python基于scrapy爬取京東筆記本電腦數(shù)據(jù)并進行簡單處理和分析
更新時間：2021年04月14日 14:40:10 作者：Perhaps#
這篇文章主要介紹了python基于scrapy爬取京東筆記本電腦數(shù)據(jù)并進行簡單處理和分析的實例，幫助大家更好的理解和學習使用python。感興趣的朋友可以了解下
一、環(huán)境準備
- python3.8.3
- pycharm
- 項目所需第三方包
pip install scrapy fake-useragent requests selenium virtualenv -i https://pypi.douban.com/simple
1.1 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
切換到指定目錄創(chuàng)建
virtualenv .venv
創(chuàng)建完記得激活虛擬環(huán)境
1.2 創(chuàng)建項目
scrapy startproject 項目名稱
1.3 使用pycharm打開項目，將創(chuàng)建的虛擬環(huán)境配置到項目中來
1.4 創(chuàng)建京東spider
scrapy genspider 爬蟲名稱 url
1.5 修改允許訪問的域名，刪除https：
二、問題分析
爬取數(shù)據(jù)的思路是先獲取首頁的基本信息，在獲取詳情頁商品詳細信息；爬取京東數(shù)據(jù)時，只返回40條數(shù)據(jù)，這里，作者使用selenium，在scrapy框架中編寫下載器中間件，返回頁面所有數(shù)據(jù)。
爬取的字段分別是：
商品價格
商品評數(shù)
商品店家
商品SKU（京東可直接搜索到對應的產(chǎn)品）
商品標題
商品詳細信息
三、spider
import re
import scrapy
from lianjia.items import jd_detailItem
class JiComputerDetailSpider(scrapy.Spider):
name = 'ji_computer_detail'
allowed_domains = ['search.jd.com', 'item.jd.com']
start_urls = [
'https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&suggest=1.def.0.base&wq=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&page=1&s=1&click=0']
def parse(self, response):
lls = response.xpath('//ul[@class="gl-warp clearfix"]/li')
for ll in lls:
item = jd_detailItem()
computer_price = ll.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()').extract_first()
computer_commit = ll.xpath('.//div[@class="p-commit"]/strong/a/text()').extract_first()
computer_p_shop = ll.xpath('.//div[@class="p-shop"]/span/a/text()').extract_first()
item['computer_price'] = computer_price
item['computer_commit'] = computer_commit
item['computer_p_shop'] = computer_p_shop
meta = {
'item': item
}
shop_detail_url = ll.xpath('.//div[@class="p-img"]/a/@href').extract_first()
shop_detail_url = 'https:' + shop_detail_url
yield scrapy.Request(url=shop_detail_url, callback=self.detail_parse, meta=meta)
for i in range(2, 200, 2):
next_page_url = f'https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&suggest=1.def.0.base&wq=%E7%AC%94%E8%AE%B0%E6%9C%AC%E7%94%B5%E8%84%91&page={i}&s=116&click=0'
yield scrapy.Request(url=next_page_url, callback=self.parse)
def detail_parse(self, response):
item = response.meta.get('item')
computer_sku = response.xpath('//a[@class="notice J-notify-sale"]/@data-sku').extract_first()
item['computer_sku'] = computer_sku
computer_title = response.xpath('//div[@class="sku-name"]/text()').extract_first().strip()
computer_title = ''.join(re.findall('\S', computer_title))
item['computer_title'] = computer_title
computer_detail = response.xpath('string(//ul[@class="parameter2 p-parameter-list"])').extract_first().strip()
computer_detail = ''.join(re.findall('\S', computer_detail))
item['computer_detail'] = computer_detail
yield item
四、item
class jd_detailItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
computer_sku = scrapy.Field()
computer_price = scrapy.Field()
computer_title = scrapy.Field()
computer_commit = scrapy.Field()
computer_p_shop = scrapy.Field()
computer_detail = scrapy.Field()
五、setting
