当前位置: 首页 > news >正文

使用爬虫获取1688商品分类:实战案例指南

在电商领域,获取商品分类信息对于市场分析、选品决策和竞争情报收集至关重要。1688作为国内领先的B2B电商平台,提供了丰富的商品分类数据。通过爬虫技术,我们可以高效地获取这些分类信息,为商业决策提供有力支持。

一、为什么选择爬虫技术?

爬虫技术能够自动化地从网页中提取数据,相比手动收集数据,它不仅节省时间,还能提高数据获取的准确性和效率。1688平台提供了丰富的商品分类信息,这些数据对于市场调研、产品优化和供应链管理具有重要价值。

二、获取1688商品分类的步骤

(一)分析网页结构

在编写爬虫之前,需要先分析1688商品分类页面的结构。通过查看网页的源代码,找到商品分类信息所在的HTML标签。通常,商品分类信息会以导航栏、下拉菜单或列表的形式展示。

(二)编写爬虫代码

根据网页结构,使用Python和requestsBeautifulSoup库编写爬虫代码。以下是获取1688商品分类信息的代码示例:

import requests
from bs4 import BeautifulSoupdef get_product_categories(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')categories = []# 假设商品分类信息在导航栏中nav_bar = soup.find('div', {'class': 'nav-bar'})for item in nav_bar.find_all('a'):category_name = item.text.strip()category_link = item['href']categories.append({'name': category_name,'link': category_link})return categories# 示例:获取1688首页的商品分类
url = "https://www.1688.com"
categories = get_product_categories(url)
for category in categories:print(category)

(三)处理和存储数据

获取到的商品分类数据可以通过pandas库进行处理和存储。例如,将数据保存到CSV文件中:

import pandas as pddef save_to_csv(data, filename):df = pd.DataFrame(data)df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')save_to_csv(categories, 'product_categories.csv')

三、注意事项

(一)遵守法律法规

在进行爬虫操作时,必须严格遵守相关法律法规,尊重网站的robots.txt文件规定。

(二)合理设置请求频率

避免过高的请求频率导致对方服务器压力过大,甚至被封禁IP。

(三)应对反爬机制

1688平台可能会采取一些反爬措施,如限制IP访问频率、识别爬虫特征等。可以通过使用动态代理、模拟正常用户行为等方式应对。

四、实践案例与数据分析

在实际应用中,我们利用上述Python爬虫程序对1688平台的商品分类信息进行了爬取。通过模拟用户浏览操作、解析页面结构,成功获取了商品分类名称和链接。这些数据被存储到本地的CSV文件中,为后续的数据分析和市场研究提供了有力支持。

基于爬取到的商品分类数据,我们进行了多维度的数据分析。例如,通过统计每个分类下的商品数量,了解市场分布情况;分析热门分类,识别市场趋势。这些分析结果为商家优化产品策略、制定营销计划提供了有力依据,同时也为市场研究人员提供了宝贵的市场洞察。

通过以上步骤和注意事项,你可以高效地利用爬虫技术获取1688商品分类信息。希望本文能为你提供有价值的参考和指导,帮助你更好地利用爬虫技术获取1688商品分类数据。

相关文章:

使用爬虫获取1688商品分类:实战案例指南

在电商领域,获取商品分类信息对于市场分析、选品决策和竞争情报收集至关重要。1688作为国内领先的B2B电商平台,提供了丰富的商品分类数据。通过爬虫技术,我们可以高效地获取这些分类信息,为商业决策提供有力支持。 一、为什么选择…...

C#打印设计器

C# 打印设计器,功能强大却操作简单,小白也能快速上手! 主要功能: 支持多种设计元素: 文字、图片、图形、二维码、条形码等,满足您多样化的设计需求。 灵活排版,精准定位: 支持拖拽…...

