基于DrissionPage的TB商品信息采集与可视化分析

news2025/3/29 13:50:25

一、项目背景

        随着电子商务的快速发展,淘宝作为中国最大的电商平台之一,拥有海量的商品信息。这些数据对于市场分析、用户行为研究以及竞争情报收集具有重要意义。然而,由于淘宝的反爬虫机制和复杂的页面结构,直接获取商品信息并不容易。尤其是在电商行业高速发展的今天,商品价格数据是市场分析和商业决策的重要依据。传统人工采集方式存在效率低、覆盖面窄、实时性差等痛点。本项目通过实现自动化爬虫系统,可完成以下目标:

  1. 实时监控:动态跟踪商品价格波动

  2. 竞品分析:横向对比同类商品定价策略

  3. 市场洞察:发现价格分布规律与异常值

  4. 数据沉淀:构建商品信息数据库

        本项目旨在通过使用DrissionPage工具,结合Python编程语言,实现对淘宝商品信息的自动化采集,并基于采集到的数据生成价格分布的可视化图表,帮助用户快速了解商品的价格区间。

二、项目概述

本项目的核心目标是实现以下功能:

  1. 商品信息采集:根据用户输入的商品名称,自动抓取淘宝平台上的相关商品信息(包括店铺名称、所在城市、商品ID、商品名称和价格)。
  2. 数据存储:将采集到的商品信息保存为本地文件,便于后续分析。
  3. 数据可视化:基于采集到的商品价格数据,生成价格分布的直方图,直观展示商品价格区间。

三、需求分析

3.1 功能性需求

需求类型 具体描述
数据采集 支持关键词搜索、分页爬取、动态加载处理
数据解析 提取商品名称、价格、店铺信息、地理位置等20+字段
数据存储 本地文件存储(TXT/CSV)、结构化工整、支持追加写入
可视化分析 生成价格分布直方图、带KDE曲线、自适应分箱
异常处理 网络超时重试、反爬检测规避、数据格式容错

3.2 非功能性需求

指标 目标值
采集效率 单页响应时间 < 3s(不含人为延迟)
数据精度 字段完整率 ≥ 98%
系统稳定性 连续运行12小时无故障
资源占用 内存占用 < 500MB

四、技术难点分析

4.1 TB数据包分析

打开TB网站,模拟正常用户搜索某一品类商品流程,进而分析数据包。我们搜索商品关键字可以发现对应的数据在以下数据包中,由此可以进行数据包的监听。

4.2 指定数据包监听

        淘宝的商品信息是通过动态加载的方式呈现的,数据并非直接嵌入HTML中,而是通过API接口返回的JSON格式数据。因此,需要监听网络请求并提取JSON数据。

解决方案

# 精准监听特定API请求
self.page.listen.start('mtop.relationrecommend.wirelessrecommend.recommend/2.0/')
self.page.get(url)
res_data = self.page.listen.wait()  # 等待目标API响应
json_data = json.loads(res_data.response.body[12:-1])  # 去除首尾干扰字符

4.3中文字体配置

        在生成可视化图表时,Matplotlib默认不支持中文显示,可能会导致乱码问题。为此,项目中引入了matplotlib.font_manager模块,配置中文字体以确保图表中的中文能够正确显示。

    def _configure_fonts(self):
        """配置中文字体(解耦Tkinter初始化)"""
        try:
            # 1. 配置Matplotlib字体
            font_path = 'C:/Windows/Fonts/msyh.ttc'  # 确保路径存在
            self.font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)

            # 设置全局字体配置
            plt.rcParams['font.sans-serif'] = [self.font_prop.get_name()]
            plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

            # 2. 延迟初始化Tkinter字体(使用时再配置)
            self._need_configure_tk_font = True
        except Exception as e:
            print(f"Matplotlib字体配置失败: {e}")
            # 使用备用方案
            plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
            plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

4.4 数据清洗与处理

        从返回的数据中进行截取处理并转为JSON数据,进而从中提取的商品信息。可能存在格式不一致的情况(如城市信息的分隔符)。项目中通过字符串操作等方式对数据进行清洗,确保数据的准确性。

    def deal_json_data(self, json_data):
        "&

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