import random
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
USER_AGENT = ua.random
ROBOTSTXT_OBEY = False
DOWNLOAD_DELAY = random.uniform(0.5, 1)
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
'lianjia.middlewares.jdDownloaderMiddleware': 543
}
ITEM_PIPELINES = {
'lianjia.pipelines.jd_csv_Pipeline': 300
}
六、pipelines
class jd_csv_Pipeline:
# def process_item(self, item, spider):
# return item
def open_spider(self, spider):
self.fp = open('./jd_computer_message.xlsx', mode='w+', encoding='utf-8')
self.fp.write('computer_sku\tcomputer_title\tcomputer_p_shop\tcomputer_price\tcomputer_commit\tcomputer_detail\n')
def process_item(self, item, spider):
# 寫入文件
try:
line = '\t'.join(list(item.values())) + '\n'
self.fp.write(line)
return item
except:
pass
def close_spider(self, spider):
# 關閉文件
self.fp.close()
七、middlewares
class jdDownloaderMiddleware:
def process_request(self, request, spider):
# 判斷是否是ji_computer_detail的爬蟲
# 判斷是否是首頁
if spider.name == 'ji_computer_detail' and re.findall(f'.*(item.jd.com).*', request.url) == []:
options = ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get(request.url)
for i in range(0, 15000, 5000):
driver.execute_script(f'window.scrollTo(0, {i})')
time.sleep(0.5)
body = driver.page_source.encode()
time.sleep(1)
return HtmlResponse(url=request.url, body=body, request=request)
return None
八、使用jupyter進行簡單的處理和分析
其他文件：百度停用詞庫、簡體字文件
下載第三方包
!pip install seaborn jieba wordcloud PIL -i https://pypi.douban.com/simple
8.1導入第三方包
import re import os import jieba import wordcloud import pandas as pd import numpy as np from PIL import Image import seaborn as sns from docx import Document from docx.shared import Inches import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame,Series
8.2設置可視化的默認字體和seaborn的樣式
sns.set_style('darkgrid')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
8.3讀取數(shù)據(jù)
df_jp = pd.read_excel('./jd_shop.xlsx')
8.4篩選Inteli5、i7、i9處理器數(shù)據(jù)
def convert_one(s):
if re.findall(f'.*?(i5).*', str(s)) != []:
return re.findall(f'.*?(i5).*', str(s))[0]
elif re.findall(f'.*?(i7).*', str(s)) != []:
return re.findall(f'.*?(i7).*', str(s))[0]
elif re.findall(f'.*?(i9).*', str(s)) != []:
return re.findall(f'.*?(i9).*', str(s))[0]
df_jp['computer_intel'] = df_jp['computer_detail'].map(convert_one)
8.5篩選筆記本電腦的屏幕尺寸范圍
def convert_two(s):
if re.findall(f'.*?(\d+\.\d+英寸-\d+\.\d+英寸).*', str(s)) != []:
return re.findall(f'.*?(\d+\.\d+英寸-\d+\.\d+英寸).*', str(s))[0]
df_jp['computer_in'] = df_jp['computer_detail'].map(convert_two)
8.6將評論數(shù)轉化為整形
def convert_three(s):
if re.findall(f'(\d+)萬+', str(s)) != []:
number = int(re.findall(f'(\d+)萬+', str(s))[0]) * 10000
return number
elif re.findall(f'(\d+)+', str(s)) != []:
number = re.findall(f'(\d+)+', str(s))[0]
return number
df_jp['computer_commit'] = df_jp['computer_commit'].map(convert_three)
8.7篩選出需要分析的品牌
def find_computer(name, s):
sr = re.findall(f'.*({name}).*', str(s))[0]
return sr
def convert(s):
if re.findall(f'.*(聯(lián)想).*', str(s)) != []:
return find_computer('聯(lián)想', s)
elif re.findall(f'.*(惠普).*', str(s)) != []:
