本文目录一览：
- 1、怎样用python抓取淘宝评论
- 2、怎么使用python获取淘宝数据
- 3、淘宝12亿条客户信息遭爬取，黑客非法获利34万，客户信息是如何泄露的？
- 4、python对电商设计师有帮助吗
- 5、如何爬虫天猫店铺数据python
- 6、python爬虫去哪接单
怎样用python抓取淘宝评论
#coding=utf-8
import urllib2
import sys
import json
import re
#设置系统默认编码为utf-8
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
#Only for python2
'''
只是简单的示例，没有检查无评论的情况，其它异常也可能没有检查，
你可以根据自己的需要再对代码修改
'''
#解析网页数据
def parseData(html_data, reg_str):
pattern = re.compile(reg_str)
result = re.search(pattern, html_data)
if result:
return result.groups()
#commodity_url 为商品详情页面
commodity_url = ";id=44454286657"
html_data = urllib2.urlopen(commodity_url).read()
#获取用户ID和商品ID
auction_msg = parseData(html_data, r'userNumId=(.*?)auctionNumId=(.*?)')
if not auction_msg:
print "Get reviews failed!"#获取失败，退出
sys.exit()
reviews_url = ";currentPageNum=1rateType=orderType=sort_weightuserNumId=%sauctionNumId=%s"%auction_msg
response = urllib2.urlopen(reviews_url)
reviews_data = response.read().decode("gbk")
#获取评论数据
json_str = parseData(reviews_data, r'\((.*)\)')[0]
if not json_str:
print "Get reviews failed!"#获取失败，退出
sys.exit()
jdata = json.loads(json_str)
#下面只打印了第一条评论，如需要打印所有，则遍历jdata["comments"]即可
print jdata["comments"][0]["content"]
怎么使用python获取淘宝数据
两种方法：
网络爬虫。使用urllib2和BeautifulSoup（或者正则表达式）去抓取网页数据，大部分的网站都要这么做。
淘宝开放平台SDK。申请一个sdk用户，然后调用API。支持python2.7以上版本。
淘宝12亿条客户信息遭爬取，黑客非法获利34万，客户信息是如何泄露的？
近些日子，一则“淘宝12亿条客户信息遭爬取，黑客非法获利34万”的问题，引发了广大网友们的热议，在网上闹的沸沸扬扬。那么，客户的信息是如何泄漏的呢？这个黑客使用了python的爬虫技术，爬出了淘宝的信息。然后这个黑客把这些拿到的信息，都拿去售卖给了其他需要这些信息的公司，各有所需。这些信息泄漏之后，轻则让我们收到更多的垃圾信息和骚扰电话，重则被骗取钱财。那么具体的情况是什么呢？我来给大家分享一下我的看法。
一.黑客爬取信息
这些黑客是通过python这个语言，利用了爬虫的功能，爬取了淘宝的12亿条客户的信息。不得不说，这个黑客的技术也是确实很硬，能够把淘宝这样的大公司的信息给爬取出来。
二.黑客售卖信息
爬取到了12亿条信息之后，黑客是售卖了这12亿条的淘宝客户的信息。成功的盈利了34万的一个金额，也是非常的多了。
三.信息泄漏的后果
信息邪路的后果，有轻有重。轻则是受到更多的垃圾短息，已经骚扰电话。重则是可能银行卡会被盗刷，掌握了自己的关键信息，导致自己更加的容易受骗等等。
以上就是我对于这个问题所发表的看法，纯属个人观点，仅供参考。大家有什么不同的看法都可以在评论区留言，大家一起讨论一下。大家看完，记得点赞，加关注哦。
python对电商设计师有帮助吗
python对电商设计师有帮助。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
python用途广泛：
速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。
这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks。
如何爬虫天猫店铺数据python
本编博客是关于爬取天猫店铺中指定店铺的所有商品基础信息的爬虫，爬虫运行只需要输入相应店铺的域名名称即可，信息将以csv表格的形式保存，可以单店爬取也可以增加一个循环进行同时爬取。
源码展示
首先还是完整代码展示，后面会分解每个函数的意义。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json
import csv
import random
import re
from datetime import datetime
import time
class TM_producs(object):
def __init__(self,storename):
self.storename = storename
self.url = ''.format(storename)
self.headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 "
"(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"
}
datenum = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
self.filename = '{}_{}.csv'.format(self.storename, datenum)
self.get_file()
def get_file(self):
'''创建一个含有标题的表格'''
title = ['item_id','price','quantity','sold','title','totalSoldQuantity','url','img']
with open(self.filename,'w',newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=title)
writer.writeheader()
return
def get_totalpage(self):
'''提取总页码数'''
num = random.randint(83739921,87739530)
