用JUPYTER爬取淘宝笔记本电脑销量前500的数据并导出为一个excel文件
时间: 2024-02-16 20:02:17 浏览: 122
为了爬取淘宝笔记本电脑销量前500的数据并导出为一个 Excel 文件,你可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库,以及 Pandas 库的 to_excel() 方法。以下是示例代码,供你参考:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 设置请求头
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'}
# 设置URL和参数
url = 'https://s.taobao.com/search'
params = {
'q': '笔记本电脑', # 搜索关键字
'sort': 'sale-desc', # 按销量从高到低排序
's': '1', # 开始页码
'bcoffset': '0', # 偏移量
'ntoffset': '0', # 偏移量
'p4ppushleft': '1%2C48', # 页码显示
'sadv': '0', # 是否高级筛选
'ajax': 'true', # 是否异步加载
}
# 爬取数据
data = []
for page in range(1, 11): # 爬取前10页数据
params['s'] = str((page - 1) * 44)
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', class_='item J_MouserOnverReq ')
for item in items:
name = item.find('div', class_='title').text.strip()
price = item.find('div', class_='price g_price g_price-highlight').text.strip()
sales = item.find('div', class_='deal-cnt').text.strip()
data.append({'name': name, 'price': price, 'sales': sales})
# 转换为数据框
df = pd.DataFrame(data)
# 处理数据
df['price'] = df['price'].str.replace('¥', '').astype(float)
df['sales'] = df['sales'].str.replace('人付款', '').astype(int)
# 按销量排序,取前500个
df = df.sort_values('sales', ascending=False).head(500)
# 导出为Excel文件
df.to_excel('笔记本电脑前500销量商品.xlsx', index=False)
```
在此示例中,我们使用了 requests 库发送 HTTP 请求,并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 响应。我们使用了 URL 和参数来指定搜索关键字和排序方式。我们爬取了前10页数据,每页44个商品,共计440个商品,并将结果存储在一个列表中。我们将结果转换为 Pandas 数据框,并对价格和销量进行了处理。最后,我们按销量排序,取前500个,并将结果导出为一个 Excel 文件。
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