【Python】动手分析天猫内衣售卖数据，得到你想知道的信息！

大家好，希望各位能怀着正直、严谨、专业的心态观看这篇文章。ヾ(๑╹◡╹)ﾉ"

接下来我们尝试用 Python 抓取天猫内衣销售数据，并分析得到中国女性普遍的罩杯数据、最受欢迎的内衣颜色是什么、评论的关键字。

希望看完之后你能替你女朋友买上一件心怡的内衣。

我们先看看分析得到的成果是怎样的？（讲的很详细，推荐跟着敲一遍）

（买个内衣这么开心）

图片看不清楚的话，可以把图片单独拉到另一个窗口。

这里是分析了一万条数据得出的结论，可能会有误差，但是还是希望单身的你们能找到 0.06%那一批妹纸。

下面我会详细介绍怎么抓取天猫内衣销售数据，存储、分析、展示。

 ●  研究天猫网站
 ●  抓取天猫评论数据
 ●  存储、分析数据
 ●  可视化

研究天猫网站

我们随意进入一个商品的购买界面（能看到评论的那个界面），F12 开发者模式 -- Network 栏 -- 刷新下界面 -- 在如图的位置搜索 list_ 会看到一个 list_detail_rate.htm?itemId= ....

如下图：【单击】这个url 能看到返回的是一个 Json 数据 ，检查一下你会发现这串 Json 就是商品的评论数据 ['rateDetail']['rateList'] 

【双击】这个url 你会得到一个新界面，如图 

看一下这个信息

这里的路径 就是获取评论数据的 url了。这个 URL 有很多参数你可以分析一下每个值都是干嘛的。

itemId 对应的是商品id， sellerId 对应的是店铺id，currentPage 是当前页。这里 sellerId 可以填任意值，不影响数据的获取。

抓取天猫评论数据

写一个抓取天猫评论数据的方法。getCommentDetail

# itemId 产品id ； sellerId 店铺id 字段必须有值，但随意值就行 html = common.getUrlContent(url) # 获取网页信息 # 删掉返回的多余信息 html = html.replace('jsonp128(','') #需要确定是不是 jsonp128 html = html.replace(')','') html = html.replace('true','"true"') # 将string 转换为字典对象

这里需要注意的是 jsonp128 这个值需要你自己看一下，你那边跟我这个应该是不同的。

还有几十 common 这我自己封装的一个工具类，主要就是上一篇博客里写的一些功能，想requests 和 pymysql 模块的功能。在文章最后我会贴出来。

在上面的方法里有两个变量，itemId 和 currentPage 这两个值我们动态来控制，所以我们需要获得 一批 商品id号 和 评论的最大页数 用来遍历。

写个获取商品评论最大页数的方法 getLastPage

那现在怎么获取 产品的id 列表呢？ 我们可以在天猫中搜索商品关键字 用开发者模式观察

这里观察一下这个页面的元素分布，很容易就发现了 商品的id 信息，当然你可以想办法确认一下。

现在就写个 获取商品id 的方法 getProductIdList

html = common.getUrlContent(url) # 获取网页信息 soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') idList = [] productList = soup.find_all('div', {'class': 'product'}) idList.append(product['data-id'])

现在所有的基本要求都有了，是时候把他们组合起来。

在 main 方法中写剩下的组装部分

initial = 0 try: itemId = productIdList[initial] print('----------', itemId, '------------') num = 1 while num <= maxPage and num < 20: #每个商品的评论我最多取20 页，每页有20条评论，也就是每个商品最多只取 400 个评论 # 抓取某个商品的某页评论数据 tmalljson = getCommentDetail(itemId, num) rateList = tmalljson['rateDetail']['rateList'] commentList = [] n = 0 comment = [] # 商品描述 colorSize = rateList[n]['auctionSku'] m = re.split('[:;]', colorSize) rateContent = rateList[n]['rateContent'] comment.append(m[1]) comment.append(m[3]) comment.append('天猫') comment.append(rateContent) comment.append(dtime) commentList.append(comment) n += 1 print(num) common.patchInsertData(sql, commentList) # mysql操作的批量插入 num += 1 except Exception as e: num += 1 print(e) continue initial += 1