endurl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=sp=1page_size=12from=h5ajson=1_tm_source=tmallsearchcallback=jsonp_{}'
url = self.url + endurl.format(num)
html = requests.get(url,headers=self.headers).text
infos = re.findall('\(({.*})\)',html)[0]
infos = json.loads(infos)
totalpage = infos.get('total_page')
return int(totalpage)
def get_products(self,page):
'''提取单页商品列表'''
num = random.randint(83739921, 87739530)
endurl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=sp={}page_size=12from=h5ajson=1_tm_source=tmallsearchcallback=jsonp_{}'
url = self.url + endurl.format(page,num)
html = requests.get(url, headers=self.headers).text
infos = re.findall('\(({.*})\)', html)[0]
infos = json.loads(infos)
products = infos.get('items')
title = ['item_id', 'price', 'quantity', 'sold', 'title', 'totalSoldQuantity', 'url', 'img']
with open(self.filename, 'a', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=title)
writer.writerows(products)
def main(self):
'''循环爬取所有页面宝贝'''
total_page = self.get_totalpage()
for i in range(1,total_page+1):
self.get_products(i)
print('总计{}页商品，已经提取第{}页'.format(total_page,i))
time.sleep(1+random.random())
if __name__ == '__main__':
storename = 'uniqlo'
tm = TM_producs(storename)
tm.main()
上面代码是选择了优衣库作为测试店铺，直接输入优衣库店铺的域名中关键词即可，最终表格会按照店铺名称和时间名词。
代码解读
导入库说明
requests 库不用多数，爬取网页的主要库
json 库是用来解析 json 格式的数据的，也就是 Python 中的字典格式
csv 库是用来创建 csv 表格和保存信息的
random 库是用来生成一个随机数的，这个代码中用到了两次，第一次是生成一个随机数据去获取最新的网页信息而不是缓存信息，第二次是随机一个时间，来减缓爬虫速度
re 库是正则，主要用来提取信息
datetime 和 time 都是时间库，前者一般用来生成当前时间字符串，后者本爬虫使用设置延迟时间
爬虫思路
首先通过分析手机端天猫店铺所有商品的网页，可以发现每次下滑一页都有一个 js 被加载，这个 js 的规律可以总结一下；
通过分析可以发现每次请求 js 都可以得到一个关键信息，那就是 total_page 这个参数，这也一想就能猜到，就是当前店铺的总页码数，所以可以先取得这个数字，然后使用循环爬取全店商品；
每一页有24个商品，而请求得到的是一个类似于 json 格式的网页信息，但是并非是直接的 json,所以可以用正则表达式提取符合 json 格式的部分留用；
将每一页的信息保存到 csv 表格中，可以直接使用 csv 库的字典存储方式，非常方便；
得到了单页的信息，也得到了总页码数，只需要一个循环就可以爬取全店的商品了。
构造爬虫类
def __init__(self,storename):
self.storename = storename
self.url = '.format(storename)
self.headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 "
"(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"
}
datenum = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
self.filename = '{}_{}.csv'.format(self.storename, datenum)
self.get_file()
上面代码依次完成以下操作：
首先整个爬虫是写成了一个类，在初始化类的时候需要传递一个参数，这个参数就是店铺的名称。
然后构造出店铺的所有商品页面的前半部分，这部分都是不会变的
接着设置一个请求头
按照当前时间生成一个以时间为依据的字符串，用来给文件命名，然后赋值给文件名称，确定保存文件的名称
最后一句是在类生成的时候就运行这个函数，及生成一个带有标题的表格，后面会说道这个函数的具体含义
python爬虫去哪接单
python爬虫接单的方式有两种
一、接定制需求的单子
爬虫定制的需求其实很多，比如 “爬取某某电商网站的评论”，这类需求一般是按照爬取数据量的大小来收费，价格不会太高，正常500的样子。
常见的接单渠道有以下几种：
a） QQ群接单
QQ群接单因为没有中介抽成价格相对高一些，但是也容易出现客户跑路不给尾款的情况。以我多年的接单经验，建议大家写完程序之后留一个小BUG，防止客户不给尾款。
b） 猪八戒、程序员客栈等第三方平台
第三方担保平台，你需要入驻成为他们的技术员，优点是有平台担保，缺点是内卷严重，根本接不到单子。
c） 淘宝店铺
淘宝搜索“python爬虫代做”，联系店铺客服，申请成为他们的技术员。店铺老板会把你拉到技术员群里面，通过群里抢单的方式来接单。优点是单子多，价格也还ok，缺点是一旦出了纠纷，淘宝店铺只会维护客户的利益，有时候甚至出现了单子做完了，不给技术员钱的情况。
二、出售源码
不知道大家有没有发现，近两年IT行业内卷非常的严重，python代做这块也超级内卷，培训机构每年都向社会输出了大量的python工程师，python爬虫这块因为接单门槛很低受到了极大的冲击。
与其低价格去接爬虫的定制需求，还不如直接出售源码，实现薄利多销。比如“基于requests的电商爬虫程序”
这里给大家介绍一个比较靠谱的平台，大家可以百度搜索 “知行编程网”，入驻成为创作者之后，就可以在上面寄售源码
也可以直接访问知行编程网的官方网站
