python京东爬虫商铺销量源码

京东是中国最大的综合性在线购物平台，通过使用Python编程语言，我们可以编写一个简单的京东爬虫商铺销量源码。

首先，我们需要导入必要的库，如 requests 和 BeautifulSoup。requests库用于获取网页内容，BeautifulSoup库用于解析网页。

接下来，我们可以定义一个函数来获取指定京东商铺的销量信息。在函数中，我们需要提供商铺的链接作为参数。我们可以使用requests库来发送GET请求获取商铺的网页内容。

接收到网页内容后，我们可以使用BeautifulSoup解析HTML，并提取出需要的销量信息。通常，销量信息会位于HTML标签的特定位置，可以通过查看网页源代码找到。

我们可以编写一段代码来遍历销量信息，并将其打印输出或保存到文件中。这样，我们就可以获取到指定京东商铺的销量数据了。

最后，我们可以编写一个主函数来调用我们的爬虫函数，提供商铺链接，然后运行程序。在主函数中，我们可以添加一些错误处理机制，以防止程序在运行过程中出现异常。

总结来说，编写一个京东爬虫商铺销量源码，需要使用Python编程语言，并结合requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页内容，提取需要的销量信息。通过编写主函数，我们可以调用爬虫函数，并添加适当的错误处理。这样，我们就可以成功获取指定京东商铺的销量数据了。

相关问题

python 京东 爬虫

### 如何用Python编写京东网页爬虫

#### 使用Python编写的京东商品图片爬取实例

为了从京东平台获取商品图像，可以采用`requests`库来发起HTTP请求并利用`BeautifulSoup`解析HTML页面。下面是一份简单的代码片段用于展示这一过程[^1]。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

def download_image(url, folder_path):
    """下载单张图片"""
    response = requests.get(url)
    if not os.path.exists(folder_path):  
        os.makedirs(folder_path)

    file_name = url.split('/')[-1]
    with open(os.path.join(folder_path,file_name), 'wb') as f:
        f.write(response.content)


def get_images_from_jd(keyword='手机', max_pages=5):
    base_url = "https://search.jd.com/Search?keyword={}&enc=utf-8&page="
    
    headers={
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
    }

    for page_num in range(1,max_pages*2,2): # JD pages increment by 2
        search_url = base_url.format(keyword)+str(page_num)
        
        resp=requests.get(search_url,headers=headers).text
        
        soup = BeautifulSoup(resp,'html.parser')
        items=soup.find_all('li',class_='gl-item')

        for item in items[:]:
            try:
                img_tag=item.find('div', class_="p-img").find('img')['data-lazy-img']
                
                if(img_tag !='done'):
                    image_link ="http:"+img_tag
                    
                    print(f'Downloading {image_link}')
                    
                    download_image(image_link,f"./{keyword}_images/")
            
            except Exception as e :
                continue
                
if __name__=="__main__":
    get_images_from_jd()

这段脚本会根据给定的关键字搜索指定数量的结果页，并从中提取每件产品的封面图链接进行保存至本地文件夹内[^4]。

请注意，在实际操作过程中应当遵循目标网站的服务条款以及法律法规的要求，合理合法地运用此类工具和技术。

python京东爬虫评论

### 使用Python实现京东商品评论的网页抓取

为了实现京东商品评论的数据抓取，可以通过构建HTTP请求来访问特定的商品评论页面，并利用正则表达式或XPath等工具解析HTML源码以提取所需信息[^1]。

对于具体的URL构造部分，可以根据给定的模板动态生成不同页数下的评论链接。例如：

def generate_comment_url(product_id, page_num):
    base_url = "https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&t={time}&loginType=3&uuid={uuid}&productId={product_id}&score=0&sortType=6&page={page}&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
    
    import time
    
    current_time = int(time.time()*1000)
    uuid_value="example_uuid" # 这里应替换为实际UUID值或其他必要参数
    
    formatted_url = base_url.format(
        time=current_time,
        uuid=uuid_value,
        product_id=str(product_id),
        page=str(page_num*2)  # 注意这里的翻页逻辑可能需要调整
    )
    
    print(f"Crawling Page {page_num}: "+formatted_url)
    return formatted_url

上述函数`generate_comment_url()`接受两个参数：产品ID(`product_id`)以及想要爬取的具体页码(`page_num`)，它将会返回对应于该产品的指定页数下评论列表的API URL字符串[^2]。

当获取到了目标网址之后，则可进一步采用诸如BeautifulSoup库来进行DOM树分析工作；亦或是借助lxml库配合XPath语法定位具体节点位置从而完成最终的数据抽取过程。需要注意的是，在执行此类操作前应当仔细阅读并遵循目标站点的服务条款与隐私政策规定，确保行为合法合规[^4]。

此外，考虑到网络环境变化可能导致原始方法失效的情况发生，建议定期维护所编写的脚本代码，以便适应任何潜在的技术变动所带来的影响。