Python爬虫案例：爬取天猫店铺销售数据

在这个大数据时代，每个行业的数据都被视作黄金资源，而获取数据的一种方式是爬虫。而对于电商平台，获取店铺销售数据显得尤为重要，据此分析可以更好地了解市场和竞争对手。

本篇文章将分享一个使用Python爬虫爬取天猫店铺销售数据的案例。

一、分析目标网站

在进行网站爬取前，我们需要对目标网站进行分析。这里以天猫网站为例。

打开天猫网站后，搜索任意商品后，进入商品列表页，可以看到每个商品都有一个链接地址，链接地址会通过跳转进入具体的商品详情页面。

在商品详情页面，可以看到该商品的销售信息，如月销量、累计销量、评价数等。

那么我们需要爬取的数据就是店铺的所有商品的销售信息。

二、分析获取数据的方式

1. 分析商品列表页的链接地址

每个商品在商品列表页都有一个链接地址，而这个链接地址就是具体的商品详情页面。因此我们需要先通过爬虫获取商品列表页的HTML源代码，从中获取每个商品的链接地址。

2. 分析商品详情页的HTML源代码

每个商品的销售信息都在商品详情页中，因此我们需要通过爬虫获取商品详情页的HTML源代码，从中解析出需要的销售信息。

三、具体实现

1. 爬取商品列表页的链接地址

首先，我们需要设置请求头，因为一些网站会禁止爬虫程序的访问，因此我们需要设置请求头以避免被禁止访问。

```
headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Host': 'list.tmall.com',
    'Referer': 'https://www.tmall.com/',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
```

接着，我们可以使用Python的requests库向商品列表页发送请求，获取HTML源代码。

```
import requests

url = 'https://list.tmall.com/search_product.htm?q=手机'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
```

接下来，我们需要使用正则表达式从HTML源代码中提取出每个商品的链接地址。

```
import re

# 匹配链接地址
re_url = re.compile(r'href="//(?P.*?)">')

# 获取每个商品的链接地址
url_list = re_url.findall(html)
```

2. 爬取商品详情页的销售信息

得到每个商品的链接地址后，我们需要进一步爬取商品详情页的HTML源代码，以获取该商品的销售信息。

```
for url in url_list:
    response = requests.get('https://' + url, headers=headers)
    detail_html = response.text

    # 解析HTML源代码，获取销售信息
    ...
```

接着，我们需要使用HTML解析库BeautifulSoup对HTML源代码进行解析，从中提取出我们需要的销售信息。

```
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(detail_html, 'html.parser')
monthly_sales = soup.select('#J_DetailMeta > div.tm-clear > div.tb-property > div > div.tm-indcon > div > p > span:nth-child(1)')[0].text
accumulated_sales = soup.select('#J_DetailMeta > div.tm-clear > div.tb-property > div > div.tm-indcon > div > p > span:nth-child(2)')[0].text
comment_count = soup.select('#J_ItemRates > div.tm-rate-fulltxt > div.tm-rate-fulltxt-cnt > a')[0].text
```

四、结果展示

最终，我们可以将获取到的销售信息保存到文件中，或者进行进一步的数据分析。

```
# 将结果保存到文件中
with open('sales.csv', 'w') as file:
    for item in sales_list:
        file.write(item['product_name'] + ',' + item['monthly_sales'] + ',' +
                   item['accumulated_sales'] + ',' + item['comment_count'] + '\n')
```

爬虫的实现过程是一个不断完善的过程，需要不断对网站进行分析和改进。不过对于熟练掌握Python语言和爬虫技术的开发者来说，这还是比较易于实现的。

本文介绍的仅是其中的一部分技术点，还有很多细节需要关注，比如爬虫的速度、反爬虫策略等等。不过，只要有兴趣，有热情，有耐心，这些都不是问题。