Python爬取某品会数据,你们的钱包准备好了吗~

前言

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开发工具

  • python 3.6.5
  • pycharm
import requests
import re
import csv

目标网页分析

在这里插入图片描述

马上就要开始双十一活动了 ~ 这还不赶紧码住,尤其是有对象的,赶紧准备!

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等着我还有其他软件的商品数据,马上发出来~

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通过开发者工具可以看到,网页并没有返回我们想要的商品数据,所以打算直接复制网页数据进行搜索查找

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如上图所示,复制商品名字,在开发者工具里面直接搜索,可以看到相关的数据包,里面包含了商品标题、售价、原价、折扣以及商品的其他数据信息。

既然这个接口里面有想要的数据了,那接下来就是分析URL怎么样才能获取这个URL,因为这个数据包里面只有50条数据,然而某品会一页是有120条数据的。

请添加图片描述

想要找到url的变化规律,那么就需要你自己多去看几个数据,同样的方法一个数据接口只要五十条数据,那么就可以选择第51条数据或者后面的数据去搜索,查找相对应的数据接口,通过一系列的对比发现,url中的参数productIds 的变化,参数中就是每个商品ID值了,那问题来了,怎么才能获取商品的ID值呢?其实方法和上面的一样,复制ID值找到相关的数据接口。

请添加图片描述

这里面就有这一整页 120个商品的id值,问题它又又双叒叕,总不能只爬取一页的数据吧,所以还要分析获取ID值每一页的url变化,还是一样想知道url的变化规律多看几页就知道了~
这里就省略了~

  • 第一页

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  • 第二页
    请添加图片描述

pageOffset参数的变化每120个数据翻一页嘛,ID都获取了,前面也看到每个商品数据接口对应的是50条数据,经过分析就知道 120个商品划分为是三个 50,50,20 分别传入相对应的商品ID就可以了。

实现代码

获取每页商品ID值

for page in range(0, 1201, 120):
    url = '平台原因自己输入'
    headers = {
    
    
        'referer': '平台原因自己输入',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    params = {
    
    
        'callback': 'getMerchandiseIds',
        'app_name': 'shop_pc',
        'app_version': '4.0',
        'warehouse': 'VIP_NH',
        'fdc_area_id': '104104101',
        'client': 'pc',
        'mobile_platform': '1',
        'province_id': '104104',
        'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1',
        'user_id': '',
        'mars_cid': '1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae',
        'wap_consumer': 'a',
        'standby_id': 'nature',
        'keyword': '口红',
        'lv3CatIds': '',
        'lv2CatIds': '',
        'lv1CatIds': '',
        'brandStoreSns': '',
        'props': '',
        'priceMin': '',
        'priceMax': '',
        'vipService': '',
        'sort': '0',
        'pageOffset': '{}'.format(page),
        'channelId': '1',
        'gPlatform': 'PC',
        'batchSize': '120',
        '_': '1603721644362',
    }
    response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)
    ids = re.findall('"pid":"(.*?)"', response.text, re.S)

获取商品数据

python学习交流Q群:770699889 ###
def get_data(num_id):
    data_url = 'h平台原因自己输入'
    headers = {
    
    
        'referer': '平台原因自己输入',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    params = {
    
    
        'callback': 'getMerchandiseDroplets2',
        'app_name': 'shop_pc',
        'app_version': '4.0',
        'warehouse': 'VIP_NH',
        'fdc_area_id': '104104101',
        'client': 'pc',
        'mobile_platform': '1',
        'province_id': '104104',
        'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1',
        'user_id': '',
        'mars_cid': '1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae',
        'wap_consumer': 'a',
        'productIds': '{}'.format(num_id),
        'scene': 'search',
        'standby_id': 'nature',
        'extParams': '{"stdSizeVids":"","preheatTipsVer":"3","couponVer":"v2","exclusivePrice":"1","iconSpec":"2x"}',
        'context': '',
        '_': '1603721644366',
    }
    response_2 = requests.get(url=data_url, params=params, headers=headers)

    titles = re.findall('"title":"(.*?)"', response_2.text, re.S)  # 标题
    salePrice = re.findall(',"salePrice":"(.*?)",', response_2.text, re.S)     # 售价
    marketPrice = re.findall('"marketPrice":"(.*?)"', response_2.text, re.S)     # 原价
    saleDiscount = re.findall('"saleDiscount":"(.*?)"', response_2.text, re.S)     # 折扣
    smallImage = re.findall('"smallImage":"(.*?)"', response_2.text, re.S)     # 商品图片地址
    lis = zip(titles, salePrice, marketPrice, saleDiscount, smallImage)
    dit = {
    
    }
    for li in lis:
        dit['商品名字'] = li[0]
        dit['售价'] = li[1]
        dit['原价'] = li[2]
        dit['折扣'] = li[3]
        dit['商品图片地址'] = li[4]
        print(dit)

保存数据

f = open('某品会商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['商品名字', '售价', '原价', '折扣', '商品图片地址'])
csv_writer.writeheader()
csv_writer.writerow(dit)

其实数据接口里面还有其他的一些数据,但是这里只是为了演示就没有获取那么多数据了。

实现效果图

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一共是1094条数据

注意

相关代码都在上面,但是如果你是直接复制粘贴,是运行不了,肯定是会报错的~

授人以鱼不如授人以渔,特别对于一些自学python的小伙伴而说,顶多就是复制代码然后运行,运行成功出现结果,心中大喊:6666~
然后并没有什么用

别说什么,想看到代码学习一下,相对应的代码都在上面,如果自己真的有去思考,没道理不会。

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