1.淘宝爬虫技术有哪些?
2.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇,淘宝超详细教程
3.淘宝爬虫之强行登录如何解决Selenium被检测到的网商问题?
4.淘宝数据采集,搞一个商品信息爬虫做价格监控
5.Python爬虫网页抓取实例之淘宝商品信息抓取
6.使用Crawler4j库的品爬下载程序来下载淘宝网的视频
淘宝爬虫技术有哪些?
对通用网站的数据抓取,比如:谷歌和百度,虫源虫代都有自己的码淘码爬虫,当然,宝爬窗口同步软件源码爬虫也都是淘宝有程序写出来的。根据百度百科的网商定义:网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人),品爬是虫源虫代一种按照一定的规则,自动的码淘码抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的宝爬名字还有蚂蚁,自动索引,淘宝模拟程序或者蠕虫。网商不过,品爬淘宝为了屏蔽网络爬虫对自身数据(例如商品价格、月销量、收藏量、评价、月成交记录等等)的抓取,往往是采取一种名叫Ajax的技术,在网页加载完成后,再次加载这些数据,所以通用的网络爬虫抓取技术对抓取淘宝的这些数据是无效的。针对淘宝本身的特点,天猫、淘宝数据抓取的技术无外乎以下四种技术:1、通用的网页解析技术,适合解析一些常见的数据,例如:关键词排名数据的抓取、宝贝标题、宝贝下架时间等等。
2、通过浏览器插件技术:无论是IE、火狐(Firefox)还是谷歌浏览器(Chrome),都有自己的插件技术,淘宝无论如何增强反爬虫技术,终总是要在浏览器里按照正常的数据格式显示出来的,所以等这些数据(例如商品价格、怎么打开指标源码月销量、收藏量、评价、月成交记录等等)在浏览器里正常显示后,那么通过浏览器插件接口可以抓取到这些数据了。有的公司是这么做的。
3、做一个客户端,在客户端里模拟一个浏览器,模拟用户搜索,还是那句话,淘宝无论如何增强反爬虫技术,终总是要在浏览器里按照正常的数据格式显示出来的,现在很多的刷流量的工具是这么做的。
4、通过一些网页分析工具,分析淘宝网页显示过程,找到呈现商品价格、月销量、收藏量、评价、月成交记录等等的Ajax链接,也是模拟一个浏览器请求这些Ajax链接,从而无须解析网页,直接解析这些Ajax返回来的数据可以了。
由于淘宝对数据的抓取采取的措施越来越严,只用某一种方法有时是不能达到目的的。例如简便的无疑是第三种,通过网页分析工具,直接找到这些Ajax调用,但是淘宝对通过Ajax链接调用的次数是有限制的,调用次数一多,触发了淘宝反爬虫引擎,会出现弹出验证码、或者返回‘你已经被反爬虫作弊引擎发现’等等申明,会抓取不到想要的这些数据了。所以好的数据抓取方式是三种方式相结合。
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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:共页个商品;筛选条件:天猫、销量从高到低、价格元以上。
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、熊猫博士系统源码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%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txt小程序源码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-之间的商品最多,-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的商品。
代码如下:
由图表及数据可知:
1. 销量以上的商品仅占3.4%,其中销量-之间的商品最多,-之间的次之;
2. 销量-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-之间的商品平均销量最高,-之间的次之,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-之间的少数商品销量冲的很高,价格-之间的商品多数销量偏低,少数相对较高,但价格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-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6-万的商品有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
淘宝爬虫之强行登录如何解决Selenium被检测到的问题?
