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Python实现京东商品数据自动化采集的实用指南

ops 2025/9/1 23:05:26

在当今电商时代，数据采集已成为市场分析和商业决策的重要基础。本文将介绍如何使用Python开发一个京东商品数据的自动化采集软件，帮助您高效获取所需的电商数据。

技术选型

对于京东数据采集，我们主要使用以下Python库：

· requests：用于发送HTTP请求
· BeautifulSoup：用于解析HTML内容
· selenium：用于处理JavaScript渲染的页面
· pandas：用于数据处理和存储

基础采集代码实现

以下是一个简单的京东商品搜索页面采集示例：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random

def fetch_jd_product(keyword, pages=1):
"""
采集京东搜索商品数据
:param keyword: 搜索关键词
:param pages: 需要采集的页数
:return: 商品数据列表
"""
products = []
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}

for page in range(1, pages + 1):
# 构建请求URL
url = f'https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&page={page}'

try:
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取商品列表
items = soup.find_all('div', class_='gl-i-wrap')

for item in items:
product = {
'name': item.find('div', class_='p-name').get_text(strip=True),
'price': item.find('div', class_='p-price').get_text(strip=True),
'shop': item.find('div', class_='p-shop').get_text(strip=True) if item.find('div', class_='p-shop') else '',
'comment': item.find('div', class_='p-commit').get_text(strip=True) if item.find('div', class_='p-commit') else ''
}
products.append(product)

# 随机延迟，避免请求过于频繁
time.sleep(random.uniform(1, 3))

except Exception as e:
print(f"采集第{page}页时发生错误: {str(e)}")
continue

return products

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
# 采集3页"手机"搜索结果
products = fetch_jd_product("手机", 3)

# 转换为DataFrame并保存为CSV
df = pd.DataFrame(products)
df.to_csv('jd_products.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print(f"共采集到{len(products)}条商品数据，已保存到jd_products.csv")
```

处理反爬虫机制

京东有一定的反爬虫措施，我们需要增加一些处理：

```python
def create_session():
"""创建带有随机代理和Cookies的会话"""
session = requests.Session()

# 随机User-Agent
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15',
# 可以添加更多User-Agent
]

session.headers.update({
'User-Agent': random.choice(user_agents),
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Connection': 'keep-alive',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
})

return session
```

使用Selenium处理复杂页面

对于需要JavaScript渲染的页面，可以使用Selenium：

```python
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

def fetch_jd_with_selenium(keyword):
"""使用Selenium采集京东数据"""
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless') # 无头模式
options.add_argument('--disable-gpu')
options.add_argument('--no-sandbox')

driver = webdriver.Chrome(options=options)

try:
url = f'https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}'
driver.get(url)

# 等待页面加载完成
WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "gl-item"))
)

# 获取页面源码并解析
soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', class_='gl-item')

products = []
for item in items:
# 解析商品信息...
pass

return products

finally:
driver.quit()
```

数据存储

采集到的数据可以多种方式存储：

```python
def save_data(products, format='csv'):
"""保存数据到不同格式"""
df = pd.DataFrame(products)

if format == 'csv':
df.to_csv('jd_products.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
elif format == 'excel':
df.to_excel('jd_products.xlsx', index=False)
elif format == 'json':
df.to_json('jd_products.json', orient='records', force_ascii=False)

print(f"数据已保存为{format}格式")
```

完整项目结构建议

一个完整的京东采集项目可以包含以下模块：

```
jd_crawler/
│
├── core/ # 核心功能
│ ├── crawler.py # 采集器
│ ├── parser.py # 解析器
│ └── storage.py # 存储器
│
├── utils/ # 工具函数
│ ├── proxy.py # 代理管理
│ ├── user_agent.py # User-Agent管理
│ └── logger.py # 日志管理
│
├── config/ # 配置文件
│ └── settings.py # 项目设置
│
└── main.py # 主程序入口
```