1. 引言
淘宝作为目前中国最大的电商平台，每天都有数百万的交易和商品信息产生，如何快速精准地获取这些信息，对于电商领域的研究者和实践者都具有非常重要的意义。本文将分享通过Python爬虫技术获取淘宝商品信息的经验，希望对读者有所启发。
2. Python爬虫技术
Python爬虫技术是一种自动化的程序，通过模拟网页请求，然后对返回的HTML代码进行解析，从而获取网页上的信息。Python爬虫在数据抓取、搜索引擎、机器学习等领域有着非常广泛的应用。
3. 数据获取思路
在使用Python爬虫技术获取淘宝商品信息时，我们需要根据实际需求设置搜索关键词、爬取页面数、获取数据类型等参数。一般的，我们将数据获取流程分为三步：
（1）发送请求，获取网页HTML代码
import requests
url = 'https://s.taobao.com/search?q=Python'
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)
if response.status_code == 200:
print(response.text)
（2）解析HTML代码，获取所需信息
解析HTML代码可以使用Python中的BeautifulSoup库，它提供了许多方法帮助我们快速解析HTML代码。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
g_page_config = soup.find('script', id='g_page_config').string
（3）将所需数据保存到数据库、文件或其他格式
我们可以将爬取到的数据保存到数据库中，以方便后期的数据分析、可视化等需求。
import pymysql
db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='xxxx', database='test')
cursor = db.cursor()
sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `taobao` (
`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`title` varchar(255) NOT NULL COMMENT '标题',
`price` varchar(100) NOT NULL COMMENT '价格',
`shop` varchar(255) NOT NULL COMMENT '店铺',
`location` varchar(255) NOT NULL COMMENT '产地',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='淘宝商品';
"""
cursor.execute(sql)
for item in data_list:
sql = """
INSERT INTO `taobao` (`title`, `price`, `shop`, `location`) VALUES (%s, %s, %s, %s)
"""
cursor.execute(sql, (item['title'], item['price'], item['shop'], item['location']))
db.commit()
4. 淘宝商品信息获取实战
（1）获取商品信息
以下代码将尝试获取淘宝上关于Python的商品信息，名称、价格、店铺等信息将被提取。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
url = 'https://s.taobao.com/search?q=Python&wq=Python&page=1'
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)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
g_page_config = soup.find('script', id='g_page_config').string
re_shop = 'shopLink\":\"(.*?)\"'
re_item = '.*\"title\":\"(.*?)\".*\"view_price\":\"(.*?)\".*' + re_shop + '.*\"location\":\"(.*?)\"'
data_list = []
for match in re.finditer(re_item, g_page_config):
data = {
'title': match.group(1),
'price': match.group(2),
'shop': match.group(3),
'location': match.group(4)
}
data_list.append(data)
print(data_list)
（2）获取多页商品信息
在本次实战中，我们将使用爬虫技术获取淘宝上100页Python商品信息。由于每个页面的网址都相似，因此我们只需要循环遍历每个页面即可。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
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'
}
data_list = []
for page in range(1, 101):
url = 'https://s.taobao.com/search?q=Python&wq=Python&page=' + str(page)
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
g_page_config = soup.find('script', id='g_page_config').string
re_shop = 'shopLink\":\"(.*?)\"'
re_item = '.*\"title\":\"(.*?)\".*\"view_price\":\"(.*?)\".*' + re_shop + '.*\"location\":\"(.*?)\"'
for match in re.finditer(re_item, g_page_config):
data = {
'title': match.group(1),
'price': match.group(2),
'shop': match.group(3),
'location': match.group(4)
}
data_list.append(data)
print(data_list)
5. 总结
通过Python爬虫技术，我们可以快速获取淘宝上关于Python的商品信息。在实际应用中，我们可以针对不同的需求，设置不同的参数，获取不同类型的数据。这些数据可以保存到数据库或文件中，以备后续的数据分析和应用。
