Python爬取唯品会口红数据，这次哪家打折力度最大？我看到0.8折的

松鼠爱吃饼干

发布于 2020-11-04 10:59:05

8000

发布于 2020-11-04 10:59:05

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前言

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双十一期间，各大平台都的商品都在打折，哪些店铺的折扣是最低的

本次目标

爬取唯品会口红商品数据

https://category.vip.com/suggest.php?keyword=%E5%8F%A3%E7%BA%A2&ff=235%7C12%7C1%7C1&page=3

环境

Python3.6

pycharm

下面我们先来解析下网页

通过开发者工具可以看到，网页并没有返回我们想要的商品数据，所以打算直接复制网页数据进行搜索查找

如上图所示，复制商品名字，在开发者工具里面直接搜索，可以看到相关的数据包，里面包含了商品标题、售价、原价、折扣以及商品的其他数据信息。

既然这个接口里面有想要的数据了，那接下来就是分析URL怎么样才能获取这个URL，因为这个数据包里面只有50条数据，然而唯品会一页是有120条数据的。

想要找到url的变化规律，那么就需要你自己多去看几个数据，同样的方法一个数据接口只要五十条数据，那么就可以选择第51条数据或者后面的数据去搜索，查找相对应的数据接口，通过一系列的对比发现，url中的参数productIds 的变化，参数中就是每个商品ID值了，那问题来了，怎么才能获取商品的ID值呢？其实方法和上面的一样，复制ID值找到相关的数据接口。

这里面就有这一整页 120个商品的id值，问题它又双叒叕，总不能只爬取一页的数据吧，所以还要分析获取ID值每一页的url变化，还是一样想知道url的变化规律多看几页就知道了~ 这里就省略了~

第一页

第二页

pageOffset参数的变化每120个数据翻一页嘛，ID都获取了，前面也看到每个商品数据接口对应的是50条数据，经过分析就知道 120个商品划分为是三个 50,50,20 分别传入相对应的商品ID就可以了。

开始爬虫的代码

导入工具

import requests
import re
import csv

请求网页

def get_data(num_id):
    data_url = 'https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/product/module/list/v2'
    headers = {
        # 'cookie': 'vip_address=%257B%2522pid%2522%253A%2522104104%2522%252C%2522cid%2522%253A%2522104104101%2522%252C%2522pname%2522%253A%2522%255Cu5e7f%255Cu4e1c%255Cu7701%2522%252C%2522cname%2522%253A%2522%255Cu5e7f%255Cu5dde%255Cu5e02%2522%257D; vip_province=104104; vip_province_name=%E5%B9%BF%E4%B8%9C%E7%9C%81; vip_city_name=%E5%B9%BF%E5%B7%9E%E5%B8%82; vip_city_code=104104101; vip_wh=VIP_NH; vip_ipver=31; mars_pid=20; cps=adp%3Ag1o71nr0%3A%3A%3A%3A; user_class=a; VipUINFO=luc%3Aa%7Csuc%3Aa%7Cbct%3Ac_new%7Chct%3Ac_new%7Cbdts%3A0%7Cbcts%3A0%7Ckfts%3A0%7Cc10%3A0%7Crcabt%3A0%7Cp2%3A0%7Cp3%3A1%7Cp4%3A0%7Cp5%3A1%7Cul%3A3105; mars_sid=a46fb0bf05a51955082f9a561da8893a; visit_id=B288281FDDBDD306C6D856C9D2959935; vip_tracker_source_from=; pg_session_no=11; mars_cid=1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae',
        'referer': 'https://category.vip.com/suggest.php?keyword=%E5%8F%A3%E7%BA%A2&ff=235%7C12%7C1%7C1&page=3',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    params = {
        'callback': 'getMerchandiseDroplets2',
        'app_name': 'shop_pc',
        'app_version': '4.0',
        'warehouse': 'VIP_NH',
        'fdc_area_id': '104104101',
        'client': 'pc',
        'mobile_platform': '1',
        'province_id': '104104',
        'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1',
        'user_id': '',
        'mars_cid': '1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae',
        'wap_consumer': 'a',
        'productIds': '{}'.format(num_id),
        'scene': 'search',
        'standby_id': 'nature',
        'extParams': '{"stdSizeVids":"","preheatTipsVer":"3","couponVer":"v2","exclusivePrice":"1","iconSpec":"2x"}',
        'context': '',
        '_': '1603721644366',
    }
    response_2 = requests.get(url=data_url, params=params, headers=headers)