所有的代码就这样完成了，我现在把 common.py 的代码，还有 tmallbra.py 的代码都贴出来

# Author: zww import requests import random import socket import pymysql import csv # 封装requests class Common(object): header = { 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8', 'user-agent': "User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36", } # request 的请求头 timeout = random.choice(range(80, 180)) while True: try: rep = requests.get(url, headers=header, timeout=timeout) # 请求url地址，获得返回 response 信息 # rep.encoding = 'utf-8' break except socket.timeout as e: # 以下都是异常处理 print('3:', e) time.sleep(random.choice(range(8, 15))) print('4:', e) time.sleep(random.choice(range(20, 60))) except http.client.BadStatusLine as e: print('5:', e) time.sleep(random.choice(range(30, 80))) except http.client.IncompleteRead as e: print('6:', e) time.sleep(random.choice(range(5, 15))) print('request success') return rep.text # 返回的 Html 全文 def writeData(self, data, url): f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerows(data) print('write_csv success') def queryData(self, sql): db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test") cursor = db.cursor() results = [] try: cursor.execute(sql) #执行查询语句 results = cursor.fetchall() except Exception as e: print('查询时发生异常' + e) # 如果发生错误则回滚 db.rollback() db.close() return results print('insert data success') def insertData(self, sql): # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost", "zww", "000000", "zwwdb") # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor() try: cursor.execute(sql) #单条数据写入 # 提交到数据库执行 db.commit() except Exception as e: print('插入时发生异常' + e) # 如果发生错误则回滚 db.rollback() # 关闭数据库连接 db.close() print('insert data success') def patchInsertData(self, sql, datas): # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost", "zww", "960128", "test") # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor() try: # 批量插入数据 cursor.executemany(sql, datas) # 提交到数据库执行 db.commit() except Exception as e: print('插入时发生异常' + e) # 如果发生错误则回滚 db.rollback() # 关闭数据库连接

上面需要注意，数据库的配置。

# Author: zww from bs4 import BeautifulSoup import json import re import pymysql common = Common() # 获取商品id html = common.getUrlContent(url) # 获取网页信息 soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') idList = [] # 用Beautiful Soup提取商品页面中所有的商品ID productList = soup.find_all('div', {'class': 'product'}) for product in productList: idList.append(product['data-id']) return idList def getCommentDetail(itemId,currentPage): url = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=' + str( itemId) + '&sellerId=2451699564&order=3&currentPage=' + str(currentPage) + '&append=0callback=jsonp336' html = common.getUrlContent(url) # 获取网页信息 # 删掉返回的多余信息 html = html.replace('jsonp128(','') #需要确定是不是 jsonp128 html = html.replace(')','') html = html.replace('false','"false"') html = html.replace('true','"true"') # 将string 转换为字典对象 tmalljson = json.loads(html) return tmalljson # 获取商品评论最大页数 tmalljson = getCommentDetail(itemId,1) return tmalljson['rateDetail']['paginator']['lastPage'] #最大页数 if __name__ == '__main__': productIdList = getProductIdList() #获取商品id initial = 0 while initial < len(productIdList) - 30: # 总共有60个商品，我只取了前30个 try: itemId = productIdList[initial] maxPage = getLastPage(itemId) #获取商品评论最大页数 num = 1 while num <= maxPage and num < 20: #每个商品的评论我最多取20 页，每页有20条评论，也就是每个商品最多只取 400 个评论 try: # 抓取某个商品的某页评论数据 tmalljson = getCommentDetail(itemId, num) rateList = tmalljson['rateDetail']['rateList'] commentList = [] n = 0 while (n < len(rateList)): comment = [] # 商品描述 colorSize = rateList[n]['auctionSku'] m = re.split('[:;]', colorSize) dtime = rateList[n]['rateDate'] comment.append(m[1]) comment.append(m[3]) comment.append('天猫') comment.append(rateContent) comment.append(dtime) commentList.append(comment) n += 1 print(num) sql = "insert into bras(bra_id, bra_color, bra_size, resource, comment, comment_time) value(null, %s, %s, %s, %s, %s)" common.patchInsertData(sql, commentList) # mysql操作的批量插入 num += 1 except Exception as e: print(e) continue initial += 1

