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利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,超详细教程

项目内容

案例选择商品类目：沙发；数量：共100页4400个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格500元以上。

以下是分析，源码点击文末链接

项目目的

1.对商品标题进行文本分析，词云可视化。

2.不同关键词word对应的sales统计分析。

3.商品的价格分布情况分析。

4.商品的销量分布情况分析。

5.不同价格区间的商品的平均销量分布。

6.商品价格对销量的影响分析。

7.商品价格对销售额的影响分析。

8.不同省份或城市的商品数量分布。

9.不同省份的商品平均销量分布。

注：本项目仅以以上几项分析为例。

项目步骤

1.数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

2.数据清洗和处理。

3.文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

4.数据柱形图可视化barh。

5.数据直方图可视化hist。

6.数据散点图可视化scatter。

7.数据回归分析可视化regplot。

工具&模块：

工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

一、爬取数据

因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次100%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

代码如下：

二、数据清洗、处理：

(此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

代码如下：

说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

代码如下:

三、数据挖掘与分析：

【1】.对raw_title列标题进行文本分析：

使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

词云可视化：

安装模块wordcloud。

方法1：pip install wordcloud。

方法2：下载Packages安装：pip install软件包名称。

软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

代码如下：

分析

1.组合、整装商品占比很高；

2.从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

3.从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

4.从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

【2】.不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

（说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

代码如下：

对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

（本例中取销量排名前30的词语进行绘图）

由图表可知：

1.组合商品销量最高；

2.从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

3.从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

4.从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

5.可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

【3】.商品的价格分布情况分析：

分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于20000的商品。

代码如下：

由图表可知：

1.商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

2.低价位商品居多，价格在500-1500之间的商品最多，1500-3000之间的次之，价格1万以上的商品较少；

3.价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

【4】.商品的销量分布情况分析：

同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于100的商品。

代码如下：

由图表及数据可知：

1.销量100以上的商品仅占3.4%，其中销量100-200之间的商品最多，200-300之间的次之；

2.销量100-500之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

3.销量500以上的商品很少。

【5】.不同价格区间的商品的平均销量分布：

代码如下：

由图表可知：

1.价格在1331-1680之间的商品平均销量最高，951-1331之间的次之，9684元以上的最低；

2.总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

3.说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在1680元以上价位越高平均销量基本是越少。

【6】.商品价格对销量的影响分析：

同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于20000的商品。

代码如下：

由图表可知：

1.总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

2.价格500-2500之间的少数商品销量冲的很高，价格2500-5000之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格5000以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

【7】.商品价格对销售额的影响分析：

代码如下：

由图表可知：

1.总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

2.多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

3.价格在0-20000的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-10万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

【8】.不同省份的商品数量分布：

代码如下：

由图表可知：

1.广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

2.江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

【9】.不同省份的商品平均销量分布：

代码如下：

热力型地图

源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

Python之爬虫框架概述

丨综述

爬虫入门之后，我们有两条路可以走。

一个是继续深入学习，以及关于设计模式的一些知识，强化Python相关知识，自己动手造轮子，继续为自己的爬虫增加分布式，多线程等功能扩展。另一条路便是学习一些优秀的框架，先把这些框架用熟，可以确保能够应付一些基本的爬虫任务，也就是所谓的解决温饱问题，然后再深入学习它的源码等知识，进一步强化。

就个人而言，前一种方法其实就是自己动手造轮子，前人其实已经有了一些比较好的框架，可以直接拿来用，但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解，自己动手去多做。后一种方法就是直接拿来前人已经写好的比较优秀的框架，拿来用好，首先确保可以完成你想要完成的任务，然后自己再深入研究学习。第一种而言，自己探索的多，对爬虫的知识掌握会比较透彻。第二种，拿别人的来用，自己方便了，可是可能就会没有了深入研究框架的心情，还有可能思路被束缚。

