【Python爬虫】：使用「Requests」+「bs4」写亚马逊爬虫

PyChram是一款提供Python开发环境的应用程序，可以帮助我们更好的编写、调试代码。

Windows版本: 

https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2018.2.exe

MacOS版本：

https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2018.2.dmg

具体安装步骤可参考：

https://www.cnblogs.com/dcpeng/p/9031405.html

下载完成后双击打开Pychram安装包，傻瓜化安装，基本一路next。

以上就是PyCharm + Python3.6环境的搭建步骤。

• 分析目标网站

今天我们选择的目标网站是【亚马逊美国站】https://www.amazon.com。首先我们使用Chrome浏览器打开该网站，搜索关键字「iphone」并分析该网站的网页结构。

分析后不难看出该网站目标数据处的网页结构：

id为s-results-list-atf的<ul>标签包含有数个<li>标签,每一个<li>标签包含了每件商品的一些信息。因此我们只需要请求网页数据，拿到id为s-results-list-atf的<ul>标签源码，然后自己解析、取出自己想要的数据即可。

首先我们安装python中的「Requests」。

在我们刚才创建的「black_Friday」中 输入：

import requests  # 导入requests
 from bs4 import BeautifulSoup  # 从bs4中导入BeautifulSoup

光标停留在有红底波浪线的requests上按「Alt」+「Enter」然后选择「Install  package requests」等待模块安装完成后红色波浪线会消失。

以同样的方式安装「bs4」模块。

url = 'https://www.amazon.com/s/keywords=iphone'
 response = requests.get(url)

「response」是一个变量名，用来保存目标网站返回给我们的数据。

可使用下面代码在控制台打印出目标网站返回的数据。

print(response.text)

response_soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

其中「response.text」表示返回的数据，「html.parser」表示解析的方式。

result_list = response_soup.find('ul', id='s-results-list-atf').find_all("li")

在response_soup中找到id为s-results-list-atf的<ul>标签，    再在其中寻找所有的<li>标签。

for li in result_list:
     print(li)
     print("=" * 60)

可以用遍历的方式打印每个<li>标签，看是否与我们想要的数据一致。

1、ASIN

配合Chrome我们可以看出每个<li>标签的“data-asin”即为商品的「ASIN」。

asin = li['data-asin']

这样即可取出每件商品的「ASIN」。

2、Price

商品的价格是写在一个class为a-size-base a-color-base的<span>标签中。找出该标签，取出标签中的文本即可找出价格。

price = li.find('span', 'a-size-base a-color-base').text

3、Star

商品的star是写在一个class为a-icon-alt的<span>标签中。找出该标签，取出标签中的文本即可找出价格。

star = li.find('span','a-icon-alt').text

这样我们便爬到了一页中所有产品的Asin、Price、Star。

使用csv库，将爬到的数据以csv格式保存下来。

import csv # 导入csv库

定义一个列表，用来保存每件商品的数据。

info_list = []

将Asin、Price、Star添加到列表中。

info_list.append(asin)
 info_list.append(price)
 info_list.append(star)

打开csv文件（若当前路径下没有改文件，将自动创建）。这里命名csv文件为“iPhone.csv”

csvFile = open('./iphone.csv', 'a', newline='')

创建写入对象、写入数据并关闭csv文件。

writer = csv.writer(csvFile)
writer.writerow(info_list)
csvFile.close()

完整代码：

import requests  # 导入requests
 from bs4 import BeautifulSoup  # 从bs4中导入BeautifulSoup
 import csv
 url = 'https://www.amazon.com/s/keywords=iphone'
 response = requests.get(url)
 response_soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 result_list = response_soup.find('ul', id='s-results-list-atf').find_all("li")
 for li in result_list:
     info_list = []
     try:
         price = li.find('span', 'a-offscreen').text
     except:
         price = li.find('span', 'a-size-base a-color-base').text
     asin = li['data-asin']
     star = li.find('span', 'a-icon-alt').text
     print(asin)
     print(price)
     print(star)
     info_list.append(asin)
     info_list.append(price)
     info_list.append(star)
     csvFile = open('./iphone.csv', 'a', newline='')
     writer = csv.writer(csvFile)
     writer.writerow(info_list)
     csvFile.close()
     print("=" * 60)

运行效果：

以上就是本期的爬虫文章，谢谢阅读。

附 「Requests」&「bs4」的中文操作文档：

Requests：

http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html

bs4：

http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/