Codeforces Round 1004 (Div. 2)(A-E)

题目链接&#xff1a;Dashboard - Codeforces Round 1004 (Div. 2) - Codeforces A. Adjacent Digit Sums 思路 只有两种情况&#xff1a;n1之后没有进位&#xff0c;y-x1。n1之后进位(y-x-1)%90。 代码 void solve(){int x,y;cin>>x>>y;if(y-x1){cout<<…...

pnpm的使用

pnpm的使用 1.安装和使用2.统一包管理工具下载依赖 1.安装和使用 pnpm:performant npm &#xff0c;意味“高性能的npm”。 pnpm由npm/yarn衍生而来,解决了npm/yarn内部潜在的bug,极大的优化了性能,扩展了使用场景。被誉为“最先进的包管理工具”。 pnpm安装指令: npm i -g p…...

vscode调试redis

系统&#xff1a;ubuntu redis&#xff1a;redis-6.0.3 1.在vs中安装c/c编译插件 2.用vscode打开redis-6.0.3 3.在菜单中找到run->Add Configuration… 4.会在目录中生成一个./vscode目录&#xff0c;里面包含launch.json,修改launch.json中的program:${workspaceFolder}…...

Windows逆向工程入门之汇编指令格式与操作数类型

公开视频 -> 链接点击跳转公开课程博客首页 -> ​​​链接点击跳转博客主页 目录 一、汇编指令格式基础 二、操作数类型详解 1. 立即数&#xff08;Immediate&#xff09; 2. 寄存器操作数&#xff08;Register&#xff09; 3. 内存操作数&#xff08;Memory&#…...

亚远景-ASPICE 4.0与敏捷开发:如何实现高效协同

ASPICE 4.0与敏捷开发的结合是汽车软件开发领域的重要趋势。通过合理融合&#xff0c;可以实现高效协同&#xff0c;提升软件开发的质量和效率。以下是实现高效协同的关键要点&#xff1a; 1. 理解ASPICE 4.0与敏捷开发的互补性 ASPICE 4.0强调软件开发过程的规范性、可追溯性…...

pptx文档提取信息

目录 一、前言二、python-pptx提取核心代码三、LibreOffice 转换pdf再提取的核心代码一、前言 pptx文档提取解析常用的库。 如果只需要解析 .pptx 的文本、表格、图片,推荐使用 python-pptx(开源,轻量级)。 如果需要高性能、支持 .ppt、动画、格式转换,推荐 Aspose.Slid…...

蓝桥杯篇---超声波距离测量频率测量

文章目录 简介第一部分&#xff1a;超声波的简介工作原理1.发射超声波2.接收反射波3.计算时间差4.计算距离 硬件连接1.Trig2.Echo 示例代码代码说明注意事项1.声速2.延时精度3.硬件连接 第二部分&#xff1a;频率测量简介频率测量原理1.信号输入2.计数3.计算频率 硬件连接示例代…...

ML.Net二元分类

ML.Net二元分类 文章目录 ML.Net二元分类前言项目的创建机器学习模型的创建添加模型选择方案训练环境的选择训练数据的添加训练数据的选择训练数据的格式要预测列的选择模型评估模型的使用总结前言 ‌ML.NET‌是由Microsoft为.NET开发者平台创建的免费、开源、跨平台的机器学习…...

vite让每个scss文件自动导入某段内容

写了如下一个scss函数&#xff0c;希望自动导入到每个scss文件里面 vite.config.ts里面如下配置 import fs from fsconst filePath resolve(__dirname, ./src/assets/css/index.scss);const Minxcss fs.readFileSync(filePath, utf8); css: {preprocessorOptions: {scss: {…...

分享一个使用的音频裁剪chrome扩展-Ringtone Maker

一、插件简介 铃声制作器是一个简单易用的 Chrome 扩展&#xff0c;专门用于制作手机铃声。它支持裁剪音频文件的特定片段&#xff0c;并将其下载为 WAV 格式&#xff0c;方便我们在手机上使用。无论是想从一段长音频中截取精彩部分作为铃声&#xff0c;还是对现有的音频进行个…...

基于Python的Optimal Interpolation (OI) 方法实现

前言 Optimal Interpolation (OI) 方法概述与实现 Optimal Interpolation (OI) 是一种广泛应用于气象学、海洋学等领域的空间数据插值方法。该方法通过结合观测数据与模型预测数据&#xff0c;最小化误差方差&#xff0c;从而实现对空间数据的最优插值。以下是OI方法的一般步骤…...

