1.前言
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。
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想通过python来获取大家在淘宝都喜欢买什么，有了这个想法后，那便开始动手写程序实现这个想法！
2.采集数据
网页链接
https://temai.taobao.com/ 
获取数据
方法一（失败）：
起初我采用获取网页标签的方式去获取数据，发现数据是异步加载，无法直接从网页标签获取，所以这条路行不通！
方法二（成功）：
既然是异步加载数据，因此我们需要通过抓包的方式去查看异步数据包！
数据包链接
https://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.alimama.union.xt.en.api.entry/1.0/?jsv=2.5.1&appKey=12574478&t=1612339221271&sign=8e979106ca943a3865fca277d548b607&api=mtop.alimama.union.xt.en.api.entry&v=1.0&AntiCreep=true&type=jsonp&dataType=jsonp&callback=mtopjsonp1&data=%7B%22pNum%22%3A0%2C%22pSize%22%3A%2288%22%2C%22floorId%22%3A%2223919%22%2C%22spm%22%3A%22a2e1u.13363363.35064267%22%2C%22app_pvid%22%3A%22201_11.186.139.24_4385651_1612339221783%22%2C%22ctm%22%3A%22spm-url%3A%3Bpage_url%3Ahttps%253A%252F%252Ftemai.taobao.com%252F%22%7D 
从上图可以看出，数据包中的数据与目标内容一致，因此通过python编程访问这个数据包即可获取数据！
编程爬取数据
问题1：权限问题
如果直接放到浏览器访问，会发现无法返回json数据，根据多年的经验来看，这个url链接的访问有权限问题！（同理在程序代码里面直接request时比出错）
解决方法
在请求附上请求头headers,即可解决这个问题！
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36', 'cookie':'cna=QsEFGOdo0BICARsnWHe+63/1; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156; thw=cn; t=effdb32648fc8553a0d1a87926b80343; ctoken=M9E3xvdCNyLPC-Zyg-ZtE-nV; lego2_cna=TE08X4XP4MY5HRU8CUWMXPWD; __wpkreporterwid_=6809b44b-13ba-4faf-b370-b3788df99e39; mt=ci%3D-1_0; _m_h5_tk=843522e3dd448b136527b03c459d75b4_1612344437570; _m_h5_tk_enc=b21044b7bd07665cd105ce83fc4b4339; xlly_s=1; isg=BF1daNoy4eZf_bpk6aW7OIxsbDlXepHMvS62OB8imbTj1n0I58qhnCtEAMpQDamE; tfstk=cfNPBXYKM_CP5qGCBbGeVJ9975URwvV31T3KEJHXW-6LU4fDOH3mpNr8YcCmE; l=eBIj49hqOGMgJjg9BOfanurza77OSIRYYuPzaNbMiOCPOyfB5Hu1W6MaTD86C3GVh6XDR3yMI8QMBeYBqQAonxvOaGUhCOMmn', 'referer':'https://temai.taobao.com/', } 这里cookie的来源于数据包
问题2：中文乱码
解决方法
###乱码问题 s = s.decode('utf8') 添加一行这个代码即可解决!
