用Python爬虫“偷窥”1688搜索词推荐：一场数据的奇妙冒险
在这个信息爆炸的时代，数据就像是藏在深海里的宝藏，等待着勇敢的探险家去发掘。今天，我们将化身为数据海盗，用Python作为我们的船只，航向1688的海域，去“偷窥”那些神秘的搜索词推荐。准备好了吗？让我们扬帆起航，开启这场幽默的数据探险之旅！
环境准备
在这场冒险开始之前，我们需要准备一些“航海工具”：
- requests：我们的望远镜，用来远距离观察网页。
- BeautifulSoup：我们的潜水装备，用来深入海底（网页结构）寻找宝藏（数据）。
- pandas：我们的航海日志，用来记录我们的发现。
在终端里输入以下命令，准备你的航海工具：
pip install requests beautifulsoup4 pandas航向1688
1. 扬帆起航：发送请求
首先，我们需要模拟浏览器，向1688发送请求。这就像是我们向目标岛屿发出的信号，请求允许我们登陆：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_search_suggestions(keyword):
url = f"https://s.search.1688.com/?searchtype=mcat&cattype=s&q={keyword}"
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.text
# 让我们以“电子产品”为例，开始我们的探险
html_content = get_search_suggestions('电子产品')2. 潜水寻宝：解析网页
接下来，我们要穿上我们的潜水装备（BeautifulSoup），深入网页结构的海洋，寻找那些隐藏的搜索词推荐：
def parse_suggestions(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
suggestions = soup.select('ul#J autoCompleteList li p') # 根据实际页面结构调整选择器
return [s.text.strip() for s in suggestions]
# 解析我们获取到的网页内容
suggestions = parse_suggestions(html_content)
for suggestion in suggestions:
print(suggestion)3. 登记宝藏：保存数据
找到宝藏后，我们当然要记录下来，这样我们就可以回去炫耀我们的战利品了：
import pandas as pd
def save_to_csv(data, filename='search_suggestions.csv'):
df = pd.DataFrame(data, columns=['Search Suggestions'])
df.to_csv(filename, index=False)
# 保存我们的搜索词推荐宝藏
save_to_csv(suggestions)4. 海盗的智慧：应对反爬虫
在这场冒险中，我们可能会遇到一些障碍，比如1688的反爬虫机制。这时候，我们需要像海盗一样机智，通过更换User-Agent或者增加请求间隔来避开这些障碍。
结论
就这样，我们用Python作为我们的船只，成功地“偷窥”了1688的搜索词推荐。这场冒险不仅让我们收获了宝贵的数据，也让我们的编程技能更上一层楼。记住，虽然我们是数据海盗，但我们也是有道德的海盗，我们的目标是学习和探索，而不是破坏。
免责声明
本文仅供娱乐和教育目的，我们不鼓励任何非法的网络行为。在使用爬虫技术时，请确保遵守目标网站的服务条款和相关法律法规。我们的冒险是为了知识，不是为了金银财宝。