在进行淘宝爬虫时,遇到了反Selenium机制的问题,一些网站如淘宝等会检测到非人类行为,主要通过检查window.navigator.webdriver等属性。正常情况下,这个值应为undefined,但在使用Selenium时,该值会变为True,导致被识别。
解决这个问题的方法有两种:首先,可以利用mitmproxy作为中间人,通过拦截服务器发送的JavaScript,修改其参数后再发送,但这需要对JavaScript有深入理解。这种方法适合对技术有一定掌握的开发者。
另一种方法更为简单,适合新手,即通过Selenium配合pyppeteer和asyncio。在服务器初次发送JavaScript验证时,通过伪装实现“第一次登陆”的效果,使爬虫能够通过。具体实现代码在main.py文件中,主要涉及异步模块和pyppeteer的使用。对于pyppeteer的不熟悉,可以参考puppeteer的文档,因为pyppeteer是基于puppeteer的轻量级封装。
淘宝数据采集,搞一个商品信息爬虫做价格监控
采集淘宝商品信息
场景:在淘宝首页输入关键词搜索商品列表页数据,示例关键词为“耐克”,可根据需求更换关键词,支持批量输入。
字段:产品名称、店铺名称、价格、付款金额、商品链接、店铺链接。
结果:导出为Excel、CSV、HTML、数据库等格式。
步骤:打开淘宝网页,登录账号,输入关键词搜索,创建循环列表采集商品数据,创建循环翻页采集多页数据,编辑字段,启动采集。
特别说明:自动识别功能适用于网页列表、滚动、翻页,需取消或关闭自动识别。
登录淘宝,选中登录按钮,输入账号密码完成登录。
输入关键词搜索,实现自动批量输入多个关键词。
创建循环列表采集所有商品列表数据,创建循环翻页采集多页数据。
编辑字段调整数据格式。
启动采集后,数据导出为所需格式。
数据导出示例:包含商品名称、店铺信息、价格等。
使用八爪鱼官网获取最新版本客户端,关注官方了解教程案例。
八爪鱼提供免费网页数据采集软件。
Python爬虫网页抓取实例之淘宝商品信息抓取
网页抓取技术在电商网站的应用中极为重要,尤其是淘宝商品信息的抓取。当目标内容在网页上以不同的规格存在多个时,如何提取这些信息成为了关键。 以淘宝网页为例,商品信息可能因机身颜色、套餐、存储容量等规格的不同而产生价格差异。在这种情况下,仅通过抓取单一信息的方式不足以获取所有价格。 为解决这一问题,可以利用API接口,如item_get或item_get_sku,来获取商品详情信息。以下是调用API的详细步骤:第一步:获取API调用权限,注册API的key和密钥。
第二步:进入API测试页,输入商品ID,调用API。这一步骤可以直观地展示API的响应,帮助开发者了解如何获取数据。
第三步:在API的响应示例中查找sku信息,这是关键步骤,因为每个sku信息包含了对应的价格和其他详细属性。
示例中展示了一个商品的多个sku信息,每个sku对应不同的机身颜色、套餐和存储容量,以及相应的价格。通过解析这些信息,可以获取到不同属性下的价格数据,满足多规格商品信息抓取的需求。 总结而言,通过调用API接口,结合解析返回的sku信息,可以有效应对网页上存在多个规格信息的情况,实现准确的多规格商品价格抓取。这不仅适用于淘宝,也适用于其他类似电商平台的商品信息抓取。使用Crawler4j库的下载程序来下载淘宝网的视频
要创建一个利用Crawler4j库下载淘宝网视频的程序,首先,你需要初始化Crawler4j实例,配置好代理服务器。设置要爬取的初始URL,以及确定爬取深度和线程数,以控制爬虫的效率。
接着,创建一个WebPageFetcher,通过它开始抓取网页。在抓取过程中,关键步骤是调用WebPageParser的parsePage方法。这个方法解析每个获取的网页,寻找video元素。一旦找到,程序会提取video元素的src属性。如果src属性非空,那就使用HttpClient库下载对应的视频资源。
需要注意的是,这个程序目前只下载找到的第一个video元素的视频。如果需要下载多个视频,你可能需要在parsePage方法中加入额外的逻辑来处理。同时,由于程序并未包含异常处理,实际使用时,你需要添加适当的错误处理代码,以确保程序在遇到问题时仍能稳定运行。
在运行此程序前,请确保你的环境已正确配置了Crawler4j和HttpClient库,并且能够访问duoip.cn的端口。如果遇到访问问题,考虑更换代理服务器。最后,别忘了在代码中添加必要的异常处理部分,以提升程序的健壮性。