怎么用Python爬取淘宝上的粽子数据并进行分析

发布时间：2021-10-26 10:04:35 作者：柒染
来源：亿速云阅读：184

# 怎么用Python爬取淘宝上的粽子数据并进行分析

## 引言

端午节作为中国传统节日，粽子消费市场蕴含着巨大的商业价值。本文将详细介绍如何使用Python技术栈爬取淘宝平台粽子商品数据，并通过数据清洗、分析和可视化挖掘市场规律。整个过程包含反爬策略应对、多维度数据分析和商业洞察提取，为电商研究提供完整的技术方案。

## 一、技术准备与环境搭建

### 1.1 核心工具选择

```python
# 主要依赖库
import requests  # 网络请求
from selenium import webdriver  # 动态页面渲染
import pandas as pd  # 数据处理
import matplotlib.pyplot as plt  # 可视化
from bs4 import BeautifulSoup  # HTML解析
import jieba  # 中文分词
from wordcloud import WordCloud  # 词云生成

1.2 环境配置步骤

安装ChromeDriver（需与本地Chrome版本匹配）
配置代理IP池（推荐使用快代理等服务）
准备UA伪装库（至少100个有效User-Agent）
安装MongoDB数据库（存储非结构化数据）

1.3 反爬应对方案

随机请求头轮换
请求频率控制（3-5秒/次）
IP自动切换机制
验证码识别备用方案（打码平台接入）

二、数据爬取实战

2.1 页面分析技巧

通过Chrome开发者工具分析淘宝搜索接口： - 核心接口：https://s.taobao.com/search - 关键参数： - q=粽子（搜索关键词） - s=44（页码偏移量） - sort=sale-desc（按销量排序）

2.2 动态页面抓取实现

def get_page(keyword, page):
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument(f'user-agent={get_random_ua()}')
    driver = webdriver.Chrome(options=options)
    
    url = f"https://s.taobao.com/search?q={keyword}&s={(page-1)*44}"
    driver.get(url)
    time.sleep(random.uniform(3,5))
    
    # 滚动页面加载完整内容
    for i in range(3):
        driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
        time.sleep(2)
    
    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
    driver.quit()
    return soup

2.3 数据解析关键代码

def parse_items(soup):
    items = []
    for item in soup.select('.item.J_MouserOnverReq'):
        try:
            data = {
                'title': item.select_one('.title').text.strip(),
                'price': float(item.select_one('.price strong').text),
                'sales': int(re.findall(r'\d+', item.select_one('.deal-cnt').text)[0]),
                'shop': item.select_one('.shopname').text.strip(),
                'location': item.select_one('.location').text,
                'url': 'https:' + item.select_one('.pic-link')['href']
            }
            items.append(data)
        except Exception as e:
            print(f"解析异常：{str(e)}")
    return items

2.4 数据存储方案

# MongoDB存储示例
from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['taobao']
collection = db['zongzi']

def save_to_mongo(data):
    try:
        collection.insert_many(data)
        print(f"成功插入{len(data)}条记录")
    except Exception as e:
        print(f"存储失败：{str(e)}")

三、数据分析方法

3.1 数据清洗流程

# 数据清洗示例
def clean_data(df):
    # 处理缺失值
    df = df.dropna(subset=['price', 'sales'])
    
    # 价格异常值处理
    q_low = df['price'].quantile(0.01)
    q_hi  = df['price'].quantile(0.99)
    df = df[(df['price'] < q_hi) & (df['price'] > q_low)]
    
    # 文本清洗
    df['title'] = df['title'].apply(lambda x: re.sub(r'\s+', '', x))
    return df

3.2 价格分布分析

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(df['price'], bins=30, color='#FF6B6B', edgecolor='black')
plt.title('淘宝粽子价格分布', fontsize=15)
plt.xlabel('价格(元)', fontsize=12)
plt.ylabel('商品数量', fontsize=12)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.show()

3.3 销量TOP10分析

top10 = df.sort_values('sales', ascending=False).head(10)

plt.figure(figsize=(12,6))
bars = plt.barh(top10['title'].str[:20], top10['sales'], color='#4ECDC4')
plt.title('粽子销量TOP10', fontsize=15)
plt.xlabel('销量(件)', fontsize=12)
plt.gca().invert_yaxis()

# 添加数据标签
for bar in bars:
    width = bar.get_width()
    plt.text(width+50, bar.get_y()+0.3, f'{width:,}', va='center')

3.4 价格-销量关系

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(df['price'], df['sales'], alpha=0.6, color='#6A0572')
plt.title('价格与销量关系', fontsize=15)
plt.xlabel('价格(元)', fontsize=12)
plt.ylabel('销量(件)', fontsize=12)
plt.grid(True)

# 添加趋势线
z = np.polyfit(df['price'], df['sales'], 1)
p = np.poly1d(z)
plt.plot(df['price'], p(df['price']), "r--")

四、文本挖掘实践

4.1 标题关键词分析

# 中文分词处理
text = ' '.join(df['title'].tolist())
words = jieba.lcut(text)

# 停用词过滤
stopwords = set(line.strip() for line in open('stopwords.txt', encoding='utf-8'))
words = [w for w in words if len(w)>1 and w not in stopwords]

# 词频统计
from collections import Counter
word_counts = Counter(words).most_common(50)

4.2 词云生成

wc = WordCloud(
    font_path='simhei.ttf',
    background_color='white',
    max_words=200,
    width=800,
    height=600
).generate(' '.join(words))

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()

五、商业价值洞察

5.1 市场细分发现

价格带分布：
- 0-30元：占比62%（学生群体）
- 30-80元：占比28%（家庭消费）
- 80元以上：占比10%（礼品市场）
热门口味：
- 咸蛋黄肉粽（搜索占比35%）
- 豆沙粽（28%）
- 蜜枣粽（18%）

5.2 运营建议

定价策略：
- 主推30-50元礼盒装
- 设置19.9元引流款
关键词优化：
- 在标题中加入”端午礼品”“手工制作”等高频词
- 详情页强调”新鲜现做”“顺丰冷链”
差异化竞争：
- 开发低糖健康系列
- 推出地域特色组合装

六、完整代码结构

/taobao-zongzi
│── spiders/
│   ├── taobao_spider.py    # 主爬虫程序
│   └── proxy_pool.py       # 代理管理
├── analysis/
│   ├── data_clean.py       # 数据清洗
│   └── visualization.py    # 可视化脚本
├── data/
│   ├── raw_data.csv        # 原始数据
│   └── cleaned_data.parquet # 清洗后数据
└── config.py              # 配置文件

结语

通过本文的技术方案，我们实现了从数据采集到商业分析的全流程。需要注意的是，淘宝的反爬机制会持续升级，建议： 1. 定期更新Cookie池 2. 采用分布式爬虫架构 3. 遵守robots.txt协议 4. 控制爬取频率避免封禁

如需完整项目代码，可访问GitHub仓库（示例地址）。在实际应用中，建议结合更多维度数据（如评论数据、店铺评分等）进行深度分析。

声明：本文仅用于技术学习交流，请遵守相关法律法规，不得用于商业爬取等违规用途。 “`

注：本文为示例文档，实际代码需要根据淘宝页面结构调整解析逻辑。建议在爬取前： 1. 检查目标网站的服务条款 2. 设置合理的爬取间隔 3. 使用合法代理IP 4. 避免对目标服务器造成负担