使用Python爬取淘宝商品并做数据分析,可以按照以下步骤进行操作:
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确定需求:确定要爬取的淘宝商品的种类、数量、关键词等信息。
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编写爬虫程序:使用Python编写爬虫程序,通过模拟浏览器请求,获取淘宝商品的页面源代码。
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解析页面:使用HTML解析库(如BeautifulSoup或PyQuery)解析页面,提取出需要的商品信息,如商品名称、价格、销量等。
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存储数据:将提取到的商品信息存储到数据库或文件中,方便后续的数据分析。
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数据分析:根据需求,对爬取到的数据进行分析,可以使用数据可视化工具(如Matplotlib或Seaborn)进行图表展示,或进行统计分析。
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结果展示:将分析结果进行展示,可以生成报告、图表或可视化界面,使数据更直观地呈现出来。
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例如想在淘宝开个小鱼零食的网店,想对目前这个市场上的商品做一些分析,本来手动去做统计和分析也是可以的,这些信息都是对外展示的,只是手动比较麻烦。
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具体的要求如下:
在淘宝搜索"小鱼零食",想知道前10页搜索结果的所有商品的销量和金额,按照他划定好的价格区间来统计数量,给我划分了如下的一张价格区间表:
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这10页搜索结果中,商家都是分布在全国的哪些位置?
这10页的商品下面,用户评论最多的是什么?
从这些搜索结果中,找出销量最多的10家店铺名字和店铺链接。
从这些要求来看,其实这些需求也不难实现,我们先来看一下项目的效果。
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获取到数据之后做了下分析,最终做成了柱状图,鼠标移动可以看出具体的商品数量。
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在10~30元之间的商品最多,越往后越少,看来大多数的产品都是定位为低端市场。
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再来看一下用户都在商品下面评论了一些什么:
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最后就是销量前10的店铺和链接了。
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在拿到数据并做了分析之后,我也在想,如果这个东西是我来做的话,我能不能看出来什么东西?或许可以从价格上找到切入点。
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由于源码分了几个源文件,还是比较长的,所以这里就不跟大家一一讲解了,懂爬虫的人看几遍就看懂了点击获取测试key和secret