Python爬虫挑战:京东淘宝手机销量与价格分析
本文主要介绍了如何使用Python进行网络爬虫,特别是针对淘宝和京东这两个电商平台,目的是抓取手机的相关信息,如价格、销量等。在应对反爬虫策略时,采取了模拟浏览器行为的方式,利用Selenium库控制Chrome浏览器进行登录和数据获取,以避免被系统识别为爬虫。此外,还提出了三个具体的大作业任务,包括绘制手机销量的直方图、价格的散点图以及比较不同平台价格的箱型图。 在Python爬虫技术方面,京东爬取代码中结合了Scrapy框架和Selenium库。Scrapy是一个强大的爬虫框架,而Selenium则用于模拟用户交互,比如页面滚动和点击操作。在京东的爬虫实现中,首先打开Chrome浏览器并手动登录,随后通过Selenium的WebDriverWait和expected_conditions模块等待页面元素加载完成,确保获取到所有商品信息。当页面加载30个手机后,需要通过滚动页面来触发动态加载剩余的手机。对于每个手机,爬虫会深入到商品详情页,选取最低配置的价格和型号。 对于爬取任务: 1. **销量统计**:在基础版本中,针对同一型号手机,仅计算最低配置的累计销量。在高级版本中,考虑不同配置为不同型号,进行分开统计。销量在京东上以评论数表示,在淘宝上以付款人数表示。 2. **直方图展示**:绘制两个子图,分别展示京东和淘宝手机销量的分布,按照销量降序排列,并简化手机型号以便区分。 3. **散点图制作**:根据爬取的价格数据,创建两个子图,展示京东和淘宝中手机价格与对应商家数量的关系。 4. **箱型图对比**:找出在两个平台均有销售的5款高销量手机,绘制5个子图,每个子图包含两款手机在不同平台的价格箱型图,以分析价格差异。 在实际操作中,需要注意遵守网站的robots.txt协议,尊重网站的爬虫政策,避免对服务器造成过大的负担,同时保证爬取的数据合法合规。此外,由于电商平台可能会不断更新反爬策略,所以爬虫程序可能需要定期更新和维护以保持有效性。在处理数据时,也要注意数据清洗和异常值处理,确保结果的准确性和可靠性。
剩余13页未读,继续阅读