python爬虫——分析天猫iphonX的销售数据

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01.引言

　　这篇文章是我最近刚做的一个项目，会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目，该项目是关于苹果机（iphoneX）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。本项目会分别从天猫和京东抓取iphoneX的销售数据（利用 Chrome 工具跟踪 Web 数据），并将这些数据保存到 Mysql 数据库中，然后对数据进行清洗，最后通过 SQL 语句、Pandas 和 Matplotlib 对数据进行数据可视化分析。我们从分析结果中可以得出很多有趣的结果，例如，大家最爱买的颜色是，最喜欢的是多少G内存的iphoneX等等，当然本文介绍的只是一个小的应用，时间够的话如果大家刚兴趣可以进一步进行推广。

　　废话不多说，马上开始。

02.分析

　　首先从马云粑粑的天猫“取“点数据，取数据的第一步即使要分析一下 Web 页面中数据是如何来的。也就是说数据，数据是通过何种方式发送到客户端浏览器的。天猫和京东的数据基本上没采用什么有意义的反爬技术，所以抓取数据相对比较容易（针对于复杂的后期会介绍抓包工具以及Scrapy框架自动爬取的方式）。

　　进到天猫苹果的官方旗舰店后，开始使用 Chrome 浏览器或者火狐都可以，他们都有很方便的调试工具。开始搜索”iphoneX“关键字，然后页面就会弹出iphoneX的商品详情页，浏览商品页面，在页面的右键菜单中点击“检查”菜单项，打开调试窗口，切换到“Network”选项卡，这个选项卡可以实时显示出当前页面向服务端发送的所有请求，以及这些请求的请求头、响应头、响应内容以及其他与调试有关的信息。对于调试和跟踪 Web 应用相当方便。

　　打开“Network”选项卡后，进到商品评论处，切换到下一页，会看到“Network”选项卡下方出现很多 URL，这就是切换评论页时向服务端新发出的请求。我们要找的东西就在这些 URL 中。至于如何找到具体的 URL，那就要依靠经验了。可以一个一个点击寻找（在右侧的“Preview”选项卡中显示 URL 的响应内容），也可以根据 URL 名判断，一般程序员不会起无意义的名字，这样很不好维护。这里我们找到一个”list_detail_rate.htm?“的URL，点开后，我们发现如图1所示，ratelist中的信息正是一条条的评论信息，所以也正是我们需要的Url。

然后右键选中左边”list_detail_rate.htm?“选择保存URL地址，然后用浏览器打开，可以看到如图2所示的内容。

　　这个 URL 就是iphoneX的某一页的评论（销售）数据，如果要查询所有的评论数据，就需要动态改变 URL 的参数。下面看一下“Headers”选项卡下面的“Query String Parameters”部分，如图3所示，会清楚地了解该 URL 的具体参数值。

 

　　在这些参数中有一部分对我们有用，例如，itemId 表示商品 ID，currentPage 表示当前获取的评论页数，在通过爬虫获取这些评论数据时，需要不断改变这些参数值以获取不同的评论数据。

尽管根据评论数计算（每页20条评论），某些商品的评论页数可能多达数百页，甚至上千页。

03.抓取天猫iphoneX的销售数据

　　因为本项目抓取指定商品销售数据需要使用 JSON 模块中相应的 API 进行分析，因为返回的销售数据是 JSON 格式的，而从搜索页面抓取的商品列表需要分析 HTML 代码，这里我使用urllib模块。在对数据进行分析整理后，需要将数据保存到 Mysql 数据库中，因此，本例还会使用 mysql.connector 模块，本例使用的其他模块还包括 re正则模块和urllib.error异常处理模块，所以需要在 Python 脚本开头使用下面的代码导入相关模块。

1 2 3 4

import urllib import mysql.connector import re import urllib.error

　　使用 request 方法发送 HTTP 请求时，可以使用 decode() 函数对 GET 字段进行编码。

1	data=urllib.request.urlopen(url).read().decode('GB18030')

　　然后，可以利用正则表达式对data数据进行正则匹配，这里就不仔细描述了，代码如下；

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for currentPage in range(1,100):     try:         commt_url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=560257961625&spuId=893336129&sellerId=1917047079&order=3&currentPage='+str(currentPage)+'&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&'         proxy_add="119.183.220.224:8088"#设置代理服务器，具体的大家可以去西刺免费的IP网站选择一个，“人生苦短，我选代理”         #------------备用IP-----------         #proxy_add="124.128.39.138:8088"         #proxy_add="223.241.78.1064:8010"         commt_data=use_proxy_2(commt_url,proxy_add) #爬取网页的评论内容         #正则匹配目标参数：网络类型、机身颜色、存储容量、购买途径、评价、评论日期            pat='"aliMallSeller":.*?auctionSku":"(.*?)","auctionTitle.*?"cmsSource":"(.*?)","displayRatePic.*?"rateContent":"(.*?)","rateDate":"(.*?)","reply.*?":""}'         list_detail=re.compile(pat).findall(commt_data)     except urllib.error.URLError as e:         if hasattr(e,"code"):             print(e.code)         if hasattr(e,"reason"):             print(e.reason)