请求数据
###请求url url="https://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.alimama.union.xt.en.api.entry/1.0/?jsv=2.5.1&appKey=12574478&t=1612344646955&sign=9650d7c2752bc40a2bde0b90b44d58d4&api=mtop.alimama.union.xt.en.api.entry&v=1.0&AntiCreep=true&type=jsonp&dataType=jsonp&callback=mtopjsonp2&data=%7B%22pNum%22%3A0%2C%22pSize%22%3A%2288%22%2C%22floorId%22%3A%2223919%22%2C%22spm%22%3A%22a2e1u.13363363.35064267%22%2C%22app_pvid%22%3A%22201_11.186.139.24_4399690_1612344646453%22%2C%22ctm%22%3A%22spm-url%3A%3Bpage_url%3Ahttps%253A%252F%252Ftemai.taobao.com%252F%22%7D" ###requests+请求头headers r = requests.get(url, headers=headers) r.encoding = 'utf8' s = (r.content) ###乱码问题 s = s.decode('utf8') s= s.replace("mtopjsonp1(","").replace(")","") 提取内容
###转为json格式 s = json.loads(s) resultList = s['data']['recommend']['resultList'] for i in resultList: ###商品名称 itemName = i['itemName'] print("商品名称="+str(itemName)) ###月销量 monthSellCount = i['monthSellCount'] print("月销量"+str(monthSellCount)) ###价格 priceAfterCoupon = i['priceAfterCoupon'] print("价格"+str(priceAfterCoupon)) ###原价 promotionPrice = i['promotionPrice'] print("原价="+str(promotionPrice)) ###店铺名称 shopTitle = i['shopTitle'] print("店铺名称="+str(shopTitle)) ###优惠劵总数 couponTotalCount = i['couponTotalCount'] print("优惠劵总数="+str(couponTotalCount)) ###优惠劵领取数 couponSendCount = i['couponSendCount'] print("优惠劵领取数="+str(couponSendCount)) print("-------------------------") 
我们提取好了所需字段（商品名称、月销量、价格、原价、店铺名称、优惠劵总数、优惠劵领取数）。
接下来进行可视化分析！
3.可视化分析
分析一：月销量排行
###分析1：销量分析 def analysis1(indexlist): #商品名称 itemNames = [] #销量 datas = [] for j in indexlist: ###商品名称 itemName = resultList[new_countdict[j][0]]['itemName'] print("商品名称=" + str(itemName)[0:10].replace(" ","")) itemNames.append(str(itemName)[0:10].replace(" ","")) ###月销量 monthSellCount = resultList[new_countdict[j][0]]['monthSellCount'] print("月销量" + str(monthSellCount)) datas.append(int(monthSellCount)) itemNames.reverse() datas.reverse() # 绘图。 fig, ax = plt.subplots() b = ax.barh(range(len(itemNames)), datas, color='#6699CC') # 为横向水平的柱图右侧添加数据标签。 for rect in b: w = rect.get_width() ax.text(w, rect.get_y() + rect.get_height() / 2, '%d' % int(w), ha='left', va='center') # 设置Y轴纵坐标上的刻度线标签。 ax.set_yticks(range(len(itemNames))) ax.set_yticklabels(itemNames) plt.title('淘宝商品热卖月销量', loc='center', fontsize='20', fontweight='bold', color='red') plt.show() 
分析
1、淘宝热卖销量第一名：李子柒螺蛳粉柳州螺狮，月销量达到了85万。
2、从热卖销量的前10名来看，螺蛳粉比较受欢迎，甚至霸占了前几名。
3、从热卖销量的前10名来看，用户在网购方面偏向于购买食物。
分析二：优惠券领取量分析
###分析2：优惠券领取量分析 def analysis2(indexlist): # 商品名称 itemNames = [] # 优惠券总量 datas1 = [] # 优惠券领取量 datas2 = [] for i in range(0,len(indexlist)): j = indexlist[i] ###商品名称 itemName = resultList[new_countdict[j][0]]['itemName'] print("商品名称=" + str(itemName)[0:10].replace(" ", "")) itemNames.append(str(i+1)+str(itemName)[1:4].replace(" ", "")) ###优惠劵总数 couponTotalCount = resultList[new_countdict[j][0]]['couponTotalCount'] print("优惠劵总数=" + str(couponTotalCount)) datas1.append(int(couponTotalCount)) ###优惠劵领取数 couponSendCount = resultList[new_countdict[j][0]]['couponSendCount'] print("优惠劵领取数=" + str(couponSendCount)) datas2.append(int(couponSendCount)) N = len(datas1) S = datas1 C = datas2 d = [] for i in range(0, len(S)): sum = S[i] + C[i] d.append(sum) ind = np.arange(N) # the x locations for the groups width = 0.35 # the width of the bars: can also be len(x) sequence p1 = plt.bar(ind, S, width, color='#d62728') # , yerr=menStd) p2 = plt.bar(ind, C, width, bottom=S) # , yerr=womenStd) plt.ylabel('数量') plt.title('优惠券领取分析') itemNames plt.xticks(ind, itemNames) plt.legend((p1[0], p2[0]), ('优惠券总量', '优惠券领取数')) plt.show() 