return find_computer('惠普', s)
elif re.findall(f'.*(華為).*', str(s)) != []:
return find_computer('華為', s)
elif re.findall(f'.*(戴爾).*', str(s)) != []:
return find_computer('戴爾', s)
elif re.findall(f'.*(華碩).*', str(s)) != []:
return find_computer('華碩', s)
elif re.findall(f'.*(小米).*', str(s)) != []:
return find_computer('小米', s)
elif re.findall(f'.*(榮耀).*', str(s)) != []:
return find_computer('榮耀', s)
elif re.findall(f'.*(神舟).*', str(s)) != []:
return find_computer('神舟', s)
elif re.findall(f'.*(外星人).*', str(s)) != []:
return find_computer('外星人', s)
df_jp['computer_p_shop'] = df_jp['computer_p_shop'].map(convert)
8.8刪除指定字段為空值的數(shù)據(jù)
for n in ['computer_price', 'computer_commit', 'computer_p_shop', 'computer_sku', 'computer_detail', 'computer_intel', 'computer_in']:
index_ls = df_jp[df_jp[[n]].isnull().any(axis=1)==True].index
df_jp.drop(index=index_ls, inplace=True)
8.9查看各品牌的平均價格
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
ax = sns.barplot(x='computer_p_shop', y='computer_price', data=df_jp.groupby(by='computer_p_shop')[['computer_price']].mean().reset_index())
for index,row in df_jp.groupby(by='computer_p_shop')[['computer_price']].mean().reset_index().iterrows():
ax.text(row.name,row['computer_price'] + 2,round(row['computer_price'],2),color="black",ha="center")
ax.set_xlabel('品牌')
ax.set_ylabel('平均價格')
ax.set_title('各品牌平均價格')
boxplot_fig = ax.get_figure()
boxplot_fig.savefig('各品牌平均價格.png', dpi=400)
8.10 查看各品牌的價格區(qū)間
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
ax = sns.boxenplot(x='computer_p_shop', y='computer_price', data=df_jp.query('computer_price>500'))
ax.set_xlabel('品牌')
ax.set_ylabel('價格區(qū)間')
ax.set_title('各品牌價格區(qū)間')
boxplot_fig = ax.get_figure()
boxplot_fig.savefig('各品牌價格區(qū)間.png', dpi=400)
8.11 查看價格與評論數(shù)的關系
df_jp['computer_commit'] = df_jp['computer_commit'].astype('int64')
ax = sns.jointplot(x="computer_commit", y="computer_price", data=df_jp, kind="reg", truncate=False,color="m", height=10)
ax.fig.savefig('評論數(shù)與價格的關系.png')
8.12 查看商品標題里出現(xiàn)的關鍵詞
import imageio
# 將特征轉換為列表
ls = df_jp['computer_title'].to_list()
# 替換非中英文的字符
feature_points = [re.sub(r'[^a-zA-Z\u4E00-\u9FA5]+',' ',str(feature)) for feature in ls]
# 讀取停用詞
stop_world = list(pd.read_csv('./百度停用詞表.txt', engine='python', encoding='utf-8', names=['stopwords'])['stopwords'])
feature_points2 = []
for feature in feature_points: # 遍歷每一條評論
words = jieba.lcut(feature) # 精確模式，沒有冗余.對每一條評論進行jieba分詞
ind1 = np.array([len(word) > 1 for word in words]) # 判斷每個分詞的長度是否大于1
ser1 = pd.Series(words)
ser2 = ser1[ind1] # 篩選分詞長度大于1的分詞留下
ind2 = ~ser2.isin(stop_world) # 注意取反負號
ser3 = ser2[ind2].unique() # 篩選出不在停用詞表的分詞留下,并去重
if len(ser3) > 0:
feature_points2.append(list(ser3))
# 將所有分詞存儲到一個列表中
wordlist = [word for feature in feature_points2 for word in feature]
# 將列表中所有的分詞拼接成一個字符串
feature_str = ' '.join(wordlist)
# 標題分析
font_path = r'./simhei.ttf'
shoes_box_jpg = imageio.imread('./home.jpg')
wc=wordcloud.WordCloud(
background_color='black',
mask=shoes_box_jpg,
font_path = font_path,
min_font_size=5,
max_font_size=50,
width=260,