　　正则匹配后的数据一个list，而且所有的数据都在一起，如下所示：

所以需要对数据进行拆分，生成不同的字段，分别为‘type#网络类型’，‘color#机身颜色’，‘rom #存储容量’，‘source #来源购买途径’，‘discuss #评论’，‘time #评论日期’。

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for i in range(len(list_detail)):#i表示每页第i条评论         data=list(list_detail[i])         #print(data)         item_data=data[0]         m = re.split('[:;]',item_data)         #print(m)         type = m[1]#网络类型         color = m[3]#机身颜色         rom = m[5]#存储容量         source = data[1]#来源购买途径         discuss = data[2]#评论         time = data[3]#评论日期

　　然后就是将数据存入数据库中，利用python将数据存入数据库的方法有很多，这里我用的是mysql.connector模块。这里在插入数据库前，我们可以先在本地的数据库建好表，如下我用的是MySQL-Front可视化操作工作，比较直观反应。

然后开始将爬到的数据插入数据库，代码：

#插入mysql数据库
#连接数据库，这里注意端口号port的值是int类型，不能写成字符型，我第一次的时候就是吃了苦头
conn = mysql.connector.connect(
user='root',
password='111111',
host='127.0.0.1',
port=3306,
database='pachong'
)
#获取游标
cursor = conn.cursor()
#插入数据
cursor.execute("INSERT INTO iphoneX(type,color,rom,source,discuss,time) VALUES ('"+type+"','"+color+"','"+rom+"','"+source+"','"+discuss+"','"+time+"')")
print('第'+str(currentPage)+'页，第'+str(i)+'条数据') 
print('************** 数据保存成功 **************')
#提交数据
conn.commit()
#关闭连接
cursor.close()

　　

保存成功后，再取数据库中查看，如图所示；

下面看一下完整的实现代码

import urllib
import mysql.connector
import re
import urllib.error
#设置请求头headers
headers=("user-agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.86 Safari/537.36")
opener=urllib.request.build_opener()
opener.addheaders=[headers]#添加报头
urllib.request.install_opener(opener)#设置opner全局化
#设置代理服务器
def use_proxy_1(url,proxy_add):
    proxy=urllib.request.ProxyHandler({'http':proxy_add})
    opener=urllib.request.build_opener(proxy,urllib.request.HTTPHandler)
    urllib.request.install_opener(opener)
    data=urllib.request.urlopen(url).read().decode('utf-8')
    return data
def use_proxy_2(url,proxy_add):
    proxy=urllib.request.ProxyHandler({'http':proxy_add})
    opener=urllib.request.build_opener(proxy,urllib.request.HTTPHandler)
    urllib.request.install_opener(opener)
    data=urllib.request.urlopen(url).read().decode('GB18030')#用GB18030格式转码
    return data
for currentPage in range(1,30):
    try:
        commt_url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=560257961625&spuId=893336129&sellerId=1917047079&order=3&currentPage='+str(currentPage)+'&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&'
        proxy_add="119.183.220.224:8088"#设置代理服务器，具体的大家可以去西刺免费的IP网站选择一个，“人生苦短，我选代理”
        #------------备用IP-----------
        #proxy_add="124.128.39.138:8088"
        #proxy_add="223.241.78.1064:8010"
        commt_data=use_proxy_2(commt_url,proxy_add) #爬取网页的评论内容
        #正则匹配目标参数：网络类型、机身颜色、存储容量、购买途径、评价、评论日期    
        pat='"aliMallSeller":.*?auctionSku":"(.*?)","auctionTitle.*?"cmsSource":"(.*?)","displayRatePic.*?"rateContent":"(.*?)","rateDate":"(.*?)","reply.*?":""}'
        list_detail=re.compile(pat).findall(commt_data)
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e,"code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e,"reason"):
            print(e.reason)
    #print(list_detail)
    #返回的结果是list形式，通过循环进行遍历
    #考虑到爬取的数据量比较大，还是来一个异常处理，这个东西是必要的，省很多不必要的麻烦
  
