1.针对商品销售数据进行爬取及存储;

针对商品销售数据进行爬取及存储，可以考虑以下步骤：

1.确定数据来源：确定需要爬取的网站，分析网站结构及数据存储方式。

2.爬取数据：使用Python的爬虫框架如Scrapy或BeautifulSoup对网站进行爬取，获取需要的数据。

3.数据清洗：对爬取的数据进行清洗，去除重复、无效数据，进行格式转换等操作。

4.数据存储：将清洗后的数据存储到数据库中，可以考虑使用MySQL、MongoDB等数据库管理系统。

下面是一个简单的Python爬虫示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 获取网页内容
url = 'https://www.example.com/sales'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 解析数据
sales = soup.find_all('div', class_='sales')
for sale in sales:
    name = sale.find('h3').text
    price = sale.find('span', class_='price').text

    # 存储数据到数据库
    sql = "INSERT INTO sales(name, price) VALUES ('%s', '%s')" % (name, price)
    cursor.execute(sql)
    conn.commit()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python爬虫框架BeautifulSoup爬取某个网站的销售数据，并将数据存储到MySQL数据库中。当然，这只是一个简单的示例，实际操作中还需要考虑反爬措施、数据量大时的优化等问题。