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如何用Python爬虫精准获取商品历史价格信息及API数据

article 2024/11/16 21:14:03

在当今数字化时代，商品价格信息的获取对于消费者和商家都至关重要。通过Python爬虫技术，我们可以精准地获取商品的历史价格信息，这对于分析市场趋势、制定销售策略等有着重要的意义。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术来获取商品的历史价格信息，并通过API接口获取数据的示例代码。

1. 爬虫的工作原理和流程

首先，我们需要了解爬虫的基本工作原理和流程：

确定目标网站和需要抓取的数据。
编写爬虫代码，包括起始地址、结束地址、请求头、数据类型等。
运行爬虫程序，发送请求到目标网站。
目标网站返回响应数据，爬虫程序存储到本地。
对存储的数据进行处理和分析，提取所需数据。
重复以上步骤，直到目标数据被抓取完毕。

2. 爬取网页数据

要爬取网页内容，首先需要审查页面元素。例如，要抓取商品标题，我们可以先进入分类页进行审查页面元素。然后通过requests模块进行网页请求，请求到网页内容后，再对内容进行解析，提取所需数据，这里用到的就是BeautifulSoup模块。

3. 使用API获取数据

API是应用程序编程接口，它允许两个软件应用进行交互。通过API，我们可以更直接、更高效地获取数据。以下是一个使用Python的requests库发送GET请求的示例：

import requests

url = "https://api.example.com/data"  # API的URL地址
response = requests.get(url)  # 发送GET请求
if response.status_code == 200:  # 检查响应状态码
    data = response.json()  # 解析返回的JSON数据
    print(data)  # 打印数据
else:
    print("请求失败，状态码：" + str(response.status_code))

4. 处理返回的数据

API返回的数据通常是以JSON格式进行编码的。我们可以使用编程语言提供的JSON库或框架来解析和处理返回的数据。以下是一个使用Python的json库解析JSON数据的示例：

import json
data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'  # 返回的JSON数据
parsed_data = json.loads(data)  # 解析JSON数据
print(parsed_data["name"])  # 打印姓名
print(parsed_data["age"])  # 打印年龄
print(parsed_data["city"])  # 打印城市

5. 商品历史价格爬虫示例

以下是一个具体的商品历史价格爬虫示例，该示例展示了如何使用Python爬虫采集精准数据，并存储到CSV文件中：

from datetime import datetime
import re
import requests

cookies = {
    # 此处省略了具体的cookie信息
}

headers = {
    # 此处省略了具体的headers信息
}

params = {
    'DA': '1',
    'action': 'gethistory',
    'url': '',
    'bjid': '87B941DEAA119B796F4988D3E2798ADF',
    'spbh': '',
    'cxid': '',
    'zkid': '',
    'w': '310',
    'token': '',
}

response = requests.get('https://tool.manmanbuy.com/historyPlug.aspx', params=params, cookies=cookies, headers=headers)
data1 = response.json()
datas = data1['datePrice']
timestamps = re.findall(r'\[(\d+),', datas)
prices = re.findall(r',(\d+\.\d+|\d+),', datas)
descriptions = re.findall(r',"(.*?)"\]', datas)
timestamps = [int(timestamp) for timestamp in timestamps]
prices = [float(price) for price in prices]
timestamp = []
for data in timestamps:
    timestamp1 = int(data) / 1000
    dt_object = datetime.fromtimestamp(timestamp1)
    timestamp.append(dt_object)
csv_lines = ["timestamp,price,description"]
for i in range(len(timestamp)):
    line = f"{timestamp[i]},{prices[i]},\"{descriptions[i].replace(',', ';')}\""
    csv_lines.append(line)
csv_text = "\n".join(csv_lines)
csv_file_path = '历史价格数据.csv'
with open(csv_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write(csv_text)

通过上述代码，我们可以将商品的历史价格信息存储到CSV文件中，便于后续的数据分析和处理。