python模擬登錄京東

A. 用python代碼下載京東訂單清單存到xlsx文件或者csv文件

你的訂單量有多少，如果不是上千上萬那種的話可以手動把所有訂單頁面下載下來，後再用python去處理，這樣可行性及工作量比你直接模擬登錄再做一堆操作來得快，而且爬京東這樣的大公司網站要是被檢測出來，警告還好，要是賬號被封那就不值得了。

我自己下載好的html源碼

B. Python爬蟲篇（四）：京東數據批量採集

京東數據批量採集的步驟和要點如下：

1. 發起請求：

   • 使用requests庫打開京東搜索頁面，並輸入關鍵詞「粽子」。
   • 觀察頁面地址，發現搜索結果頁面的url結構為search.jd.com/Search?，其中關鍵詞固定，而動態參數page會隨頁數變化。

2. 獲取響應：

   • 嘗試獲取第一頁的數據，例如page=1，並觀察響應內容。
   • 注意到京東可能使用了ajax非同步載入，需要分析網路請求以獲取完整數據。

3. 解析內容：

   • 使用BeautifulSoup解析工具解析網頁內容。
   • 主要關注包含商品信息的id為J_goodsList的div。
   • 每個li標簽對應一個商品，需要提取相關商品信息。
   • 發現後續數據通過page參數為偶數的鏈接獲取，因此需要抓取page從1到200的數據，每頁60個商品。

4. 保存數據：

   • 將提取的商品信息存儲到list中。
   • 可以利用pandas等工具對數據進行分析和處理。

5. 數據分析：

   • 利用pandas分析粽子價格，發現價格區間和分布情況。
   • 可以將粽子價格分為不同區間，如貧民窟、平民區、小康家庭和富人區。

6. 數據可視化：

   • 讀取Excel數據。
   • 繪制餅圖等圖表，直觀呈現不同價格區間粽子的佔比情況。

總結： 京東數據批量採集需要遵循發起請求、獲取響應、解析內容、保存數據等步驟。 在解析內容時，需要注意網頁的動態載入和非同步請求，以確保獲取完整數據。 數據分析和可視化可以幫助我們更深入地了解市場行情和消費者行為。

C. 【43 Pandas+Pyecharts | 京東某商品銷量數據分析可視化】

大家好，今天我們將通過Python的Pandas和Pyecharts庫，深入分析京東某商品的銷量數據，以可視化形式呈現數據洞察。以下是一系列數據處理和可視化步驟：

1. 首先，我們導入必要的模塊，開始數據載入，使用Pandas讀取數據，了解數據的基本信息和描述。

2. 接下來，利用Pyecharts展示商品銷量的地理分布，通過地圖可視化銷量(瓶)的分布情況。

3. 對每月的銷量進行統計，觀察季節性和趨勢，同時分析男性與女性購買數量的佔比。

4. 數據進一步細分，分析不同產品品種的銷量情況，以及消費者年齡段的購買行為。

5. 男性和女性每月購買數量的對比分析，深入理解消費者行為差異。

6. 研究銷量前15的城市，揭示銷售重點區域。

7. 利用詞雲展示評論關鍵詞，洞察用戶反饋和產品特性。

8. 通過銷售額度的地區劃分，了解各地區的消費力狀況。

如果你對這些內容感興趣，可以在以下鏈接找到在線運行的代碼和全部數據：[在線運行地址](heywhale.com/home/colum...)

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