前言

唯品会是中国领先的在线特卖会电商平台之一，它以“品牌特卖会”的模式运营，为会员提供品牌折扣商品。唯品会的商品包括服装、鞋类、箱包、美妆、家居、母婴、食品等各类品牌产品。

这就是今天的受害者，我们要拿取上面的泳衣数据，然后可以做些数据可视化

数据来源分析

1. 明确需求

• 明确采集网站以及数据
  网址: https://category.vip.com/suggest.php?keyword=%E6%B3%B3%E8%A1%A3&ff=235|12|1|1
  数据: 商品信息

2. 抓包分析：通过浏览器自带工具: 开发者工具

• 打开开发者工具: F12 / 右键点击检查选择network
• 刷新网页: 让网页数据重新加载一遍
• 搜索关键字: 搜索数据在哪里
  找到数据包: 50条商品数据信息
  整页数据内容: 120条 --> 分成三个数据包
  1. 前50条数据 --> 前50个商品ID
  2. 中50条数据 --> 中50个商品ID
  3. 后20条数据 --> 后20个商品ID

已知: 数据分为三组 --> 对比三组数据包请求参数变化规律
请求参数变化规律: 商品ID
分析找一下 是否存在一个数据包, 包含所有商品ID

如果想要获取商品信息 --> 先获取所有商品ID --> ID存在数据包

代码实现步骤: 发送请求 -> 获取数据 -> 解析数据 -> 保存数据

发送请求

我们定义了要爬取的URL地址，并设置了User-Agent请求头，以模拟浏览器发送请求。
使用requests.get方法发送GET请求，并将响应保存在response变量中。

headers = {# 防盗链 告诉服务器请求链接地址从哪里跳转过来'Referer': 'https://category.vip.com/',# 用户代理, 表示浏览器基本身份信息'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
}
# 请求链接
url = 'https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/search/product/rank'
data = {# 回调函数# 'callback': 'getMerchandiseIds','app_name': 'shop_pc','app_version': '4.0','warehouse': 'VIP_HZ','fdc_area_id': '104103101','client': 'pc','mobile_platform': '1','province_id': '104103','api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1','user_id': '','mars_cid': '1689245318776_e2b4a7b51f99b3dd6a4e6d356e364148','wap_consumer': 'a','standby_id': 'nature','keyword': '泳衣','lv3CatIds': '','lv2CatIds': '','lv1CatIds': '','brandStoreSns': '','props': '','priceMin': '','priceMax': '','vipService': '','sort': '0','pageOffset': '0','channelId': '1','gPlatform': 'PC','batchSize': '120','_': '1689250387620',
}
# 发送请求 --> <Response [200]> 响应对象
response = requests.get(url=url, params=data, headers=headers)

解析数据

然后，我们定义了起始标签和结束标签，通过循环的方式遍历文本，并提取每个商品的名称和价格。

# 商品ID -> 120个
products = [i['pid'] for i in response.json()['data']['products']]
# 把120个商品ID 分组 --> 切片 起始：0 结束：50 步长:1
# 列表合并成字符串
product_id_1 = ','.join(products[:50]) #  提取前50个商品ID 0-49
product_id_2 = ','.join(products[50:100]) #  提取中50个商品ID 50-99
product_id_3 = ','.join(products[100:]) #  提取后20个商品ID 100到最后
product_id_list = [product_id_1, product_id_2, product_id_3]for product_id in product_id_list:# 请求链接link = 'https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/product/module/list/v2'# 请求参数params = {# 'callback': 'getMerchandiseDroplets2','app_name': 'shop_pc','app_version': '4.0','warehouse': 'VIP_HZ','fdc_area_id': '104103101','client': 'pc','mobile_platform': '1','province_id': '104103','api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1','user_id': '','mars_cid': '1689245318776_e2b4a7b51f99b3dd6a4e6d356e364148','wap_consumer': 'a','productIds': product_id,'scene': 'search','standby_id': 'nature','extParams': '{"stdSizeVids":"","preheatTipsVer":"3","couponVer":"v2","exclusivePrice":"1","iconSpec":"2x","ic2label":1,"superHot":1,"bigBrand":"1"}','context': '','_': '1689250387628',}# 发送请求json_data = requests.get(url=link, params=params, headers=headers).json()for index in json_data['data']['products']:# 商品信息attr = ','.join([j['value'] for j in index['attrs']])# 创建字典dit = {'标题': index['title'],'品牌': index['brandShowName'],'原价': index['price']['marketPrice'],'售价': index['price']['salePrice'],'折扣': index['price']['mixPriceLabel'],'商品信息': attr,'详情页': f'https://detail.vip.com/detail-{index["brandId"]}-{index["productId"]}.html',}csv_writer.writerow(dit)print(dit)

保存数据

然后，我们使用open函数创建一个CSV文件，并指定文件名、写入模式、编码方式等参数。然后使用csv.DictWriter初始化一个写入器对象，并指定表头。

我们使用writer.writeheader()来写入CSV文件的表头，然后遍历items列表，使用writer.writerow()将每个商品的数据写入CSV文件中。

f = open('商品.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题','品牌','原价','售价','折扣','商品信息','详情页',
])
csv_writer.writeheader()

数据可视化

先读取数据

df = pd.read_csv('商品.csv')
df.head()

泳衣商品性别占比

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Fakerc = (Bar().add_xaxis(sex_type).add_yaxis("", sex_num).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="泳衣商品性别占比", subtitle=""),brush_opts=opts.BrushOpts(),)
)
c.load_javascript()

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Piec = (Pie().add("", [list(z) for z in zip(sex_type, sex_num)]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="泳衣商品性别占比")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
c.render_notebook()

商品品牌分布占比

shop_num = df['品牌'].value_counts().to_list()
shop_type = df['品牌'].value_counts().index.to_list()
c = (Pie().add("",[list(z)for z in zip(shop_type, shop_num)],center=["40%", "50%"],).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商品品牌分布占比"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
c.render_notebook()

各大品牌商品售价平均价格

# 按城市分组并计算平均薪资
avg_salary = df.groupby('品牌')['售价'].mean()
ShopType = avg_salary.index.tolist()
ShopNum = [int(a) for a in avg_salary.values.tolist()]
# 创建柱状图实例
c = (Bar().add_xaxis(ShopType).add_yaxis("", ShopNum).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各大品牌商品售价平均价格"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(dimension=1,pos_right="5%",max_=30,is_inverse=True,),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45))  # 设置X轴标签旋转角度为45度).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),]),)
)c.render_notebook()

各大品牌商品原价平均价格

# 按城市分组并计算平均薪资
avg_salary = df.groupby('品牌')['原价'].mean()
ShopType_1 = avg_salary.index.tolist()
ShopNum_1 = [int(a) for a in avg_salary.values.tolist()]
# 创建柱状图实例
c = (Bar().add_xaxis(ShopType_1).add_yaxis("", ShopNum_1).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各大品牌商品原价平均价格"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(dimension=1,pos_right="5%",max_=30,is_inverse=True,),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45))  # 设置X轴标签旋转角度为45度).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),]),)
)c.render_notebook()

唯品会泳衣商品售价价格区间

pie1 = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',width='1000px',height='600px')).add('', datas_pair_2, radius=['35%', '60%']).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="唯品会泳衣商品\n\n售价价格区间", pos_left='center', pos_top='center',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#F0F8FF', font_size=20, font_weight='bold'),)).set_colors(['#EF9050', '#3B7BA9', '#6FB27C', '#FFAF34', '#D8BFD8', '#00BFFF', '#7FFFAA'])
)
pie1.render_notebook() 

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