初学 mybatis

前言 回顾之前 不使用 mybatis 框架&#xff0c;我们是怎么通过Java 操作数据库的 "jdbc" 前提&#xff1a;使用maven 构建的项目 1 添加 关于jdbc 的依赖&#xff0c;以及辅助操作数据库的 commons-dubli jar包 截取 前后端项目 2 添加配置文件里面内容有&…...

机器学习:k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10: 使用 Python 优雅地实现机器学习十大经典算法。 (github.com)&#xff0c;欢迎查看。 在“无监督学习”中&#xff0c;训练样本的标记信息是未知的&#xff0c;目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律&…...

保姆级GitHub大文件(100mb-2gb)上传教程

GLF&#xff08;Git Large File Storage&#xff09;安装使用 使用GitHub desktop上传大于100mb的文件时报错 The following files are over 100MB. lf you commit these files, you will no longer beable to push this repository to GitHub.com.term.rarWe recommend you a…...

1.【BUUCTF】[SUCTF 2019]EasyWeb

进入题目页面如下 给出源码开始代码审计 <?php // 定义一个名为 get_the_flag 的函数&#xff0c;该函数主要处理文件上传逻辑 function get_the_flag(){// 构造用户上传文件的目录&#xff0c;目录名是 "upload/tmp_" 加上客户端 IP 地址的 MD5 哈希值$userdir…...

CloudberryDB(七)二级索引

在CloudberryDB中&#xff0c;二级索引的概念与PostgreSQL中的类似。但是&#xff0c;由于分布式特性&#xff0c;创建和使用二级索引需要考虑一些额外的因素。以下是关于二级索引的一些要点&#xff1a; 1. **创建索引**&#xff1a;在Greenplum中&#xff0c;可以使用CREATE…...

P1878 舞蹈课(详解)c++

题目链接&#xff1a;P1878 舞蹈课 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 1.题目解析 1&#xff1a;我们可以发现任意两个相邻的都是异性&#xff0c;所以他们的舞蹈技术差值我们都要考虑&#xff0c;4和2的差值是2&#xff0c;2和4的差值是2&#xff0c;4和3的差值是1&#xff0c;根…...

何须付费免费它不香吗

聊一聊 又是一年开学季。 开学了发一些应时期的小软件。 今天给大家分享一款学校班级课程表工具。 这款工具可以投放在学校电子大屏上。 支持学校的白板软件。 软件介绍 学校班级课程表 工具界面清爽&#xff0c;信息能一目了然。 虽然看感觉功能简单&#xff0c;但每个…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略

本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装&#xff1b;只需暴露 19530&#xff08;gRPC&#xff09;与 9091&#xff08;HTTP/WebUI&#xff09;两个端口&#xff0c;即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

苍穹外卖--缓存菜品

1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得&#xff0c;如果用户端访问量比较大&#xff0c;数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据&#xff0c;减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析&#xff1a; ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...

CocosCreator 之 JavaScript/TypeScript和Java的相互交互

引擎版本&#xff1a; 3.8.1 语言&#xff1a; JavaScript/TypeScript、C、Java 环境&#xff1a;Window 参考&#xff1a;Java原生反射机制 您好&#xff0c;我是鹤九日&#xff01; 回顾 在上篇文章中&#xff1a;CocosCreator Android项目接入UnityAds 广告SDK。 我们简单讲…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt&#xff1f; robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件&#xff08;如&#xff1a;https://example.com/robots.txt&#xff09;&#xff0c;它用于指导网络爬虫&#xff08;如搜索引擎的蜘蛛程序&#xff09;如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法

创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...

论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究

目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术&#xff1a;基于互相关的相干体技术&#xff08;Correlation&#xff09;第二代相干体技术&#xff1a;基于相似的相干体技术&#xff08;Semblance&#xff09;基于多道相似的相干体…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...

【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...