存储、分析数据

所有的代码都有了，就差数据库的建立了。我这里用的是 MySql 数据库。

`bra_color` varchar(25) NULL COMMENT '颜色' , `bra_size` varchar(25) NULL COMMENT '罩杯' , `comment` varchar(500) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL COMMENT '评论' , PRIMARY KEY (`bra_id`)

这里有两个地方需要注意， comment 评论字段需要设置编码格式为 utf8mb4 ，因为可能有表情文字。还有表需要设置为 utf8 编码，不然存不了中文。

建好了表，就可以完整执行代码了。（这里的执行可能需要点时间，可以做成多线程的方式）。看一下执行完之后，数据库有没有数据。

数据是有了，但是有些我们多余的文字描述，我们可以稍微整理一下。

update bra set bra_color = REPLACE(bra_color,'-1','');

这里需要根据自己实际情况来修改。如果数据整理的差不多了，我们可以分析一下数据库的信息。

union all select 'C罩杯' as 罩杯, CONCAT(ROUND(COUNT(*)/(select count(*) from bra) * 100, 2) , "%") as 比例, COUNT(*) as 销量 from bra where bra_size like '%C' union all select 'D罩杯' as 罩杯, CONCAT(ROUND(COUNT(*)/(select count(*) from bra) * 100, 2) , "%") as 比例, COUNT(*) as 销量 from bra where bra_size like '%D' union all select 'F罩杯' as 罩杯, CONCAT(ROUND(COUNT(*)/(select count(*) from bra) * 100, 2) , "%") as 比例, COUNT(*) as 销量 from bra where bra_size like '%F' union all select 'G罩杯' as 罩杯, CONCAT(ROUND(COUNT(*)/(select count(*) from bra) * 100, 2) , "%") as 比例, COUNT(*) as 销量 from bra where bra_size like '%G'

（想知道是哪6位小姐姐买的 G (～￣▽￣)～ ）

数据可视化

数据的展示，我用了是 mycharts 模块，如果不了解的可以去 学习一下 http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare

这里我就不细说了，直接贴代码看

# author zww if __name__ == '__main__': common = Common() union all select count(*) from bra where bra_size like '%C' union all select count(*) from bra where bra_size like '%D' union all select count(*) from bra where bra_size like '%F' union all select count(*) from bra where bra_size like '%G'""") # 获取每个罩杯数量 v1 = [results[0][0], results[6][0], results[1][0], results[2][0], results[3][0], results[4][0], results[5][0]] pie = Pie("内衣罩杯", width=1300, height=620) pie.add("", attr, v1, is_label_show=True) pie.render('size.html') print('success') union all select count(*) from bra where bra_color like '%灰%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%黑%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%蓝%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%粉%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%紫%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%绿%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%白%' union all select count(*) from bra where bra_color like '%褐%' attr = ["肤色", '灰色', "黑色", "蓝色", "粉色", "红色", "紫色", '绿色', "白色", "褐色", "黄色"] v1 = [results[0][0], results[1][0], results[2][0], results[3][0], results[4][0], results[5][0], results[6][0], results[7][0], results[8][0], results[9][0], results[10][0]] pieColor = Pie("内衣颜色", width=1300, height=620) pieColor.add("", attr, v1, is_label_show=True)

这一章就到这里了，该知道的你也知道了，不该知道的你也知道了。

代码全部存放在 GitHub 上 https://github.com/zwwjava/python_capture