前言：

今天再带大家简单爬一波京东的商品数据呗，废话不多说，让我们愉快地开始吧~

效果

开发工具

Python版本：3.6.4

相关模块：

DecryptLogin模块；

argparse模块；

以及一些python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

原理简介

原理其实挺简单的，首先，我们利用之前开源的DecryptLogin库来实现一下微博的模拟登录操作：

'''模拟登录京东'''
@staticmethod
def login():
    lg = login.Login()
    infos_return, session = lg.jingdong()
    return session

然后写几行简单的代码来保存一下登录后的会话，省得每次运行程序都要先模拟登录京东：

if os.path.isfile('session.pkl'):
    print('[INFO]: 检测到已有会话文件session.pkl, 将直接导入该文件...')
    self.session = pickle.load(open('session.pkl', 'rb'))
    self.session.headers.update({'Referer': ''})
else:
    self.session = JDGoodsCrawler.login()
    f = open('session.pkl', 'wb')
    pickle.dump(self.session, f)
    f.close()

接着去京东抓一波包，一样的套路，有种屡试不爽的感觉：

看看请求这个接口需要提交的参数：

我们可以简单分析一下每个参数的含义：

area: 不用管，可以看作一个固定值
enc: 指定编码, 可以看作固定值"utf-8"
keyword: 搜索的关键词
adType: 不用管，可以看作一个固定值
page: 当前的页码
ad_ids: 不用管，可以看作一个固定值
xtest: 不用管，可以看作一个固定值
_: 时间戳

也就是说我们需要提交的params的内容大概是这样子的：

params = {
            'area': '15',
            'enc': 'utf-8',
            'keyword': goods_name,
            'adType': '7',
            'page': str(page_count),
            'ad_ids': '291:19',
            'xtest': 'new_search',
            '_': str(int(time.time()*1000))
        }

构造好需要提交的params之后，只需要利用登录后的session去请求我们抓包得到的接口：

response = self.session.get(search_url, params=params)

然后从返回的数据里解析并提取我们需要的数据就可以了：

response_json = response.json()
all_items = response_json.get('291', [])
for item in all_items:
    goods_infos_dict.update({len(goods_infos_dict)+1: 
                                {
                                    'image_url': item.get('image_url', ''),
                                    'price': item.get('pc_price', ''),
                                    'shop_name': item.get('shop_link', {}).get('shop_name', ''),
                                    'num_comments': item.get('comment_num', ''),
                                    'link_url': item.get('link_url', ''),
                                    'color': item.get('color', ''),
                                    'title': item.get('ad_title', ''),
                                    'self_run': item.get('self_run', ''),
                                    'good_rate': item.get('good_rate', '')
                                }
                            })

数据可视化

老规矩，可视化一波我们爬取到的数据呗。以我们爬取到的无人机商品数据为例。首先，我们来看看京东里卖无人机的自营店和非自营店比例：

咦，竟然是非自营店占多。我一直以为京东基本都是自营店，虽然我基本不用京东。真是个天大的误解。

接着，我们再来看看京东自己给的商品排名前10的那几家店的商品评论数量：

对比一下评论最多的店铺：

看来评论数量和京东给的商品排名并没有直接联系T_T，竟然没有一家店是重复的。

再来看看无人机相关商品的价格分布：

文章到这里就结束了，感谢你的观看，Python模拟登录系列系列，下篇文章分享删除批量微博。

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