Python爬虫可以用于爬取淘宝商品数据，并对这些数据进行数据分析。下面是一个简单的示例，展示如何使用Python爬取淘宝商品数据并进行数据分析。
首先，需要使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取淘宝商品页面。以下是一个简单的示例代码，可以获取淘宝搜索结果页面的HTML代码：
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置搜索关键词 keyword = 'Python编程' # 构建搜索URL url = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}' # 发送GET请求获取HTML代码 response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
接下来，可以使用BeautifulSoup库解析HTML代码，提取商品信息。以下是一个简单的示例代码，可以提取搜索结果页面中所有商品的标题和价格：
# 搜索结果页面中的所有商品都在这个div中 results_div = soup.find('div', {'id': 'mainsrp-itemlist'}) # 遍历所有商品 for item in results_div.find_all('div', {'class': 'items'}): # 提取商品标题 title = item.find('h3').text # 提取商品价格 price = item.find('strong').text # 打印商品标题和价格 print(title, price)
最后，可以使用Python的pandas库对获取的商品数据进行数据分析。以下是一个简单的示例代码，可以将获取的商品数据保存为CSV文件，并计算平均价格：
import pandas as pd # 将获取的商品数据保存为CSV文件 data = { 'title': [title1, title2, ...], 'price': [price1, price2, ...] } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('taobao_data.csv', index=False) # 计算平均价格 average_price = df['price'].mean() print(f'平均价格为：{average_price}')
以上是一个简单的Python爬虫实战之爬淘宝商品并做数据分析的示例，具体实现需要根据实际情况进行调整和优化。
