当前位置：首页 > news >正文

【Scrapy】京东商品数据可视化

news 来源：原创 2024/5/9 11:56:36

【Scrapy】京东商品数据可视化

文章目录

【Scrapy】京东商品数据可视化
- 👉引言💎
- 一、爬取数据：
- - 1.1 scrapy爬虫库简介：
  - 1.2 技术实现：
  - - 1.2.1搭建框架结构
    - 1.2.2 分析网页结构
- 二、数据保存：
- 三、数据读取以及分析：
- 四、数据可视化：
- 五、全部代码
- - - jd.py
    - dealData.py
    - items.py
    - pipelines

👉引言💎

学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。
热爱写作，愿意让自己成为更好的人…
…
在这里插入图片描述

	铭记于心
	🎉✨🎉我唯一知道的，便是我一无所知🎉✨🎉

一、爬取数据：

1.1 scrapy爬虫库简介：

Scrapy，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试.

其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，后台也应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫.

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持.

1.2 技术实现：

1.2.1搭建框架结构

首先搭建scrapy库项目，运行如下代码生成代码框架：

scrapy startproject crawler
cmdline.execute('scrapy crawl jd'.split())

spiders文件夹中的py文件即为主要爬虫代码，当获取网页请求后，在该文件的主类中重写parse方法，即请求解析代码。

spiders上级目录下的items文件即为获取到的字段，也就是爬取的属性值，示例如下：

class CrawljingdongItem(scrapy.Item):id=scrapy.Field()comment=scrapy.Field()productName=scrapy.Field()storeName=scrapy.Field()address=scrapy.Field()price=scrapy.Field()UserComments=scrapy.Field()pass

1.2.2 分析网页结构

在重写parse请求时，首先需要对网页进行结构分析，这里以京东商品页面进行展示。

首先打开京东界面，得到网址，填入starturls中。然后使用xpath进行HTML的解析，此时可以获取静态页面中的所有内容

请添加图片描述

于是使用data = ans_html.xpath("//*[@class='gl-warp clearfix']/li") 可以得到所有的列表标签，可以看到，里面存放了所有的单位商品信息。随后使用for循环遍历每个列表，对商品信息进行单独提取，并使用item类进行存储。

这里需要注意的是，对于评论等数据是无法直接从HTML中提取出来的，因为这些数据通常是基于ajax技术进行异步传输，即滑动时会进行加载（动态加载），所以必须找到保存评论信息的json文件。通过网页检查器，可以发现文件位置，根据该URL使用request库进行请求即可。

请添加图片描述

主要逻辑代码完成后，下一步会进入spiders上级目录下的pipelines文件中进行数据的存储级操作，这里使用mysql数据库进行数据的存储。

二、数据保存：

首先需要导入pymsql库，其次进行主要连接属性的配置

 def dbHandle(self):conn = pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="135157",charset="utf8",use_unicode=False)return conn

然后根据sql语法，使用pymysql的execute方法将查询语句传入到sql中进行查询，可以看到数据存储如下：

请添加图片描述

下一步使用pandas库的read_sql_query方法从mysql数据库中读取数据，同时进行分析以及处理。

三、数据读取以及分析：

将数据读取后得到一个DataFrame对象，然后分别进行数据处理，最终得到商品价格区间的划分，不同价格区间范围内的商品数量，用户的评论集合，商品名称的集合等数据信息，进行下一步数据可视化。

四、数据可视化：

首先使用matplotlib的plot方法进行相关的操作。

对商品价格区间内的商品数量使用条形图进行可视化：

请添加图片描述

对店铺地址进行统计并使用饼图进行可视化：

请添加图片描述

将所有评论连接起来成一段文章，使用jieba中文分词库进行关键词提取，然后拼接起来调用WordCloud对象的wc.generate方法生成词云：

请添加图片描述

将所有商品名称连接起来成一段文章，使用jieba中文分词库进行关键词提取，然后拼接起来调用WordCloud对象的wc.generate方法生成词云：

请添加图片描述

五、全部代码

jd.py

import reimport sys
import json
import scrapy
from crawlJingDong import items
import requests as rq
from lxml import etree
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'}class JdSpider(scrapy.Spider):name = 'jd'allowed_domains = ['jd.com']start_urls = ['https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA']def parse(self, response):rep = response.textans_html = etree.HTML(rep)data = ans_html.xpath("//*[@class='gl-warp clearfix']/li")for it in data:item = items.CrawljingdongItem()id = it.attrib["data-sku"]# e=it.xpath("*[@class='onekeyvip-jd-box-area xh-highlight']")price = float(it.xpath("./div/div[3]//i//text()")[0])prodectName = it.xpath("./div/div[4]//em//text()")[0]comment = it.xpath("./div/div[5]//a/@href")[0]storeName = it.xpath("./div/div[7]//a/text()")[0]address = it.xpath("./div/div[9]")[0].attrib["data-province"]# 变字典item["id"] = iditem["price"] = priceitem["productName"] = prodectNameitem["comment"] = commentitem["storeName"] = storeNameitem["address"] = address"""由于评论数据是ajax异步加载的，所以在一开始获取的界面中是无法得到评论数据的，但是根据网页分析可以知道，评论数据都在js中存放，拿京东来说，找到productPageComments文件，根据url进行获取，就能得到json格式的评论数据"""comJson = rq.get(f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={id}&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1",headers= header)#由于直接得到的text并不是json格式（有jquery这些），所以需要先转换成json（就是字典格式）str = comJson.text.strip()loads = json.loads(re.findall('\{.*\}',str)[0])UserComment=[]list(map(lambda x:UserComment.append((x['content'])), loads['comments']))item['UserComments']=UserCommentyield item

