利用Selenium抓取京东TT产品数据与趋势分析实战

在本篇文章中，作者深入探讨了如何利用Selenium框架进行网络爬虫，具体目标是抓取某东商城上的TT品牌产品购买记录，并通过对这些数据进行分析来洞察产品销售趋势。文章首先介绍了如何设置爬虫脚本来访问TT产品列表页面，通过`https://list.jd.com/list.html?cat=9192,9196,1502&page=1&sort=sort_totalsales15_desc&trans=1&JL=6_0_0#J_main`这个URL，其中的`page`参数用于控制爬取不同页数的TT商品。 在网页源代码中，作者发现每个TT产品信息由`<li class='gl-item' data-sku=...>`元素表示，其中`data-sku`属性包含了产品的唯一标识，而`brand_id`则表示品牌ID。对于关键数据如价格和评论数量，它们分别存储在`<div class='p-price'>`和`<div class='p-comment'>`节点内。然而，作者提到在初期尝试使用requests库时遇到了抓取价格和评论信息的问题，最后发现Selenium模拟浏览器行为能够解决这类动态加载内容的解析问题，提示有兴趣者如有其他解决方案可共享。 抓取评论部分，文章指出当用户点击产品进入详情页后，点击"商品评论"并选择"只看当前商品评价"选项，才能获取特定商品的评论。在开发者工具的Network选项中，可以看到评论API的请求地址，如`https://club.jd.com/discussion/getSkuProductPageImageCommentList.action?productId=3521615&isShadowSku=0&callback=jQuery6014001&page=2&pageSize=10`，这里的`productId`是产品ID，`page`和`pageSize`控制评论的分页获取。 为了实现整个流程，作者可能会先编写一个Selenium脚本，通过`WebDriver`实例化浏览器，打开指定URL，然后定位到商品列表，利用CSS选择器或Xpath提取商品信息，保存到MongoDB数据库。接着，遍历每个商品链接，打开详细页面，模拟用户行为获取评论，将所有数据整合，包括价格、评论数量和评论内容。最后，利用数据分析工具对抓取的数据进行清洗、整理，分析TT品牌的销售趋势，比如最受欢迎的产品、价格波动情况以及用户评价分布。 总结来说，本文不仅提供了实用的Selenium爬虫技术应用示例，还涵盖了数据处理和分析的基本步骤，对初学者和有一定经验的网络爬虫爱好者都具有很高的参考价值。