利用 Python编写爬虫采集 1688商品详情数据

以下是一个使用 Python 的requests库和BeautifulSoup库来简单采集 1688 商品详情页部分数据的示例代码（请注意，在实际应用中要遵循网站的使用规则以及相关法律法规，避免过度频繁请求等违规行为）。

首先确保已经安装了requests和BeautifulSoup库，如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

以下是示例代码，以采集某个商品详情页的标题和价格为例（代码中的 URL 需要替换为实际的 1688 商品详情页的 URL）：

# coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from __future__ import print_function
import requests
# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "https://1688/item_get/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=610947572360"
headers = {
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
    r = requests.get(url, headers=headers)
    json_obj = r.json()
    print(json_obj)

上述代码的步骤如下：

1. 导入必要的库：导入requests用于发送 HTTP 请求获取网页内容，BeautifulSoup用于解析 HTML 页面。
2. 定义目标 URL 和请求头：指定要采集的 1688 商品详情页的 URL，并设置请求头来模拟浏览器访问，有助于避免被服务器拒绝访问。
3. 发送请求并获取页面内容：使用requests的get方法发送 GET 请求，若请求过程中出现错误（如网络问题、404 等），通过raise_for_status抛出异常。
4. 解析页面内容：利用BeautifulSoup结合html.parser解析器对获取到的页面文本进行解析。
5. 提取数据：根据 1688 商品详情页的 HTML 结构特点，通过find等方法定位到存放商品标题、价格等数据的标签，并提取其中的文本内容（这里的标签选择器只是示例，实际要根据真实页面的 DOM 结构来准确修改）。
6. 处理异常：分别对请求过程中可能出现的RequestException以及其他未知异常进行捕获并打印错误信息。

如果想要采集更多的数据，比如商品的详情描述、图片链接、店铺信息等，都需要进一步分析 1688 商品详情页具体的 HTML 结构，然后通过合适的BeautifulSoup方法来准确提取对应的数据。

此外，如果面对大量商品详情页的采集，可能还需要结合循环、从文件读取 URL 列表等操作来批量采集，并且要合理控制采集频率，避免给目标网站服务器造成过大压力。你也可以考虑使用更高级的爬虫框架比如Scrapy来构建功能更强大、结构更清晰的爬虫项目，不过基本的数据采集思路也是类似的，都是先获取页面再解析提取想要的数据。

原文地址：https://blog.csdn.net/API_technology/article/details/144368252

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