前言
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开发工具
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python 3.6.5
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pycharm
import requests import re import csv 123
目标网页分析
马山就要双十一了，有女朋友的朋友准备好了吗~
之前关于京东、淘宝的商品数据都是爬取了，今天爬取一下唯品会的商品数据，之前就听朋友说起唯品会的商品价格要便宜一些，三个平台的数据都爬取了，可以自行去对比
Python爬取淘宝商品数据
Python爬取京东商品数据
通过开发者工具可以看到，网页并没有返回我们想要的商品数据，所以打算直接复制网页数据进行搜索查找
如上图所示，复制商品名字，在开发者工具里面直接搜索，可以看到相关的数据包，里面包含了商品标题、售价、原价、折扣以及商品的其他数据信息。
既然这个接口里面有想要的数据了，那接下来就是分析URL怎么样才能获取这个URL，因为这个数据包里面只有50条数据，然而唯品会一页是有120条数据的。
想要找到url的变化规律，那么就需要你自己多去看几个数据，同样的方法一个数据接口只要五十条数据，那么就可以选择第51条数据或者后面的数据去搜索，查找相对应的数据接口，通过一系列的对比发现，url中的参数productIds 的变化，参数中就是每个商品ID值了，那问题来了，怎么才能获取商品的ID值呢？其实方法和上面的一样，复制ID值找到相关的数据接口。
这里面就有这一整页 120个商品的id值，问题它又又双叒叕，总不能只爬取一页的数据吧，所以还要分析获取ID值每一页的url变化，还是一样想知道url的变化规律多看几页就知道了~
这里就省略了~
- 第一页
- 第二页
pageOffset参数的变化每120个数据翻一页嘛，ID都获取了，前面也看到每个商品数据接口对应的是50条数据，经过分析就知道 120个商品划分为是三个 50,50,20 分别传入相对应的商品ID就可以了。
实现代码
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获取每页商品ID值
for page in range(0, 1201, 120): url = 'mapi.vip.com/vips-mobile…' headers = { 'referer': 'category.vip.com/suggest.php…', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36' } params = { 'callback': 'getMerchandiseIds', 'app_name': 'shop_pc', 'app_version': '4.0', 'warehouse': 'VIP_NH', 'fdc_area_id': '104104101', 'client': 'pc', 'mobile_platform': '1', 'province_id': '104104', 'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1', 'user_id': '', 'mars_cid': '1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae', 'wap_consumer': 'a', 'standby_id': 'nature', 'keyword': '口红', 'lv3CatIds': '', 'lv2CatIds': '', 'lv1CatIds': '', 'brandStoreSns': '', 'props': '', 'priceMin': '', 'priceMax': '', 'vipService': '', 'sort': '0', 'pageOffset': '{}'.format(page), 'channelId': '1', 'gPlatform': 'PC', 'batchSize': '120', '_': '1603721644362', } response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers) ids = re.findall('"pid":"(.*?)"', response.text, re.S) 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
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获取商品数据
def get_data(num_id): data_url = 'mapi.vip.com/vips-mobile…' headers = { 'referer': 'category.vip.com/suggest.php…', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36' } params = { 'callback': 'getMerchandiseDroplets2', 'app_name': 'shop_pc', 'app_version': '4.0', 'warehouse': 'VIP_NH', 'fdc_area_id': '104104101', 'client': 'pc', 'mobile_platform': '1', 'province_id': '104104', 'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1', 'user_id': '', 'mars_cid': '1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae', 'wap_consumer': 'a', 'productIds': '{}'.format(num_id), 'scene': 'search', 'standby_id': 'nature', 'extParams': '{"stdSizeVids":"","preheatTipsVer":"3","couponVer":"v2","exclusivePrice":"1","iconSpec":"2x"}', 'context': '', '_': '1603721644366', } response_2 = requests.get(url=data_url, params=params, headers=headers)
titles = re.findall('"title":"(.*?)"', response_2.text, re.S) # 标题 salePrice = re.findall(',"salePrice":"(.*?)",', response_2.text, re.S) # 售价 marketPrice = re.findall('"marketPrice":"(.*?)"', response_2.text, re.S) # 原价 saleDiscount = re.findall('"saleDiscount":"(.*?)"', response_2.text, re.S) # 折扣 smallImage = re.findall('"smallImage":"(.*?)"', response_2.text, re.S) # 商品图片地址 lis = zip(titles, salePrice, marketPrice, saleDiscount, smallImage) dit = {} for li in lis: dit['商品名字'] = li[0] dit['售价'] = li[1] dit['原价'] = li[2] dit['折扣'] = li[3] dit['商品图片地址'] = li[4] print(dit)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142
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保存数据
f = open('唯品会商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['商品名字', '售价', '原价', '折扣', '商品图片地址']) csv_writer.writeheader() csv_writer.writerow(dit) 1234
其实数据接口里面还有其他的一些数据，但是这里只是为了演示就没有获取那么多数据了。
实现效果图
一共是1094条数据
特别说明：
相关代码都在上面，但是如果你是直接复制粘贴，是运行不了，肯定是会报错的~
授人以鱼不如授人以渔，特别对于一些自学python的小伙伴而说，顶多就是复制代码然后运行，运行成功出现结果，心中大喊：6666~
然后并没有什么用别说什么，想看到代码学习一下，相对应的代码都在上面，如果自己真的有去思考，没道理不会。
