爬虫爬取淘宝商品信息

Question

（Python 网络爬虫的设计与实现）设计并实现 Python
网络爬虫采集互联网数据，对下载的数据进行展示。
要求
1.爬取淘宝搜索“毛绒玩具”界面商品信息，爬取五页，包括：商品标题，价格，店铺，购买人数，地点，商品详情页，店铺链接，图片链接
2.运用软件系统，系统设计合理，完成系统演示，保留系统源代码，并附详细解析
3.附技术总结报告

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

1. 确定爬取的目标网站

首先确定要爬取的网站是淘宝，搜索关键词是“毛绒玩具”。

2. 分析网页结构和数据

通过查看淘宝搜索“毛绒玩具”界面的源代码，我们可以分析出需要爬取的数据在哪些标签中。其中商品标题、价格、店铺、购买人数、地点、商品详情页、店铺链接、图片链接都可以在 HTML 的标签中找到。可以使用开发者工具或者查看网页源代码的方式来分析。

3. 安装必要的库

在爬取数据之前，需要安装一些必要的库，常用的库有：requests、BeautifulSoup、pandas等。

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

4. 发送HTTP请求

使用 requests 库发送 HTTP 请求来获取网页的内容。

import requests

url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E6%AF%9B%E7%BB%92%E7%8E%A9%E5%85%B7'
response = requests.get(url)
html = response.text

5. 解析网页内容

使用 BeautifulSoup 库解析网页的内容，从而可以获取到需要的数据。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 使用 CSS 选择器定位商品信息的标签
items = soup.select('.J_MouserOnverReq')

for item in items:
    # 提取商品标题
    title = item.select('.J_ClickStat')[0].text.strip()

    # 提取价格
    price = item.select('.price')[0].text.strip()

    # 提取店铺
    shop = item.select('.shop')[0].text.strip()

    # 提取购买人数
    deal = item.select('.deal-cnt')[0].text.strip()

    # 提取地点
    location = item.select('.location')[0].text.strip()

    # 提取商品详情页链接和店铺链接
    detail_url = item.select('.J_ClickStat')[0].get('href')
    shop_url = item.select('.shopname')[0].get('href')

    # 提取图片链接
    img_url = item.select('.pic a img')[0].get('data-src')

    # 输出数据
    print('标题：', title)
    print('价格：', price)
    print('店铺：', shop)
    print('购买人数：', deal)
    print('地点：', location)
    print('详情页链接：', detail_url)
    print('店铺链接：', shop_url)
    print('图片链接：', img_url)
    print('-----------------------')

6. 爬取多页数据

我们需要爬取多页的数据，可以通过构造不同的 URL 来实现。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

for page in range(1, 6):
    url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E6%AF%9B%E7%BB%92%E7%8E%A9%E5%85%B7&s={}'.format((page-1) * 44)
    response = requests.get(url)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

    items = soup.select('.J_MouserOnverReq')

    for item in items:
        # 提取商品信息并输出
        # ...

    print('第{}页爬取完成'.format(page))

7. 存储数据

可以使用 pandas 库将爬取到的数据存储到 Excel 或者其他格式的文件中。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data, columns=['标题', '价格', '店铺', '购买人数', '地点', '详情页链接', '店铺链接', '图片链接'])
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

8. 系统演示

根据需求设计可视化界面，展示爬取到的数据。

将上面的代码整合到一个 Python 脚本中，并添加必要的界面设计和交互逻辑，可以使用 PyQt 或者 Tkinter 来实现界面。

9. 总结报告

在总结报告中，可以从以下几个方面进行总结：

• 爬取的目标网站分析和数据分析
• 技术方案的设计和实现思路
• 使用的库和工具
• 遇到的问题和解决方法
• 系统性能和效率分析
• 存在的不足和改进方向
• 存储数据的方式和数据分析的结果

总结报告需要详细解释技术细节，展示代码和运行结果，以及分析数据的过程和结果。可以使用 Markdown 格式来编写报告，并在其中插入代码块、图片和表格来展示相关信息。最后附上源代码和数据文件。