dealData.py

import jieba
import jieba.analyse
import pandas as pdimport pymysql as pl
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloudplt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'conn = pl.connect(host='localhost', user='root', password='135157', db='JDstore', port=3306)
query = "SELECT * FROM `jdstore`.`jd` LIMIT 0,1000"
data = pd.read_sql_query(query, conn)
sumDes = data.describe()
print(f'数据信息的描述统计：\n{sumDes}')
# 得到价格区间
end, sta = int(sumDes.loc['max', 'price'] // 1000), int(sumDes.loc['min', 'price'] // 1000)
label = list(map(lambda x: str(x * 1000) + '-' + str((x + 1) * 1000), range(sta, end + 1)))
# 将商品价格划分到区间中
data['pStage'] = data['price'].apply(lambda x: int(x // 1000))
# 对商品价格区间内的商品数量使用条形图进行可视化
dataByP = data.groupby('pStage').count()['prodectName']
plt.bar(range(5),dataByP)
plt.title('价格分布')
plt.xticks(range(5),label,rotation=-10)
plt.yticks( rotation=-10)
plt.xlabel('价格(元)')
plt.ylabel('商品数量(个)')
plt.show(block=True)
# 对店铺地址进行统计并使用饼图进行可视化
dataByA = data.groupby('address').count()['storeName']
dataByA.plot(kind='pie',ylabel='',title='店铺地点分布',legend=True,cmap='rainbow')
plt.show(block=True)# 将所有评论连接起来成一段文章
comStr = "".join(list(data['prodectName'])).replace('\n', ' ')
# 直接进行关键词分析
wordFlag = jieba.analyse.extract_tags(comStr)
print('\n开始制作词云……')  # 提示当前状态
wc = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/SimHei.ttf',  # 设置字体（这里选择“仿宋”）background_color='white',  # 背景颜色# mask=mask,  # 文字颜色+形状（有mask参数再设定宽高是无效的）# max_font_size=150  # 最大字号
)
wc.generate(' '.join(wordFlag))
plt.imshow(wc)  # 处理词云
plt.axis('off')
plt.show(block=True)
# 同上，不过操作对象是商品名称
comStr = "".join(list(data['userComments'])).replace('\n', ' ')
# 直接进行关键词分析
wordFlag = jieba.analyse.extract_tags(comStr)
print('\n开始制作词云……')  # 提示当前状态
wc = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/SimHei.ttf',  # 设置字体（这里选择“仿宋”）background_color='white',  # 背景颜色# mask=mask,  # 文字颜色+形状（有mask参数再设定宽高是无效的）# max_font_size=150  # 最大字号
)
wc.generate(' '.join(wordFlag))  # 从字典生成词云
plt.imshow(wc)  # 处理词云
plt.axis('off')
plt.show(block=True)

items.py

# Define here the models for your scraped items
#
# See documentation in:
# https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.htmlimport scrapyclass CrawljingdongItem(scrapy.Item):id=scrapy.Field()comment=scrapy.Field()productName=scrapy.Field()storeName=scrapy.Field()address=scrapy.Field()price=scrapy.Field()UserComments=scrapy.Field()pass

pipelines

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
import pymysql# useful for handling different item types with a single interfaceclass CrawljingdongPipeline:# def open_spider(self, spider):#     self.file = open('coments.txt', 'w+')## def close_spider(self, spider):#     self.file.close()def dbHandle(self):conn = pymysql.connect(host="localhost",user="root",passwd="135157",charset="utf8",use_unicode=False)return conndef process_item(self, item, spider):dbObject = self.dbHandle()cursor = dbObject.cursor()cursor.execute("USE JDstore")str = '\n'.join(item['UserComments'])sql = "INSERT INTO jd(`id`, `prodectName`, `storeName`, `price`, `address`, `userComments`) VALUES ('%s','%s','%s',%f,'%s','%s')"try:cursor.execute(sql%(item['id'], item['productName'], item['storeName'], item['price'],item['address'],str))cursor.connection.commit()except BaseException as e:print("错误在这里>>>>>>>>>>>>>", e, "<<<<<<<<<<<<<错误在这里")dbObject.rollback()return item