#將excel中的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取分析
import openpyxl
import matplotlib.pyplot as pit #數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)用的
wk=openpyxl.load_workbook('銷售數(shù)據(jù).xlsx')
sheet=wk.active #獲取活動(dòng)表
#獲取最大行數(shù)和最大列數(shù)
rows=sheet.max_row
cols=sheet.max_column
lst=[] #用于存儲(chǔ)鞋子碼數(shù)
for i in range (2,rows+1):
  size=sheet.cell(i,3).value
  lst.append(size)
#以上已經(jīng)將excel中的數(shù)據(jù)讀取完畢
#一下操作就你行統(tǒng)計(jì)不同碼數(shù)的數(shù)量
'''python中有一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)叫做字典，使用鞋碼做key，使用銷售數(shù)量做value'''
dic_size={}
for item in lst:
  dic_size[item]=0

for item in lst:
  for size in dic_size:
    #遍歷字典
    if item==size:
      dic_size[size]+=1
      break
for item in dic_size:
  print(item,dic_size[item])
#弄成百分比的形式
lst_total=[]
for item in dic_size:
  lst_total.append([item,dic_size[item],dic_size[item]/160*1.0])

#接下來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化(進(jìn)行畫餅操作)
labels=[item[0] +'碼'for item in lst_total] #使用列表生成式，得到餅圖的標(biāo)簽
fraces=[item[2] for item in lst_total] #餅圖中的數(shù)據(jù)源
pit.rcParams['font.family']=['SimHei'] #單獨(dú)的表格亂碼的處理方式
pit.pie(x=fraces,labels=labels,autopct='%1.1f%%')
#pit.show()進(jìn)行結(jié)果的圖片的展示
pit.savefig('圖.jpg')

#所涉及到的是requests和openpyxl數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)的清洗以及統(tǒng)計(jì)然后就是matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化
#靜態(tài)數(shù)據(jù)點(diǎn)擊element中點(diǎn)擊發(fā)現(xiàn)在html中，服務(wù)器已經(jīng)渲染好的內(nèi)容，直接發(fā)給瀏覽器，瀏覽器解釋執(zhí)行，
#動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)：如果點(diǎn)擊下一頁(yè)。我們的地址欄（加后綴但是前面的地址欄沒(méi)變也算）（也可以點(diǎn)擊2和3頁(yè)）沒(méi)有發(fā)生任何變化說(shuō)明是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，說(shuō)明我們的數(shù)據(jù)是后來(lái)被渲染到html中的。他的數(shù)據(jù)根本不在html中的。
#動(dòng)態(tài)查看network然后用的url是network里面的headers
#安裝第三方模塊輸入cmd之后pip install 加名字例如requests
import requests
import re
import time
import json
import openpyxl #用于操作 excel文件的
headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'}#創(chuàng)建頭部信息
def get_comments(productId,page):
  url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={0}&score=0&sortType=5&page={1}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1".format(productId,page)
  resp = requests.get(url, headers=headers)
  s=resp.text.replace('fetchJSON_comment98(','')#進(jìn)行替換操作。獲取到所需要的相應(yīng)的json，也就是去掉前后沒(méi)用的東西
  s=s.replace(');','')
  json_data=json.loads(s)#進(jìn)行數(shù)據(jù)json轉(zhuǎn)換
  return json_data

#獲取最大頁(yè)數(shù)
def get_max_page(productId):
  dis_data=get_comments(productId,0)#調(diào)用剛才寫的函數(shù)進(jìn)行向服務(wù)器的訪問(wèn)請(qǐng)求，獲取字典數(shù)據(jù)
  return dis_data['maxPage']#獲取他的最大頁(yè)數(shù)。每一頁(yè)都有最大頁(yè)數(shù)

#進(jìn)行數(shù)據(jù)提取
def get_info(productId):
  max_page=get_max_page(productId)
  lst=[]#用于存儲(chǔ)提取到的商品數(shù)據(jù)
  for page in range(1,max_page+1):
    #獲取沒(méi)頁(yè)的商品評(píng)論
    comments=get_comments(productId,page)
    comm_list=comments['comments']#根據(jù)comnents獲取到評(píng)論的列表(每頁(yè)有10條評(píng)論)
    #遍歷評(píng)論列表，獲取其中的相應(yīng)的數(shù)據(jù)
    for item in comm_list:
      #每條評(píng)論分別是一字典。在繼續(xù)通過(guò)key來(lái)獲取值
      content=item['content']
      color=item['productColor']
      size=item['productSize']
      lst.append([content,color,size])#將每條評(píng)論添加到列表當(dāng)中
    time.sleep(3)#防止被京東封ip進(jìn)行一個(gè)時(shí)間延遲。防止訪問(wèn)次數(shù)太頻繁
  save(lst)

def save(lst):
  #把爬取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),保存到excel中
  wk=openpyxl.Workbook()#用于創(chuàng)建工作簿對(duì)象
  sheet=wk.active #獲取活動(dòng)表（一個(gè)工作簿有三個(gè)表）
  #遍歷列表將數(shù)據(jù)添加到excel中。列表中的一條數(shù)據(jù)在表中是一行
  biaotou='評(píng)論','顏色','大小'
  sheet.append(biaotou)
  for item in lst:
    sheet.append(item)
  #將excel保存到磁盤上
  wk.save('銷售數(shù)據(jù).xlsx')


if __name__=='__main__':
  productId='66749071789'
  get_info(productId)
  print("ok")