分析
由于商品名称名字太长，所以就截取前几位！同时从1-10是按销量从大到小顺序！
1.从图表上可以看出，销量第一：李子柒螺蛳粉柳州螺狮的优惠券总量遥遥领先！
2.在上面的分析可知，李子柒螺蛳粉柳州螺狮的销量最大，所以优惠券领取量也随之猛增！
3.值得关注的是第九名：纽西之谜隔离霜妆前乳女打底水润提亮肤色隐形毛孔出水官方正品的优惠券领取量竟然为0，看来是真土豪，都不使用优惠券
分析三：商品优惠金额分析
###分析3：优惠券金额分析 def analysis3(indexlist): # 商品名称 itemNames = [] # 优惠券金额 datas = [] for i in range(0,len(indexlist)): j = indexlist[i] ###商品名称 itemName = resultList[new_countdict[j][0]]['itemName'] print("商品名称=" + str(itemName).replace(" ", "")) itemNames.append(str(i+1)+str(itemName)[0:6].replace(" ", "")) ###优惠劵金额 couponAmount = resultList[new_countdict[j][0]]['couponAmount'] print("优惠劵金额=" + str(couponAmount)) datas.append(int(couponAmount)) x = range(len(itemNames)) plt.plot(x, datas, marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'优惠金额') plt.legend() # 让图例生效 plt.xticks(x, itemNames, rotation=45) plt.margins(0) plt.subplots_adjust(bottom=0.15) plt.xlabel(u"商品名称") # X轴标签 plt.ylabel("金额") # Y轴标签 plt.title("优惠券金额分析") # 标题 plt.show() 
分析
1.从图表可以看出销量第9名商品的优惠金额最大（30元）
2.第7名的优惠金额竟然为0！！！！，那可以推断出这个商品没有优惠！
3.第1、4、6、8、10，这几个商品的优惠金额<=5元！
分析四：商品原价与限价对比分析
###分析4：商品原价和限价对比分析 def analysis4(indexlist): # 商品名称 itemNames = [] # 原价 datas1 = [] # 限价 datas2 = [] for i in range(0,len(indexlist)): j = indexlist[i] ###商品名称 itemName = resultList[new_countdict[j][0]]['itemName'] print("商品名称=" + str(itemName).replace(" ", "")) itemNames.append(str(i+1)+str(itemName)[1:4].replace(" ", "")) ###原价 promotionPrice = resultList[new_countdict[j][0]]['promotionPrice'] print("原价=" + str(promotionPrice)) datas1.append(float(promotionPrice)) ###限价 priceAfterCoupon = resultList[new_countdict[j][0]]['priceAfterCoupon'] print("价格=" + str(priceAfterCoupon)) datas2.append(float(priceAfterCoupon)) font_size = 10 # 字体大小 fig_size = (8, 6) # 图表大小 names = (u'限价', u'原价') data = (datas2,datas1) # 更新字体大小 mpl.rcParams['font.size'] = font_size # 更新图表大小 mpl.rcParams['figure.figsize'] = fig_size # 设置柱形图宽度 bar_width = 0.35 index = np.arange(len(data[0])) # 绘制「小明」的成绩 rects1 = plt.bar(index, data[0], bar_width, color='#0072BC', label=names[0]) # 绘制「小红」的成绩 rects2 = plt.bar(index + bar_width, data[1], bar_width, color='#ED1C24', label=names[1]) # X轴标题 plt.xticks(index + bar_width, itemNames) # Y轴范围 plt.ylim(ymax=100, ymin=0) # 图表标题 plt.title(u'商品原价和限价对比分析') # 图例显示在图表下方 plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.03), fancybox=True, ncol=5) # 添加数据标签 def add_labels(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height, height, ha='center', va='bottom') # 柱形图边缘用白色填充，纯粹为了美观 rect.set_edgecolor('white') add_labels(rects1) add_labels(rects2) # 图表输出到本地 plt.savefig('4.png') 
分析
1.从图中可以看出在这前10大销量商品中，价格最高是第9（纽西之谜隔离霜妆前乳），其次是第5（拖把免手洗家用干湿两用拖布），价格最低的是第6（酸辣无骨鸡爪）
2.从原价和限价对比来看，差值最大的是第9（纽西之谜隔离霜妆前乳）！
4.总结
1.详细介绍了数据的爬取过程，可方便小白学习入门！
2.通过不同的可视化图表对数据进行展示！
3.对可视化图表进行精简总结归纳，便于理解！