python爬虫爬取1688数据

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mob649e815e258d 2024-07-20 11:57:59 ©著作权

文章标签 Python CSV 存储数据 文章分类 Python 后端开发

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Python爬虫入门：爬取1688数据教程

作为一名刚入行的开发者，你可能对爬虫技术既感到好奇又有些迷茫。本文将带你从零开始，一步步学习如何使用Python编写爬虫程序，以爬取1688网站上的数据为例。

爬虫流程概览

首先，让我们通过一个表格来了解爬虫的基本流程：

步骤	描述	工具/技术
1	确定目标网站	1688
2	分析网页结构	浏览器开发者工具
3	编写爬虫代码	Python, requests, BeautifulSoup
4	存储数据	CSV, JSON, 数据库
5	遵守规则	robots.txt, 爬虫礼仪

爬虫流程状态图

以下是爬虫流程的状态图，使用Mermaid语法表示：

stateDiagram-v2
    [*] --> 确定目标网站: 1688
    确定目标网站 --> 分析网页结构: 使用浏览器开发者工具
    分析网页结构 --> 编写爬虫代码: 使用Python, requests, BeautifulSoup
    编写爬虫代码 --> 存储数据: CSV, JSON, 数据库
    存储数据 --> 遵守规则: robots.txt, 爬虫礼仪
    遵守规则 --> [*]

爬虫代码编写

1. 环境准备

首先，确保你的Python环境已经安装了requests和BeautifulSoup库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install requests beautifulsoup4

2. 分析网页结构

使用浏览器的开发者工具（通常可以通过按F12或右键选择“检查”打开）来分析1688网页的结构。找到你想要爬取的数据在HTML中的标签和类名。

3. 编写爬虫代码

以下是一个简单的爬虫示例，用于爬取1688上的某个商品列表：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标网页URL
url = '

# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 假设我们要爬取的商品列表在class为'product-list'的div中
    product_list = soup.find_all('div', class_='product-list')
    
    # 遍历商品列表，提取商品信息
    for product in product_list:
        # 提取商品名称，假设在class为'product-name'的a标签中
        name = product.find('a', class_='product-name').text
        # 提取商品价格，假设在class为'product-price'的span标签中
        price = product.find('span', class_='product-price').text
        
        # 打印商品名称和价格
        print(f'商品名称: {name}, 价格: {price}')
else:
    print('请求失败，状态码:', response.status_code)

4. 存储数据

你可以将爬取的数据存储到CSV、JSON文件或数据库中。这里以CSV为例，使用csv模块：

import csv

# 打开一个CSV文件用于写入
with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    # 写入标题行
    writer.writerow(['商品名称', '价格'])
    
    # 遍历商品列表，写入数据
    for product in product_list:
        name = product.find('a', class_='product-name').text
        price = product.find('span', class_='product-price').text
        writer.writerow([name, price])