python爬虫爬取淘宝商品信息(selenum+phontomjs)

 更新时间:2018年02月24日 15:21:37   作者:开心果汁  
这篇文章主要为大家详细介绍了python爬虫爬取淘宝商品信息,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python爬虫爬取淘宝商品的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1、需求目标

进去淘宝页面,搜索耐克关键词,抓取 商品的标题,链接,价格,城市,旺旺号,付款人数,进去第二层,抓取商品的销售量,款号等。

这里写图片描述

这里写图片描述

2、结果展示

这里写图片描述

3、源代码

# encoding: utf-8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import time
import pandas as pd
time1=time.time()
from lxml import etree
from selenium import webdriver
#########自动模拟
driver=webdriver.PhantomJS(executable_path='D:/Python27/Scripts/phantomjs.exe')
import re

#################定义列表存储#############
title=[]
price=[]
city=[]
shop_name=[]
num=[]
link=[]
sale=[]
number=[]

#####输入关键词耐克(这里必须用unicode)
keyword="%E8%80%90%E5%85%8B"


for i in range(0,1):

  try:
    print "...............正在抓取第"+str(i)+"页..........................."

    url="https://s.taobao.com/search?q=%E8%80%90%E5%85%8B&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20170710&ie=utf8&bcoffset=4&ntoffset=4&p4ppushleft=1%2C48&s="+str(i*44)
    driver.get(url)
    time.sleep(5)
    html=driver.page_source

    selector=etree.HTML(html)
    title1=selector.xpath('//div[@class="row row-2 title"]/a')
    for each in title1:
      print each.xpath('string(.)').strip()
      title.append(each.xpath('string(.)').strip())


    price1=selector.xpath('//div[@class="price g_price g_price-highlight"]/strong/text()')
    for each in price1:
      print each
      price.append(each)


    city1=selector.xpath('//div[@class="location"]/text()')
    for each in city1:
      print each
      city.append(each)


    num1=selector.xpath('//div[@class="deal-cnt"]/text()')
    for each in num1:
      print each
      num.append(each)


    shop_name1=selector.xpath('//div[@class="shop"]/a/span[2]/text()')
    for each in shop_name1:
      print each
      shop_name.append(each)


    link1=selector.xpath('//div[@class="row row-2 title"]/a/@href')
    for each in link1:
      kk="https://" + each


      link.append("https://" + each)
      if "https" in each:
        print each

        driver.get(each)
      else:
        print "https://" + each
        driver.get("https://" + each)
      time.sleep(3)
      html2=driver.page_source
      selector2=etree.HTML(html2)

      sale1=selector2.xpath('//*[@id="J_DetailMeta"]/div[1]/div[1]/div/ul/li[1]/div/span[2]/text()')
      for each in sale1:
        print each
        sale.append(each)

      sale2=selector2.xpath('//strong[@id="J_SellCounter"]/text()')
      for each in sale2:
        print each
        sale.append(each)

      if "tmall" in kk:
        number1 = re.findall('<ul id="J_AttrUL">(.*?)</ul>', html2, re.S)
        for each in number1:
          m = re.findall('>*号:&nbsp;(.*?)</li>', str(each).strip(), re.S)
          if len(m) > 0:
            for each1 in m:
              print each1
              number.append(each1)

          else:
            number.append("NULL")

      if "taobao" in kk:
        number2=re.findall('<ul class="attributes-list">(.*?)</ul>',html2,re.S)
        for each in number2:
          h=re.findall('>*号:&nbsp;(.*?)</li>', str(each).strip(), re.S)
          if len(m) > 0:
            for each2 in h:
              print each2
              number.append(each2)

          else:
            number.append("NULL")

      if "click" in kk:
        number.append("NULL")

  except:
    pass


print len(title),len(city),len(price),len(num),len(shop_name),len(link),len(sale),len(number)

# #
# ######数据框
data1=pd.DataFrame({"标题":title,"价格":price,"旺旺":shop_name,"城市":city,"付款人数":num,"链接":link,"销量":sale,"款号":number})
print data1
# 写出excel
writer = pd.ExcelWriter(r'C:\\taobao_spider2.xlsx', engine='xlsxwriter', options={'strings_to_urls': False})
data1.to_excel(writer, index=False)
writer.close()

time2 = time.time()
print u'ok,爬虫结束!'
print u'总共耗时:' + str(time2 - time1) + 's'
####关闭浏览器
driver.close()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • 基于Python实现蒙特卡洛法计算圆周率π

    基于Python实现蒙特卡洛法计算圆周率π

    蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法,是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法,是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法,本文我们将介绍如何使用Python来实现蒙特卡洛法计算圆周率π,感兴趣的朋友可以参考下
    2023-06-06
  • Django web框架使用url path name详解

    Django web框架使用url path name详解

    这篇文章主要介绍了Django web框架使用url path name详解,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2019-04-04
  • Pandas中GroupBy具体用法详解

    Pandas中GroupBy具体用法详解

    pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分:分割数据,应用变换和和合并数据。本文就详细的来介绍一下,感兴趣的可以了解一下
    2021-07-07
  • Python网络请求使用Requests库抓取解析数据

    Python网络请求使用Requests库抓取解析数据

    在网络编程中,请求和接收数据是最常见的任务之一,Python的Requests库提供了丰富的功能,使得HTTP请求变得非常简单,在本文中,我们将了解如何使用Requests库发起HTTP请求,并解析返回的数据
    2023-08-08
  • 通过Python实现控制手机详解

    通过Python实现控制手机详解

    如今python是非常多人学习的,而手机也几乎人手一部。对于很多Python学习者,想用python来完成android手机中各种炫酷的的控制,adb是必不可缺少的工具之一
    2021-10-10
  • 速记Python布尔值

    速记Python布尔值

    这篇文章主要介绍了速记Python布尔值,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
    2017-11-11
  • Python自动化测试之异常处理机制实例详解

    Python自动化测试之异常处理机制实例详解

    为了保持自动化测试用例的健壮性,异常的捕获及处理,日志的记录对掌握自动化测试执行情况尤为重要,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python自动化测试之异常处理机制的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-06-06
  • 使用ChatGPT进行Abaqus二次开发详解

    使用ChatGPT进行Abaqus二次开发详解

    这篇文章主要为大家介绍了使用ChatGPT进行Abaqus二次开发详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-03-03
  • pyqt环境搭建教程

    pyqt环境搭建教程

    pyqt是一个用于创建GUI应用程序的跨平台工具包,它将python与qt库融为一体,本文给大家分享pyqt环境搭建教程,感兴趣的朋友一起看看吧
    2023-11-11
  • error conda:ProxyError:Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration解决

    error conda:ProxyError:Conda cannot proceed due to an 

    这篇文章主要为大家介绍了error conda:ProxyError:Conda cannot proceed due to an error in your proxy configuration解决方法,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-07-07

最新评论