python獲取京東數據

A. 【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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• 源碼下載 | Python可視化系列


• 爬蟲 | Python數據抓取實戰


• 可視化 | 各類熱門數據可視化實例

B. [Python爬蟲]京東評價內容爬取文字、圖片、視頻

Python爬蟲爬取京東評價內容的步驟如下：

1. 導入所需模塊：

   • 需要導入如requests、BeautifulSoup、re等模塊。

2. 定義去表情函數：

   • 由於評價內容中可能包含表情符號，可以定義一個函數來去除這些表情，以便後續處理文本內容。

3. 偽裝與計數設置：

   • 登錄京東：確保你已經在京東網站登錄，並獲取到有效的Cookies和useragent。
   • 檢查網路請求：使用瀏覽器的開發者工具，清除網路日誌後重新載入評價內容，以找到包含評價數據的API請求。
   • 記錄頁碼參數：注意API請求URL中的頁碼參數，這將用於後續遍歷多頁評價。
   • 復制Cookies和useragent：將瀏覽器的Cookies和useragent復制到Python腳本的請求頭中，以偽裝成正常用戶訪問。

4. 使用循環遍歷評價頁面：

   • 構造URL：根據記錄的頁碼參數，構造用於請求不同頁面的URL。
   • 遍歷文字評論：發送請求獲取評價數據，使用BeautifulSoup或正則表達式解析出文字評論內容。
   • 解析圖片鏈接：同樣地，解析出評價中的圖片鏈接，這些鏈接通常可以直接用於下載圖片。
   • 處理視頻鏈接：如果評價中包含視頻，解析出視頻的鏈接或嵌入代碼。注意，視頻的處理可能更加復雜，因為可能需要額外的步驟來下載或播放視頻。
   • 輸出評論數量並設定終止條件：在遍歷過程中，記錄已處理的評論數量，並根據需要設定終止條件。

5. 完成：

   • 將爬取到的文字、圖片和視頻鏈接保存到本地文件或資料庫中，以便後續分析或使用。

注意事項： 在進行網頁爬蟲時，請務必遵守目標網站的robots.txt文件規定和相關法律法規。 頻繁訪問目標網站可能導致IP被封禁，因此建議合理設置請求間隔或使用代理IP。 如果目標網站有反爬蟲機制，可能需要額外的處理步驟來繞過這些機制。