析的步骤和完整代码。

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

selenium库可以驱动浏览器自动进行页面的访问代码参考《Python3网络爬虫开发实战》崔庆才著)

1.驱动浏览器访问淘宝页面

browser=webdriver.Chrome()
wait=WebDriverWait(browser,10)
def search():
    try:
        url="https://www.taobao.com"
        browser.get(url)
        #获取输入框
        input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "#q")))
        #获取确定按钮
        submit=wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR,'#J_TSearchForm > div.search-button > button')))
        #在输入款输入关键词
        input.send_keys('美食')
        #点击确定
        submit.click()
        #获取当前商品的总页数
        total=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#mainsrp-pager > div > div > div > div.total')))
        return total.text
    except:
        search()

2.登录模块

淘宝设置了登录后才可以查看商品信息,这对爬

Python爬虫抓取淘宝商品评论通常涉及以下几个步骤: 1. **选择库**:首先,你需要安装一些用于网络请求、HTML解析和数据处理的Python库,如`requests`(发送HTTP请求)、`BeautifulSoup`(解析HTML)和`pandas`(数据处理)。 2. **登录授权**:由于淘宝有反机制,可能需要模拟登录获取cookies或者使用API(如淘宝开放平台API),以便后续的访问不会被识别为爬虫。 3. **定位URL**:找到商品详情页的URL,通常是在商品链接后添加特定参数,例如`&is_comment=1`表示只显示评论部分。 4. **发送请求**:使用`requests.get()`获取网页内容,并设置合适的headers以模拟浏览器。 5. **解析HTML**:使用`BeautifulSoup`解析HTML文档,找到评论列表及其具体内容,比如评论ID、用户名、时间以及评论内容等。 6. **提取数据**:遍历解析后的DOM结构,提取每条评论的相关信息并存储到列表或字典中。 7. **数据处理**:将提取的数据整合成更易操作的数据结构,如DataFrame,然后保存到CSV文件、数据库或JSON文件中。 8. **异常处理**:编写适当的错误处理代码,以防网络请求失败或页面结构发生变化导致解析出错。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 示例URL url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=<商品ID>&is_comment=1' # 发送GET请求 response = requests.get(url, headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 解析HTML soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 查找评论部分 comments = soup.find('div', class_='comment-list') # 提取每个评论的信息 data_list = [] for comment in comments.find_all('li'): user = comment.find('span', class_='nick').text time = comment.find('time').get('datetime') content = comment.find('p', class_='content').text data_list.append({'用户': user, '时间': time, '评论内容': content}) # 转换为DataFrame并保存 df_comments = pd.DataFrame(data_list) df_comments.to_csv('taobao_reviews.csv', index=False)
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