利用python(或者其他工具),爬取天猫贝汉美旗舰店最近1个月新品,字段包含以下内容 | 图片 | | 标题 | | 一口价 | | sku图片 | | sku名称 | | sku价格 | 店铺地址:https://beihanmei.tmall.com/search.htm?spm=a1z10.3-b-s.w4011-14448522565.64.5fb979f0Z6DHiW&search=y&orderType=newOn_desc&tsearch=y

时间: 2023-08-25 21:16:49 浏览: 42
好的,您可以使用 Python 中的 requests 库和 BeautifulSoup 库来实现爬取天猫贝汉美旗舰店最近1个月新品的数据。 首先,您需要使用 requests 库向该店铺页面发送 HTTP 请求,获取 HTML 代码。然后,您可以使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 代码,从而获取所需的字段信息。 以下是示例代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 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'} # 获取页面 HTML url = 'https://beihanmei.tmall.com/search.htm?spm=a1z10.3-b-s.w4011-14448522565.64.5fb979f0Z6DHiW&search=y&orderType=newOn_desc&tsearch=y' response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取商品列表 item_list = soup.find_all('div', {'class': 'product'}) # 遍历商品列表,获取所需的字段信息 for item in item_list: # 获取图片地址 img = item.find('img')['src'] # 获取标题 title = item.find('p', {'class': 'productTitle'}).text.strip() # 获取一口价 price = item.find('p', {'class': 'productPrice'}).text.strip() # 获取 sku 信息 sku_list = item.find_all('li', {'class': 'item'}) for sku in sku_list: # 获取 sku 图片地址 sku_img = sku.find('img')['src'] # 获取 sku 名称 sku_name = sku.find('span', {'class': 'title'}).text.strip() # 获取 sku 价格 sku_price = sku.find('span', {'class': 'price'}).text.strip() # 输出结果 print(img, title, price, sku_img, sku_name, sku_price) ``` 注意:爬取网站数据需要遵守相关法律法规,不能用于商业用途。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python使用xpath实现图片爬取

主要介绍了Python使用xpath实现图片爬取,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

主要给大家介绍了关于利用Python爬取微博数据生成词云图片的相关资料,文中通过示例代码介绍非常详细,对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
recommend-type

利用python将图片转换成excel文档格式

编写了一小段Python代码,将图片转为了Excel,纯属娱乐,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用python将图片转换成excel文档格式的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
recommend-type

python如何将两个txt文件内容合并

主要为大家详细介绍了python如何将两个txt文件内容合并,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

Python爬虫实例——scrapy框架爬取拉勾网招聘信息

主要介绍了Python爬虫实例——scrapy框架爬取拉勾网招聘信息的相关资料,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。