python爬取京东手机数据可视化

### 使用Python爬取京东手机数据并进行数据可视化的解决方案 #### 一、开发工具与环境搭建 为了完成此任务，需准备以下工具和库： - Python版本建议为3.7及以上。 - 安装必要的第三方库：`requests`, `BeautifulSoup`, `pandas`, 和 `matplotlib`。 安装这些依赖项可以通过pip命令实现： ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib ``` #### 二、爬虫逻辑设计 通过分析网页结构获取所需的数据字段。通常情况下，可以从商品名称、价格、评论数等方面入手。以下是具体代码示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_data(url, headers): response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') products = [] items = soup.find_all('div', {'class': 'gl-i-wrap'}) # 商品列表容器 for item in items: name = item.find('div', {'class': 'p-name'}).text.strip() price = item.find('div', {'class': 'p-price'}).text.strip().replace("￥", "") comments = item.find('div', {'class': 'p-commit'}).text.strip() product_info = { 'Name': name, 'Price': float(price), 'Comments': int(comments.split()[0]) } products.append(product_info) return products ``` 以上函数用于抓取单页的商品信息[^1]。 #### 三、存储数据到CSV文件 利用Pandas可以方便地保存数据至本地磁盘供后续处理使用。 ```python dataframe = pd.DataFrame(products) dataframe.to_csv('jd_mobiles.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') print("Data saved successfully.") ``` #### 四、数据分析与可视化 加载之前保存的csv文件，并绘制图表展示结果。 ```python df = pd.read_csv('jd_mobiles.csv') # 绘制柱状图显示不同价位区间的销售情况 price_bins = [0, 1000, 2000, 3000, max(df['Price'])] labels = ['<1k', '1k~2k', '2k~3k', '>3k'] df['Price Range'] = pd.cut(df['Price'], bins=price_bins, labels=labels) grouped_prices = df.groupby(['Price Range']).size() ax = grouped_prices.plot(kind="barh", color=["blue"], figsize=(8,6)) plt.title('Distribution of Mobile Prices on JD.com') plt.xlabel('Number of Products') plt.ylabel('Price Ranges (CNY)') plt.show() ``` 该部分实现了基于价格区间的产品数量分布统计以及图形化表示[^2]。 #### 注意事项 由于反爬机制的存在，在实际操作过程中可能遇到IP封禁等问题，因此推荐设置合理的请求间隔时间或者采用代理池来规避风险。