不过个人而言，我自己偏向后者。造轮子是不错，但是就算你造轮子，你这不也是在基础类库上造轮子么？能拿来用的就拿来用，学了框架的作用是确保自己可以满足一些爬虫需求，这是最基本的温饱问题。倘若你一直在造轮子，到最后都没造出什么来，别人找你写个爬虫研究了这么长时间了都写不出来，岂不是有点得不偿失？所以，进阶爬虫我还是建议学习一下框架，作为自己的几把武器。至少，我们可以做到了，就像你拿了把枪上战场了，至少，你是可以打击敌人的，比你一直在磨刀好的多吧？

丨框架概述

博主接触了几个爬虫框架，其中比较好用的是 Scrapy和PySpider。就个人而言，pyspider上手更简单，操作更加简便，因为它增加了 WEB界面，写爬虫迅速，集成了phantomjs，可以用来抓取js渲染的页面。Scrapy自定义程度高，比 PySpider更底层一些，适合学习研究，需要学习的相关知识多，不过自己拿来研究分布式和多线程等等是非常合适的。

在这里博主会一一把自己的学习经验写出来与大家分享，希望大家可以喜欢，也希望可以给大家一些帮助。

丨PySpider

PySpider是binux做的一个爬虫架构的开源化实现。主要的功能需求是：

·抓取、更新调度多站点的特定的页面

·需要对页面进行结构化信息提取

·灵活可扩展，稳定可监控

而这也是绝大多数python爬虫的需求——定向抓取，结构化化解析。但是面对结构迥异的各种网站，单一的抓取模式并不一定能满足，灵活的抓取控制是必须的。为了达到这个目的，单纯的配置文件往往不够灵活，于是，通过脚本去控制抓取是最后的选择。

而去重调度，队列，抓取，异常处理，监控等功能作为框架，提供给抓取脚本，并保证灵活性。最后加上web的编辑调试环境，以及web任务监控，即成为了这套框架。

pyspider的设计基础是：以python脚本驱动的抓取环模型爬虫

·通过python脚本进行结构化信息的提取，follow链接调度抓取控制，实现最大的灵活性

·通过web化的脚本编写、调试环境。web展现调度状态

·抓取环模型成熟稳定，模块间相互独立，通过消息队列连接，从单进程到多机分布式灵活拓展

pyspider-arch

pyspider的架构主要分为 scheduler（调度器）, fetcher（抓取器）, processor（脚本执行）：

·各个组件间使用消息队列连接，除了scheduler是单点的，fetcher和 processor都是可以多实例分布式部署的。 scheduler负责整体的调度控制。

·任务由 scheduler发起调度，fetcher抓取网页内容， processor执行预先编写的python脚本，输出结果或产生新的提链任务（发往 scheduler），形成闭环。

·每个脚本可以灵活使用各种python库对页面进行解析，使用框架API控制下一步抓取动作，通过设置回调控制解析动作。

丨Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。

其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services)或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试

Scrapy使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下

Scrapy主要包括了以下组件：

·引擎(Scrapy):用来处理整个系统的数据流处理,触发事务(框架核心)

·调度器(Scheduler):用来接受引擎发过来的请求,压入队列中,并在引擎再次请求的时候返回.可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列,由它来决定下一个要抓取的网址是什么,同时去除重复的网址

·下载器(Downloader):用于下载网页内容,并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)

·爬虫(Spiders):爬虫是主要干活的,用于从特定的网页中提取自己需要的信息,即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

·项目管道(Pipeline):负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

·下载器中间件(Downloader Middlewares):位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

·爬虫中间件(Spider Middlewares):介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

·调度中间件(Scheduler Middewares):介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下：

·首先，引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取

·引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器，下载器把资源下载下来，并封装成应答包(Response)

·然后，爬虫解析Response

·若是解析出实体（Item）,则交给实体管道进行进一步的处理。

·若是解析出的是链接（URL）,则把URL交给Scheduler等待抓取。文|崔庆才来源|静觅

文章到此结束，如果本次分享的python爬虫源码下载和python3.9下载的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！