    for i in range(len(list_detail)):#i表示每页第i条评论
        data=list(list_detail[i])
        #print(data)
        item_data=data[0]
        m = re.split('[:;]',item_data)
        #print(m)
        type = m[1]#网络类型
        color = m[3]#机身颜色
        rom = m[5]#存储容量
        source = data[1]#来源购买途径
        discuss = data[2]#评论
        time = data[3]#评论日期
        #print(type,color,rom,source,discuss,time)

        try:
            #插入mysql数据库
            #连接数据库，这里注意端口号port的值是int类型，不能写成字符型，我第一次的时候就是吃了苦头
            conn = mysql.connector.connect(
                user='root',
                password='111111',
                host='127.0.0.1',
                port=3306,
                database='pachong'
            )
            #获取游标
            cursor = conn.cursor()
            #插入数据
            cursor.execute("INSERT INTO iphoneX(type,color,rom,source,discuss,time) VALUES ('"+type+"','"+color+"','"+rom+"','"+source+"','"+discuss+"','"+time+"')")
            print('第'+str(currentPage)+'页，第'+str(i)+'条数据')   
            print('************** 数据保存成功 **************')
            #提交数据
            conn.commit()
            #关闭连接
            cursor.close() 
        except Exception as e:
            print(e)
            print('第'+str(currentPage)+'页，第'+str(i)+'条数据')    
            print('*************!!!! 保存失败!!!! **************')  

 04 数据分析

　　如果说抓取数据是数据分析的第1步，那么数据清洗就是数据分析的第2步，至于为什么要进行数据清洗呢？如何进行数据清洗呢？本文就不具体描述了，下面具体对我们抓取的天猫商城iphoneX的销售数据进行分析。

　　从销售数据可以看出，网络爬虫抓取了‘type#网络类型’，‘color#机身颜色’，‘rom #存储容量’，‘source #来源购买途径’，‘discuss #评论’，‘time #评论日期六类数据，当然还可以抓取更多的数据。这里我们主要是对颜色color和内存rom进行分析，下面利用SQl语句和Pandas库对数据进行基本的分析。

用 SQL 语句分析IphoneX（按颜色）销售比例

　　既然销售数据都保存在Mysql数据库中，那么我们不妨先用 SQL 语句做一下统计分析，本节将对iphoneX的销售量做一个销售比例统计分析。我们要统计的是某一个颜色的销售数量占整个销售数量的百分比，这里需要统计和计算如下3类数据。

• 某一个颜色的iphoneX销售数量
• iphoneX销售总数量

第1类数据和第2类数据的差值（百分比）  

用 Pandas 和 Matplotlib 分析对胸罩销售比例进行可视化分析

　　接下来将使用 Pandas 完成与前面相同的数据分析，并使用 Matplotlib 将分析结果以图形化方式展现出来。

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# 打开iphoneX数据库 #数据分析         from pandas import * from matplotlib.pyplot import * import mysql.connector import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt   conn = mysql.connector.connect(                 user='root',                 password='111111',                 host='127.0.0.1',                 port=3306,                 database='pachong'             ) cur=conn.cursor()  # 对color进行分组，并统计每一组的记录数 # 对color进行分组，并统计每一组的记录数 try:     cur.execute("select count(*) from iphoneX;")     alldata = cur.fetchall()     #color统计     cur.execute("select count(*) from iphoneX where color='银色';")     y_color= cur.fetchall()[0]     cur.execute("select count(*) from iphoneX where color='深空灰色';")     h_color= cur.fetchall()[0]     #rom统计     cur.execute("select count(*) from iphoneX where rom='64GB';")     rom64 = cur.fetchall()[0]     cur.execute("select count(*) from iphoneX where rom='256GB';")     rom256 = cur.fetchall()[0] except:     print("Select is failed") # 数据可视化 # 饼图要显示的文本 labels1 = [u'y_color',u'h_color'] labels2 = [u'64_rom',u'256_rom'] # 用饼图绘制销售比例 X1=[y_color,h_color]  X2=[rom64,rom256] fig = plt.figure() #解决不能显示中文的方法 plt.pie(X1,labels=labels1,autopct='%.2f%%') #画饼图（数据，数据对应的标签，百分数保留两位小数点） zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc') plt.title("颜色比例图",fontproperties=zhfont1) plt.show() plt.pie(X2,labels=labels2,autopct='%.2f%%') #画饼图（数据，数据对应的标签，百分数保留两位小数点） zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc') plt.title("内存比例图",fontproperties=zhfont1) plt.show()

　        

从上图的分析结果可以看出，iphoneX的“深空灰色”销售比例都很大，同时买256GB内存的要比64GB内存的比例大，基本上和我个人的判断差不多。今天就介绍到这里了，时间有限，后期会不断更新，大家也可以爬取不同商品的不同信息，进行更加具体的分析。

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