Python 爬虫可以用于爬取淘宝商品数据，并对这些数据进行数据分析。下面是一个简单的示例，展示如何使用 Python 爬取淘宝商品数据并进行数据分析。
首先，需要使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取淘宝商品页面。以下是一个简单的示例代码，可以获取淘宝搜索结果页面的 HTML 代码：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
# 设置搜索关键词keyword = 'Python编程'
# 构建搜索URLurl = f'https://s.taobao.com/search?q={keyword}'
# 发送GET请求获取HTML代码response = requests.get(url)html = response.text
# 使用BeautifulSoup解析HTML代码soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
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接下来，可以使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 代码，提取商品信息。以下是一个简单的示例代码，可以提取搜索结果页面中所有商品的标题和价格：
# 搜索结果页面中的所有商品都在这个div中results_div = soup.find('div', {'id': 'mainsrp-itemlist'})
# 遍历所有商品for item in results_div.find_all('div', {'class': 'items'}): # 提取商品标题 title = item.find('h3').text # 提取商品价格 price = item.find('strong').text # 打印商品标题和价格 print(title, price)
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最后，可以使用 Python 的 pandas 库对获取的商品数据进行数据分析。以下是一个简单的示例代码，可以将获取的商品数据保存为 CSV 文件，并计算平均价格：
import pandas as pd
# 将获取的商品数据保存为CSV文件data = { 'title': [title1, title2, ...], 'price': [price1, price2, ...]}df = pd.DataFrame(data)df.to_csv('taobao_data.csv', index=False)
# 计算平均价格average_price = df['price'].mean()print(f'平均价格为：{average_price}')
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以上是一个简单的 Python 爬虫实战之爬淘宝商品并做数据分析的示例，具体实现需要根据实际情况进行调整和优化。
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