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使用正则库爬取淘宝商品的商品信息,首先我们需要确定想要爬取的对象
我们在淘宝里搜索“python”,出来的结果
从url连接中可以得到搜索商品的关键字是“q=”,所以我们要用的起始url为:https://s.taobao.com/search"raw_title":"名称"和"view_price":"价格",这样的键/值对的形式展示的。
# coding:utf-8 import requests import re goods = '水杯' url = 'https://s.taobao.com/search"raw_title\"\:\".*"', html) # 正则提取商品名称 plist = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html) # 正则提示商品价格 print(tlist) print(plist) print(type(plist)) # 正则表达式提取出的商品名称和商品价格都是以列表形式存储数据的
利用for循环,把每个商品的名称和价格组成一个列表,然后把这写列表再追加到一个大列表中:
goodlist = [] for i in range(len(tlist)): title = eval(tlist[i].split(':')[1]) # eval()函数简单说就是用于去掉字符串的引号 price = eval(plist[i].split(':')[1]) goodlist.append([title, price]) # 把每个商品的名称和价格组成一个小列表,然后把所有商品组成的列表追加到一个大列表中 print(goodlist)
大概的思路就是这样的。
def get_html(url): """获取源码html""" try: r = requests.get(url=url, timeout=10) r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: print("获取失败") def get_data(html, goodlist): """使用re库解析商品名称和价格 tlist:商品名称列表 plist:商品价格列表""" tlist = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*"', html) plist = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html) for i in range(len(tlist)): title = eval(tlist[i].split(':')[1]) # eval()函数简单说就是用于去掉字符串的引号 price = eval(plist[i].split(':')[1]) goodlist.append([title, price]) def write_data(list, num): # with open('E:/Crawler/case/taob2.txt', 'a') as data: # print(list, file=data) for i in range(num): # num控制把爬取到的商品写进多少到文本中 u = list[i] with open('E:/Crawler/case/taob.txt', 'a') as data: print(u, file=data) def main(): goods = '水杯' depth = 3 # 定义爬取深度,即翻页处理 start_url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + goods infoList = [] for i in range(depth): try: url = start_url + '&s=' + str(44 * i) # 因为淘宝显示每页44个商品,第一页i=0,一次递增 html = get_html(url) get_data(html, infoList) except: continue write_data(infoList, len(infoList)) if __name__ == '__main__': main()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
Python,正则,爬取,淘宝
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。