实践一个爬取京东商品信息的Python网络爬虫代码，并给出实验结果的截图

在Python中实践一个简单的京东商品信息爬虫，我们可以使用`requests`库获取网页内容，然后通过BeautifulSoup解析HTML结构。以下是一个基本的示例，这个脚本会抓取商品的基本信息，如标题、价格和链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def spider_jd(keyword):
    url = f'https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&enc=utf-8&qrst=1&stop=1&vt=2&wq={keyword}'
    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:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
        for item in soup.find_all('li', class_='gl-item'):
            title = item.find('a', class_='p-name').get_text()
            price = item.find('span', class_='p-price').get_text().split()[0]  # 获取第一个价格单位
            link = item.find('a')['href']

            print(f"Title: {title}\nPrice: {price}\nLink: {link}\n---\n")

# 使用示例
spider_jd('iPhone 13 Pro')

注意：这只是一个基础示例，实际京东的商品详情页结构可能会有所变化，而且频繁爬取可能会触发反爬机制，因此在生产环境中你需要处理更复杂的逻辑，例如使用Selenium模拟浏览器交互，或者设置请求间隔等。

实验结果的截图无法直接在这里展示，因为这是一个文本环境。你可以运行上述代码，在终端中查看打印出的信息，或者将数据保存到文件中。如果你想看具体的网页结构，可以打开Chrome开发者工具，查看请求的HTML响应。