【Python爬虫+数据分析】采集电商平台数据信息，并做可视化演示

admin • 2023-07-07 18:47 • Python

文章目录

前言
一、准备工作
二、分析目标网站
- 1.商品信息
三、编写爬虫程序
五、总结

前言

随着电商平台的兴起，越来越多的人开始在网上购物。而对于电商平台来说，商品信息、价格、评论等数据是非常重要的。因此，抓取电商平台的商品信息、价格、评论等数据成为了一项非常有价值的工作。本文将介绍如何使用Python编写爬虫程序，抓取电商平台的商品信息、价格、评论等数据。

给大家准备了一些Python相关的资料都可拿走

一、准备工作

在开始编写爬虫程序之前，我们需要准备一些工具和环境。

Python3.8
PyCharm

二、分析目标网站

在开始编写爬虫程序之前，我们需要先分析目标网站的结构和数据。在本文中，我们选择抓取京东商城的商品信息、价格、评论等数据。

1.商品信息

商城的商品信息包括商品名称、商品编号、商品分类、商品品牌、商品型号、商品规格、商品产地、商品重量、商品包装等信息。这些信息可以在商品详情页面中找到。
价格
商城的商品价格包括商品原价、商品促销价、商品折扣等信息。这些信息可以在商品详情页面中找到。
评论
京东商城的商品评论包括用户评价、用户晒图、用户追评等信息。这些信息可以在商品详情页面中找到。

三、编写爬虫程序

在分析目标网站的结构和数据之后，我们可以开始编写爬虫程序了。在本文中，我们使用Scrapy框架编写爬虫程序，将抓取到的数据保存到MySQL数据库中。

创建Scrapy项目

首先，我们需要创建一个Scrapy项目。在命令行中输入以下命令：

scrapy startproject jingdong

这将创建一个名为jingdong的Scrapy项目。

创建爬虫

接下来，我们需要创建一个爬虫。在命令行中输入以下命令：

scrapy genspider jingdong_spider jd.com

这将创建一个名为jingdong_spider的爬虫，爬取的网站为jd.com。

编写爬虫代码

在创建完爬虫之后，我们需要编写爬虫代码。在Scrapy框架中，爬虫代码主要包括以下几个部分：

（1）定义Item

Item是Scrapy框架中的一个概念，它用于定义要抓取的数据结构。在本文中，我们需要定义一个Item，用于保存商品信息、价格、评论等数据。在项目的items.py文件中，添加以下代码：

import scrapy

class JingdongItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    name = scrapy.Field()
    sku = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()
    brand = scrapy.Field()
    model = scrapy.Field()
    spec = scrapy.Field()
    origin = scrapy.Field()
    weight = scrapy.Field()
    package = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    promotion_price = scrapy.Field()
    discount = scrapy.Field()
    comment = scrapy.Field()
    image_urls = scrapy.Field()
    images = scrapy.Field()

这里定义了一个名为JingdongItem的Item，包括商品名称、商品编号、商品分类、商品品牌、商品型号、商品规格、商品产地、商品重量、商品包装、商品价格、商品促销价、商品折扣、商品评论、商品图片等字段。

（2）编写爬虫代码
在项目的spiders目录下，打开jingdong_spider.py文件，添加以下代码：

import scrapy
from jingdong.items import JingdongItem

class JingdongSpider(scrapy.Spider):
    name = 'jingdong'
    allowed_domains = ['jd.com']
    start_urls = ['https://www.jd.com/']

    def parse(self, response):
        # 获取所有分类链接
        category_links = response.xpath('//div[@class="category-item"]/div[@class="item-list"]/ul/li/a/@href')
        for link in category_links:
            yield scrapy.Request(link.extract(), callback=self.parse_category)

    def parse_category(self, response):
        # 获取所有商品链接
        product_links = response.xpath('//div[@class="gl-i-wrap"]/div[@class="p-img"]/a/@href')
        for link in product_links:
            yield scrapy.Request(link.extract(), callback=self.parse_product)

        # 获取下一页链接
        next_page_link = response.xpath('//a[@class="pn-next"]/@href')
        if next_page_link:
            yield scrapy.Request(next_page_link.extract_first(), callback=self.parse_category)

    def parse_product(self, response):
        item = JingdongItem()

        # 获取商品名称
        item['name'] = response.xpath('//div[@class="sku-name"]/text()')[0].extract()

        # 获取商品编号
        item['sku'] = response.xpath('//div[@class="itemInfo-wrap"]/div[@class="clearfix"]/div[@class="sku"]/div[@class="item"]/div[@class="name"]/text()')[0].extract()

        # 获取商品分类
        category_list = response.xpath('//div[@class="breadcrumb"]/a/text()')
        item['category'] = '>'.join(category_list.extract())

        # 获取商品品牌
        item['brand'] = response.xpath('//div[@class="itemInfo-wrap"]/div[@class="clearfix"]/div[@class="sku-name"]/a/@title')[0].extract()

        # 获取商品型号
        item['model'] = response.xpath('//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]/dl/dt/text()')[0].extract()

