一、30 分钟爬取逻辑
核心流程：环境搭建（5 分钟）→ 页面分析（5 分钟）→ 代码编写（15 分钟）→ 调试保存（5 分钟） ，选用「京东分类页」作示例（合规爬取，不涉及敏感数据），用新手友好的库实现。
二、第一步：环境准备（5 分钟）
1. 安装 Python
Python官网下载 3.8 + 版本，安装时勾选「Add Python to PATH」，避免后续路径问题。
2. 安装必备库
打开「命令提示符（CMD）」，输入 2 行命令安装 2 个核心库：
bash
# 用于发送HTTP请求，获取网页数据
pip install requests
# 用于解析HTML页面，提取商品信息
pip install beautifulsoup4 lxml- lxml 是解析器，BeautifulSoup 依赖它工作。
三、第二步：目标页面分析（5 分钟）
以「京东手机分类页」（URL：https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655 为例，分析商品信息的 HTML 结构：
商品卡片：<div class="gl-i-wrap"></div>（所有商品都在这个标签里）
商品名称：<h3 class="gl-item-title"><a>...</a></h3>（a 标签内的文本）
商品价格：<div class="p-price"><strong><i>...</i></strong></div>（i 标签内的文本）
商品链接：<a href="..."（a 标签的 href 属性，需补 "https:" 前缀）
记下这些「标签 + 类名」，后续代码要用来提取数据。
四、第三步：核心代码实现（15 分钟）
1. 完整代码（带逐行注释）
新建文本文件，改后缀为spider_ecommerce.py，复制以下代码：
python
# 1. 导入需要的库
import requests # 发送HTTP请求
from bs4 import BeautifulSoup # 解析HTML
import csv # 保存数据到CSV文件
# 2. 配置爬取参数（新手可直接用，也可替换成其他分类URL）
target_url = "https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655" # 京东手机分类页
# headers：伪装成浏览器（否则网站可能拒绝请求）
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
# 提示：替换成自己的User-Agent！获取方式：浏览器F12→网络→任意请求→请求头→复制User-Agent
}
# 3. 发送请求，获取网页数据
try:
response = requests.get(url=target_url, headers=headers) # 发送GET请求
response.raise_for_status() # 若状态码≠200（请求失败），直接抛异常
response.encoding = "utf-8" # 设置编码，避免中文乱码
print("✅ 网页请求成功，开始解析数据！")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ 网页请求失败：{e}")
exit() # 请求失败则退出程序
# 4. 解析HTML，提取商品信息
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 创建解析对象
product_cards = soup.find_all("div", class_="gl-i-wrap") # 找到所有商品卡片
# 5. 保存数据到CSV文件（方便后续查看/分析）
with open("京东商品列表.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
csv_writer = csv.writer(f)
csv_writer.writerow(["商品名称", "商品价格", "商品链接"]) # 写入表头
# 循环提取每个商品的信息
for card in product_cards:
try:
# 提取商品名称（strip=True：去掉多余空格/换行）
name = card.find("h3", class_="gl-item-title").a.get_text(strip=True)
# 提取商品价格
price = card.find("div", class_="p-price").strong.i.get_text()
# 提取商品链接（补全"https:"前缀）
link = "https:" + card.find("h3", class_="gl-item-title").a["href"]
# 打印信息（可选，用于实时查看）
print(f"\n商品：{name}\n价格：{price}\n链接：{link}")
# 写入CSV
csv_writer.writerow([name, price, link])
except Exception as e:
# 个别商品提取失败时，不中断程序，仅打印错误
print(f"❌ 提取某商品失败：{e}")
continue
print("\n🎉 爬取完成！数据已保存到「京东商品列表.csv」（和代码文件同目录）")2. 关键代码说明
- headers 伪装：网站会识别 "爬虫请求" 并拦截，加 User-Agent 能伪装成正常浏览器访问；
- try-except 捕获异常：避免个别商品结构异常导致整个程序崩溃；
- CSV 保存：比 TXT 更易后续分析（可用 Excel 打开），newline=""避免空行，encoding="utf-8"避免中文乱码。
五、第四步：运行代码 & 查看结果（5 分钟）
- 打开 CMD，切换到代码文件所在目录（如文件在桌面，输入cd Desktop）；
- 输入命令运行代码：python spider_ecommerce.py；
- 运行完成后，在代码同目录会出现「京东商品列表.csv」，用 Excel 打开即可看到所有商品的名称、价格、链接。
六、新手注意事项
- 合规爬取 ：先查看网站「robots.txt」（如
https://www.jd.com/robots.txt），不爬取禁止的内容，避免频繁请求（可加time.sleep(1)控制间隔，需导入 time 库）；
- URL 替换：想爬其他分类（如电脑、家电），只需替换target_url，并重新确认商品卡片的 HTML 结构；
- User-Agent 失效：若爬取失败，重新在浏览器复制最新的 User-Agent 替换代码中的对应字段。
按照以上步骤，30 分钟内就能从 0 实现电商商品爬取！代码逻辑简单，新手跟着注释改改参数就能用，动手试试吧～