Python爬虫+可视化教学:爬取分析宠物猫咪交易数据
前言
各位,七夕快到了,想好要送什么礼物了吗?
昨天有朋友私信我,问我能用Python分析下网上小猫咪的数据,是想要送一只给女朋友,当做礼物。
Python从零基础入门到实战系统教程、源码、视频
网上的数据太多、太杂,而且我也不知道哪个网站的数据比较好。所以,只能找到一个猫咪交易网站的数据来分析了
地址:
- http://www.maomijiaoyi.com/

爬虫部分
请求数据
- import requests
- url = f'http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinliebiao_c_2_1--24.html'
- headers = {
- 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36'
- }
- response = requests.get(url=url, headers=headers)
- print(response.text)
解析数据
- # 把获取到的 html 字符串数据转换成 selector 对象 这样调用
- selector = parsel.Selector(response.text)
- # css 选择器只要是根据标签属性内容提取数据 编程永远不看过程 只要结果
- href = selector.css('.content:nth-child(1) a::attr(href)').getall()
- areas = selector.css('.content:nth-child(1) .area .color_333::text').getall()
- areas = [i.strip() for i in areas] # 列表推导式
提取标签数据
- for index in zip(href, areas):
- # http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinxiangqing_224383.html
- index_url = 'http://www.maomijiaoyi.com' + index[0]
- response_1 = requests.get(url=index_url, headers=headers)
- selector_1 = parsel.Selector(response_1.text)
- area = index[1]
- # getall 取所有 get 取一个
- title = selector_1.css('.detail_text .title::text').get().strip()
- shop = selector_1.css('.dinming::text').get().strip() # 店名
- price = selector_1.css('.info1 div:nth-child(1) span.red.size_24::text').get() # 价格
- views = selector_1.css('.info1 div:nth-child(1) span:nth-child(4)::text').get() # 浏览次数
- # replace() 替换
- promise = selector_1.css('.info1 div:nth-child(2) span::text').get().replace('卖家承诺: ', '') # 浏览次数
- num = selector_1.css('.info2 div:nth-child(1) div.red::text').get() # 在售只数
- age = selector_1.css('.info2 div:nth-child(2) div.red::text').get() # 年龄
- kind = selector_1.css('.info2 div:nth-child(3) div.red::text').get() # 品种
- prevention = selector_1.css('.info2 div:nth-child(4) div.red::text').get() # 预防
- person = selector_1.css('div.detail_text .user_info div:nth-child(1) .c333::text').get() # 联系人
- phone = selector_1.css('div.detail_text .user_info div:nth-child(2) .c333::text').get() # 联系方式
- postage = selector_1.css('div.detail_text .user_info div:nth-child(3) .c333::text').get().strip() # 包邮
- purebred = selector_1.css(
- '.xinxi_neirong div:nth-child(1) .item_neirong div:nth-child(1) .c333::text').get().strip() # 是否纯种
- sex = selector_1.css(
- '.xinxi_neirong div:nth-child(1) .item_neirong div:nth-child(4) .c333::text').get().strip() # 猫咪性别
- video = selector_1.css(
- '.xinxi_neirong div:nth-child(2) .item_neirong div:nth-child(4) .c333::text').get().strip() # 能否视频
- worming = selector_1.css(
- '.xinxi_neirong div:nth-child(2) .item_neirong div:nth-child(2) .c333::text').get().strip() # 是否驱虫
- dit = {
- '地区': area,
- '店名': shop,
- '标题': title,
- '价格': price,
- '浏览次数': views,
- '卖家承诺': promise,
- '在售只数': num,
- '年龄': age,
- '品种': kind,
- '预防': prevention,
- '联系人': person,
- '联系方式': phone,
- '异地运费': postage,
- '是否纯种': purebred,
- '猫咪性别': sex,
- '驱虫情况': worming,
- '能否视频': video,
- '详情页': index_url,
- }
保存数据
- import csv # 内置模块
- f = open('猫咪1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
- csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['地区', '店名', '标题', '价格', '浏览次数', '卖家承诺', '在售只数',
- '年龄', '品种', '预防', '联系人', '联系方式', '异地运费', '是否纯种',
- '猫咪性别', '驱虫情况', '能否视频', '详情页'])
- csv_writer.writeheader() # 写入表头
- csv_writer.writerow(dit)
- print(title, area, shop, price, views, promise, num, age,
- kind, prevention, person, phone, postage, purebred, sex, video, worming, index_url, sep=' | ')
得到数据

数据可视化部分
词云图
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import WordCloud
- from pyecharts.globals import SymbolType
- from pyecharts.globals import ThemeType
- words = [(i,1) for i in cat_info['品种'].unique()]
- c = (
- WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
- .add("", words,shape=SymbolType.DIAMOND)
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
- )
- c.render_notebook()

交易品种占比图
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import TreeMap
- pingzhong = cat_info['品种'].value_counts().reset_index()
- data = [{'value':i[1],'name':i[0]} for i in zip(list(pingzhong['index']),list(pingzhong['品种']))]
- c = (
- TreeMap(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
- .add("", data)
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
- .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
- )
- c.render_notebook()

均价占比图
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import PictorialBar
- from pyecharts.globals import SymbolType
- location = list(price['品种'])
- values = list(price['价格'])
- c = (
- PictorialBar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
- .add_xaxis(location)
- .add_yaxis(
- "",
- values,
- label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
- symbol_size=18,
- symbol_repeat="fixed",
- symbol_offset=[0, 0],
- is_symbol_clip=True,
- symbol=SymbolType.ROUND_RECT,
- )
- .reversal_axis()
- .set_global_opts(
- title_opts=opts.TitleOpts(title="均价排名"),
- xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),
- yaxis_opts=opts.AxisOpts(
- axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
- axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
- linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=0),
- ),
- ),
- )
- .set_series_opts(
- label_opts=opts.LabelOpts(position='insideRight')
- )
- )
- c.render_notebook()

猫龄柱状图
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import Bar
- from pyecharts.faker import Faker
- x = ['1-3个月','3-6个月','6-9个月','9-12个月','1年以上']
- y = [69343,115288,18239,4139,5]
- c = (
- Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
- .add_xaxis(x)
- .add_yaxis('', y)
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="猫龄分布"))
- )
- c.render_notebook()

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