京东商品信息爬 取及数据分析python代码实现

京东商品信息爬取及数据分析的Python代码实现主要分为以下几个步骤：

1. 分析目标网站：首先需要访问京东的商品页面，分析商品信息是如何组织和加载的。通常会使用浏览器的开发者工具进行网络请求的分析，找到商品信息加载对应的API接口或者是动态加载的数据。

2. 发送网络请求：根据分析得到的API接口信息，使用Python的`requests`库或者`urllib`库等来发送网络请求，获取商品信息。

3. 数据解析：获取到的数据可能是JSON格式或者是HTML格式，需要使用相应的库（如`json`库解析JSON数据，`BeautifulSoup`库解析HTML数据）来提取所需的商品信息，如商品名称、价格、评论数、评分等。

4. 数据存储：将解析得到的数据存储到文件或数据库中。如果是简单的数据可以存储为CSV格式，复杂或大量数据则推荐使用数据库，如SQLite、MySQL、MongoDB等。

5. 数据分析：使用Python的数据分析库，如`pandas`，进行数据清洗、处理和分析，最终可以进行可视化展示。

6. 遵守法律法规：在进行爬虫开发时，必须遵守相关网站的爬虫协议（robots.txt）以及相关法律法规，避免对目标网站造成过大压力或侵犯版权。

下面是一个简单的代码示例框架，仅供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 假设我们已经分析过京东的API并获得了一个获取商品信息的URL
url = "http://example.com/api/products"

# 发送请求
response = requests.get(url)
# 假设响应内容是JSON格式
products = response.json()

# 解析数据
data = []
for product in products:
    data.append({
        '商品名称': product['name'],
        '价格': product['price'],
        # 其他需要的信息...
    })

# 存储数据
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('jd_products.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

# 数据分析示例
# 假设我们想要统计每个价格区间的商品数量
price_range = pd.cut(df['价格'], bins=[0, 100, 200, 300, 400, 500])
price_count = price_range.value_counts().sort_index()
print(price_count)

在实际应用中，你需要根据实际情况调整代码，确保能够正确获取和解析数据。