【python爬虫实战】淘宝商品数据抓取+数据可视化（完整代码）

### Python爬虫抓取淘宝商品数据并进行可视化 为了实现从淘宝网获取商品数据并通过Python进行处理和可视化的流程，下面提供了一个简化版本的方案。需要注意的是，在实际开发过程中应当遵循目标网站的服务条款以及法律法规。 #### 准备工作 安装必要的库文件： ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn scrapy ``` 创建Scrapy项目结构用于更高效的数据采集[^3]： ```bash scrapy startproject taobao_spider cd taobao_spider ``` 定义Item对象存储所需字段信息： ```python import scrapy class Product(scrapy.Item): title = scrapy.Field() price = scrapy.Field() sales_volume = scrapy.Field() # 销量 shop_name = scrapy.Field() ``` 编写Spider脚本完成网页解析逻辑： ```python import re from urllib.parse import urljoin from ..items import Product class TaobaoSpider(scrapy.Spider): name = "taobao" allowed_domains = ["tmall.com"] start_urls = ['https://list.tmall.com/search_product.htm?q=关键词'] def parse(self, response): products = response.css('.product-iWrap') for product in products: item = Product() try: item['title'] = ''.join(product.xpath('./p[@class="productTitle"]/a//text()').extract()).strip() item['price'] = float(re.findall(r'\d+\.\d+', product.css('em::text').get())[0]) item['sales_volume'] = int(re.sub('\D', '', product.css('.deal-cnt::text').get())) item['shop_name'] = product.css('.shop-name a::attr(title)').get().strip() yield item except Exception as e: print(f'Error parsing {item}: {e}') next_page_url = response.css('#content b.next-page ~ a::attr(href)').get() if next_page_url is not None: absolute_next_page_url = urljoin(response.url, next_page_url) yield scrapy.Request(url=absolute_next_page_url, callback=self.parse) ``` 利用Pandas整理收集到的商品记录以便后续分析操作： ```python import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame([ {'标题': 'iPhone X', '价格': 7988, '销量': 123456, '店铺名称': 'Apple Store'} ]) # 假设这里是从数据库读入大量真实数据... print(dataframe.head()) ``` 最后通过Matplotlib绘制图表展示销售趋势或其他特征分布情况： ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style='whitegrid') plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = sns.barplot(x=dataframe.index[:10], y='销量', data=dataframe.iloc[:10]) ax.set_xticklabels(labels=dataframe.loc[dataframe.index[:10], '标题'], rotation=45) for p in ax.patches: height = p.get_height() ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 3, '{:.0f}'.format(height), ha="center") plt.title('Top 10 Best Selling Products on Tmall') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的基于Scrapy框架的网络爬虫程序来提取天猫平台上的产品详情，并将其转换成易于理解的形式呈现出来。不过由于电商平台通常会设置反爬机制，因此建议读者仅限于学习目的尝试此方法，并严格遵守各站点的相关规定[^1]。