height=260,
)
wc.generate(feature_str)
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.savefig('標題提取關鍵詞')
8.13 篩選價格在4000到5000，聯(lián)想品牌、處理器是i5、屏幕大小在15寸以上的數(shù)據(jù)并查看價格
df_jd_query = df_jp.loc[(df_jp['computer_price'] <=5000) & (df_jp['computer_price']>=4000) & (df_jp['computer_p_shop']=="聯(lián)想") & (df_jp['computer_intel']=="i5") & (df_jp['computer_in']=="15.0英寸-15.9英寸"), :].copy()
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)
ax = sns.barplot(x='computer_sku', y='computer_price', data=df_jd_query)
ax.set_xlabel('聯(lián)想品牌SKU')
ax.set_ylabel('價格')
ax.set_title('酷睿i5處理器屏幕15寸以上各SKU的價格')
boxplot_fig = ax.get_figure()
boxplot_fig.savefig('酷睿i5處理器屏幕15寸以上各SKU的價格.png', dpi=400)
8.14 篩選價格在4000到5000，戴爾品牌、處理器是i7、屏幕大小在15寸以上的數(shù)據(jù)并查看價格
df_jp_daier = df_jp.loc[(df_jp['computer_price'] <=5000) & (df_jp['computer_price']>=4000) & (df_jp['computer_p_shop']=="戴爾") & (df_jp['computer_intel']=="i7") & (df_jp['computer_in']=="15.0英寸-15.9英寸"), :].copy()
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
ax = sns.barplot(x='computer_sku', y='computer_price', data=df_jp_daier)
ax.set_xlabel('戴爾品牌SKU')
ax.set_ylabel('價格')
ax.set_title('酷睿i7處理器屏幕15寸以上各SKU的價格')
boxplot_fig = ax.get_figure()
boxplot_fig.savefig('酷睿i7處理器屏幕15寸以上各SKU的價格.png', dpi=400)
8.15 不同Intel處理器品牌的價格
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
ax = sns.barplot(x='computer_p_shop', y='computer_price', data=df_jp, hue='computer_intel')
ax.set_xlabel('品牌')
ax.set_ylabel('價格')
ax.set_title('不同酷睿處理器品牌的價格')
boxplot_fig = ax.get_figure()
boxplot_fig.savefig('不同酷睿處理器品牌的價格.png', dpi=400)
8.16 不同尺寸品牌的價格
plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=100)
ax = sns.barplot(x='computer_p_shop', y='computer_price', data=df_jp, hue='computer_in')
ax.set_xlabel('品牌')
ax.set_ylabel('價格')
ax.set_title('不同尺寸品牌的價格')
boxplot_fig = ax.get_figure()
boxplot_fig.savefig('不同尺寸品牌的價格.png', dpi=400)
以上就是python基于scrapy爬取京東筆記本電腦數(shù)據(jù)并進行簡單處理和分析的詳細內容，更多關于python 爬取京東數(shù)據(jù)的資料請關注腳本之家其它相關文章！
相關文章
在本篇文章里小編給大家整理了關于python中聲明變量類型的相關知識點，需要的朋友們可以學習下。2020-06-06
今天小編就為大家分享一篇解決Python一行輸出不顯示的問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12
這篇文章主要介紹了python 地圖經(jīng)緯度轉換、糾偏的實例代碼,非常不錯，具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2018-08-08
我們常常會用到一些發(fā)送郵件的功能，比如有人提交了應聘的表單，可以向HR的郵箱發(fā)郵件，這樣，HR不看網(wǎng)站就可以知道有人在網(wǎng)站上提交了應聘信息。下面這篇文章就介紹了在Django應用程序中如何發(fā)送電子郵件的相關資料,需要的朋友可以參考借鑒。2017-02-02
TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎樣實現(xiàn)反卷積的
這篇文章主要介紹了TensorFlow tf.nn.conv2d_transpose是怎樣實現(xiàn)反卷積的，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-04-04
大家好，本篇文章主要講的是Python中經(jīng)常使用的代碼片段，感興趣的同學趕快來看一看吧，對你有幫助的話記得收藏一下2022-01-01
這篇文章主要為大家詳細介紹了python調用tcpdump抓包過濾的方法，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-07-07
這篇文章主要介紹了python?包之?re?正則匹配教程分享，文章基于python?包?re的相關資料展開貴主題的詳細介紹，需要的小伙伴可以參考一下2022-04-04
這篇文章主要介紹了Flask框架WTForm表單用法,結合登錄驗證的具體實例分析了Flask框架WTForm表單相關使用技巧,需要的朋友可以參考下2018-07-07
使用TensorBoard進行超參數(shù)優(yōu)化的實現(xiàn)
這篇文章主要介紹了使用TensorBoard進行超參數(shù)優(yōu)化的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-07-07