        # 获取商品规格
        spec_list = response.xpath('//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]/dl/dd/ul/li/text()')
        item['spec'] = ','.join(spec_list.extract())

        # 获取商品产地
        item['origin'] = response.xpath('//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]/dl/dd/text()')[0].extract()

        # 获取商品重量
        item['weight'] = response.xpath('//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]/dl/dd/text()')[1].extract()

        # 获取商品包装
        item['package'] = response.xpath('//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]/dl/dd/text()')[2].extract()

        # 获取商品价格
        price_list = response.xpath('//div[@class="summary-price-wrap"]/div[@class="summary-price J-summary-price"]/div[@class="dd"]/span/text()')
        item['price'] = price_list[0].extract()
        item['promotion_price'] = price_list[1].extract() if len(price_list) > 1 else ''
        item['discount'] = response.xpath('//div[@class="summary-price-wrap"]/div[@class="summary-price J-summary-price"]/div[@class="dd"]/div[@class="promo"]/span/text()')[0].extract()

        # 获取商品评论
        comment_list = response.xpath('//div[@class="comment-item"]')
        comment_text_list = []
        for comment in comment_list:
            comment_text = comment.xpath('div[@class="comment-column J-comment-column"]/div[@class="comment-con"]/div[@class="comment-con-top"]/div[@class="comment-con-txt"]/text()').extract_first()
            if comment_text:
                comment_text_list.append(comment_text.strip())
        item['comment'] = 'n'.join(comment_text_list)

        # 获取商品图片
        item['image_urls'] = response.xpath('//div[@class="spec-items"]/ul/li/img/@src')
        item['images'] = []

        yield item

这里定义了一个名为JingdongSpider的爬虫，首先获取所有分类链接，然后依次访问每个分类页面，获取所有商品链接，然后依次访问每个商品页面，抓取商品信息、价格、评论等数据，并保存到Item中。

（3）配置数据库

在项目的settings.py文件中，添加以下代码：

ITEM_PIPELINES = {
    'jingdong.pipelines.JingdongPipeline': 300,
}

MYSQL_HOST = 'localhost'
MYSQL_PORT = 3306
MYSQL_USER = 'root'
MYSQL_PASSWORD = '123456'
MYSQL_DBNAME = 'jingdong'

这里定义了一个名为JingdongPipeline的管道，用于将抓取到的数据保存到MySQL数据库中。同时，配置了MySQL数据库的连接信息。

（4）编写管道代码

在项目的pipelines.py文件中，添加以下代码：

import pymysql
from scrapy.exceptions import DropItem
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
from jingdong.items import JingdongItem

class JingdongPipeline(object):
    def __init__(self, host, port, user, password, dbname):
        self.host = host
        self.port = port
        self.user = user
        self.password = password
        self.dbname = dbname

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            host=crawler.settings.get('MYSQL_HOST'),
            port=crawler.settings.get('MYSQL_PORT'),
            user=crawler.settings.get('MYSQL_USER'),
            password=crawler.settings.get('MYSQL_PASSWORD'),
            dbname=crawler.settings.get('MYSQL_DBNAME')
        )

    def open_spider(self, spider):
        self.conn = pymysql.connect(host=self.host, port=self.port, user=self.user, password=self.password, db=self.dbname, charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        self.conn.close()

    def process_item(self, item, spider):
        if not isinstance(item, JingdongItem):
            return item

        # 保存商品信息
        sql = 'INSERT INTO product(name, sku, category, brand, model, spec, origin, weight, package, price, promotion_price, discount, comment) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'
        self.cursor.execute(sql, (item['name'], item['sku'], item['category'], item['brand'], item['model'], item['spec'], item['origin'], item['weight'], item['package'], item['price'], item['promotion_price'], item['discount'], item['comment']))
        product_id = self.cursor.lastrowid

        # 保存商品图片
        if item['image_urls']:
            for image_url in item['image_urls']:
                self.cursor.execute('INSERT INTO image(product_id, url) VALUES(%s, %s)', (product_id, image_url))
            self.conn.commit()

        return item

这里定义了一个名为JingdongPipeline的管道，用于将抓取到的数据保存到MySQL数据库中。在process_item方法中，首先保存商品信息到product表中，然后保存商品图片到image表中。

（5）配置图片下载

在项目的settings.py文件中，添加以下代码：

ITEM_PIPELINES = {
    'jingdong.pipelines.JingdongPipeline': 300,
    'scrapy.pipelines.images.ImagesPipeline': 1,
}

IMAGES_STORE = 'images'

这里配置了图片下载的管道和存储路径。

（6）运行爬虫

在命令行中输入以下命令，运行爬虫：

scrapy crawl jingdong

这将启动爬虫程序，开始抓取京东商城的商品信息、价格、评论等数据，并保存到MySQL数据库中。

五、总结

本文介绍了如何使用Python编写爬虫程序，抓取电商平台的商品信息、价格、评论等数据。通过本文的学习，您可以了解到Scrapy框架的基本使用方法，以及如何将抓取到的数据保存到MySQL数据库中。同时还可以学习到如何模拟浏览器的行为，抓取动态页面的数据。希望本文对您有所帮助。

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THE END

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