用PyCharm爬取京东电脑数据

### 使用 PyCharm 编写爬虫程序抓取京东网站上的电脑产品信息 #### 安装必要的库 为了顺利编写和执行爬虫脚本，在开始前需确认 Python 环境已安装并配置好所需的第三方库。这些库可通过如下命令进行安装： ```bash pip install requests beautifulsoup4 selenium pandas matplotlib numpy fake_useragent ``` 上述命令会安装一系列工具，包括但不限于 `requests` 用于发起 HTTP 请求获取网页内容；`beautifulsoup4` 负责解析 HTML 文档提取有用的信息；以及 `selenium` 实现自动化浏览器行为以便于处理 JavaScript 加载的内容等[^3]。 #### 创建新项目 启动 PyCharm 后创建一个新的 Python 工程，并命名为 "JD_Computer_Scraper" 或者其他容易识别的名字。 #### 配置 Selenium WebDriver 由于部分页面加载依赖JavaScript，因此推荐采用Selenium配合WebDriver来模拟真实用户的浏览过程。对于 Chrome 浏览器而言，则需要下载对应的 chromedriver 并将其路径加入环境变量中或者直接指定路径给webdriver.Chrome() 方法调用时传入 service=Service('/path/to/chromedriver') 参数。 #### 编写基础爬虫逻辑 下面是一个简单的例子展示了如何利用 Requests 和 BeautifulSoup 来访问目标网址并分析返回的数据结构: ```python import time from bs4 import BeautifulSoup import requests from fake_useragent import UserAgent def fetch_page(url): headers = {'User-Agent': str(UserAgent().random)} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup url = 'https://list.jd.com/list.html?cat=670%2C671%2C672' soup = fetch_page(url) items = [] for item in soup.select('.gl-item'): try: title = item.select_one('div.p-name').get_text(strip=True) price = float(item.select_one('strong.i-price i').text.strip()) items.append({'title': title, 'price': price}) except AttributeError as e: continue print(f'Fetched {len(items)} products.') ``` 这段代码实现了向指定 URL 发送 GET 请求获得响应体中的HTML文档字符串形式表示的结果集，接着通过BeautifulSoup对象对其进行DOM树构建从而方便后续节点定位操作。最后遍历所有符合条件的商品条目(.gl-item)，从中抽取名称(div.p-name)与售价(strong.i-price i),并将它们作为字典存入列表待进一步加工处理。 #### 扩展功能：保存至 CSV 文件 可以考虑将收集到的产品详情导出成CSV格式便于后期数据分析工作开展。这里给出一段示范性的实现方式： ```python import csv with open('jd_computers.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['title', 'price']) writer.writeheader() for row in items: writer.writerow(row) ``` 以上就是关于怎样借助 PyCharm 开发针对京东商城内计算机类目的网络爬虫解决方案的大致介绍。当然实际应用过程中可能还会遇到诸如验证码验证、IP封禁等问题等待解决，这就要求开发者不断积累经验技巧加以应对了。