python爬虫爬取京东电子产品数据分析

### 使用Python编写爬虫从京东网站抓取电子产品数据并进行数据分析 #### 1. 开发准备 为了完成这一任务，需要先准备好开发环境。推荐使用Anaconda作为集成开发环境，因为它包含了大部分常用的Python库[^2]。安装完成后，需确保已安装`requests`、`BeautifulSoup`、`pandas`和`matplotlib`等必要的库。 ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib ``` #### 2. 数据抓取 通过分析京东网页结构，可以发现其商品列表页通常以HTML形式呈现，而具体的商品详情则可能由JavaScript动态加载。因此，在设计爬虫时需要注意处理静态页面与动态内容的区别。对于简单的商品名称、价格等信息，可以直接利用`requests`获取页面源码，并用`BeautifulSoup`解析HTML文档来提取所需的数据。 以下是基本的代码框架： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_jd_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') products = [] items = soup.find_all('div', class_='gl-i-wrap') # 假设这是商品容器类名 for item in items: name = item.find('div', class_='p-name').get_text(strip=True) or "N/A" price = item.find('div', class_='p-price').get_text(strip=True) or "N/A" link = item.find('a')['href'] if item.find('a') else "#" product_info = {'name': name, 'price': price, 'link': link} products.append(product_info) return products ``` 此函数会返回一个包含所有产品基本信息的字典列表。 #### 3. 数据清洗与存储 由于网络请求可能会遇到异常情况或者某些字段缺失的情况，所以在实际应用前还需要进一步清理数据。例如去除重复项、标准化单位等等。之后可将整理好的数据保存到CSV文件中以便后续操作。 ```python dataframe = pd.DataFrame(products) cleaned_df = dataframe.drop_duplicates(subset=['name']) cleaned_df.to_csv("jd_electronics.csv", index=False, encoding='utf_8_sig') ``` #### 4. 数据分析与可视化 最后一步是对收集来的数据执行统计计算及图形展示工作。比如绘制柱状图比较不同品牌的价格分布；制作折线图观察一段时间内的销量变化趋势等。 ```python import matplotlib.pyplot as plt grouped_prices = cleaned_df.groupby(cleaned_df['name'].str.split().str[0])['price'].mean() plt.figure(figsize=(10,6)) grouped_prices.plot(kind="barh") plt.title("Average Price by Brand") plt.xlabel("Price") plt.ylabel("Brand Name") plt.show() ``` 以上就是整个流程的大致描述[^1]。 ---