利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析，详细教程

2024-05-22 10:15
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以下是一个利用Python爬虫爬取淘宝商品进行数据挖掘分析的详细教程：

安装所需的库：
- requests：用于发送网络请求
- BeautifulSoup：用于解析HTML文档
- pandas：用于数据分析和处理
- matplotlib：用于数据可视化
可以通过pip安装这些库：测试企业级电商数据
```
pip install requests
pip install BeautifulSoup
pip install pandas
pip install matplotlib
```

导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

发送网络请求并解析HTML文档：

url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E6%89%8B%E6%9C%BA'  # 搜索手机商品
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

提取商品信息：

items = soup.find_all('div', class_='item')  # 找到所有商品信息所在的标签
data = []

for item in items:
    title = item.find('div', class_='title').text.strip()  # 商品标题
    price = item.find('strong').text.strip()  # 商品价格
    sales = item.find('div', class_='deal-cnt').text.strip()  # 商品销量

    data.append({'标题': title, '价格': price, '销量': sales})

df = pd.DataFrame(data)  # 将数据转为DataFrame格式

数据分析和处理：

# 将价格转为数字类型
df['价格'] = df['价格'].str.replace('¥', '').astype(float)

# 将销量转为数字类型
df['销量'] = df['销量'].str.replace('人付款', '').astype(int)

# 统计每个价格区间的商品数量
bins = [0, 100, 200, 500, 1000, float('inf')]
labels = ['0-100', '100-200', '200-500', '500-1000', '1000+']
df['价格区间'] = pd.cut(df['价格'], bins=bins, labels=labels)
price_counts = df['价格区间'].value_counts().sort_index()

# 绘制价格区间和商品数量的柱状图
plt.bar(price_counts.index, price_counts.values)
plt.xlabel('价格区间')
plt.ylabel('商品数量')
plt.title('淘宝商品价格分布')
plt.show()
通过以上步骤，我们可以爬取淘宝商品信息并进行数据挖掘分析。你可以根据自己的需求进一步处理数据和绘制更多的图表来进行更深入的分析。