for page in range(0, 1201, 120):
    url = 'https://mapi.vip.com/vips-mobile/rest/shopping/pc/search/product/rank'
    headers = {
        # 'cookie': 'vip_address=%257B%2522pid%2522%253A%2522104104%2522%252C%2522cid%2522%253A%2522104104101%2522%252C%2522pname%2522%253A%2522%255Cu5e7f%255Cu4e1c%255Cu7701%2522%252C%2522cname%2522%253A%2522%255Cu5e7f%255Cu5dde%255Cu5e02%2522%257D; vip_province=104104; vip_province_name=%E5%B9%BF%E4%B8%9C%E7%9C%81; vip_city_name=%E5%B9%BF%E5%B7%9E%E5%B8%82; vip_city_code=104104101; vip_wh=VIP_NH; vip_ipver=31; mars_pid=20; cps=adp%3Ag1o71nr0%3A%3A%3A%3A; user_class=a; VipUINFO=luc%3Aa%7Csuc%3Aa%7Cbct%3Ac_new%7Chct%3Ac_new%7Cbdts%3A0%7Cbcts%3A0%7Ckfts%3A0%7Cc10%3A0%7Crcabt%3A0%7Cp2%3A0%7Cp3%3A1%7Cp4%3A0%7Cp5%3A1%7Cul%3A3105; mars_sid=a46fb0bf05a51955082f9a561da8893a; visit_id=B288281FDDBDD306C6D856C9D2959935; vip_tracker_source_from=; pg_session_no=11; mars_cid=1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae',
        'referer': 'https://category.vip.com/suggest.php?keyword=%E5%8F%A3%E7%BA%A2&ff=235%7C12%7C1%7C1&page=3',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'
    }
    params = {
        'callback': 'getMerchandiseIds',
        'app_name': 'shop_pc',
        'app_version': '4.0',
        'warehouse': 'VIP_NH',
        'fdc_area_id': '104104101',
        'client': 'pc',
        'mobile_platform': '1',
        'province_id': '104104',
        'api_key': '70f71280d5d547b2a7bb370a529aeea1',
        'user_id': '',
        'mars_cid': '1602569282048_0b4beb3d18306a0a0143c359ddb34fae',
        'wap_consumer': 'a',
        'standby_id': 'nature',
        'keyword': '口红',
        'lv3CatIds': '',
        'lv2CatIds': '',
        'lv1CatIds': '',
        'brandStoreSns': '',
        'props': '',
        'priceMin': '',
        'priceMax': '',
        'vipService': '',
        'sort': '0',
        'pageOffset': '{}'.format(page),
        'channelId': '1',
        'gPlatform': 'PC',
        'batchSize': '120',
        '_': '1603721644362',
    }
    response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)

解析网页数据

    titles = re.findall('"title":"(.*?)"', response_2.text, re.S)  # 标题
    salePrice = re.findall(',"salePrice":"(.*?)",', response_2.text, re.S)     # 售价
    marketPrice = re.findall('"marketPrice":"(.*?)"', response_2.text, re.S)     # 原价
    saleDiscount = re.findall('"saleDiscount":"(.*?)"', response_2.text, re.S)     # 折扣
    smallImage = re.findall('"smallImage":"(.*?)"', response_2.text, re.S)     # 商品图片地址
    lis = zip(titles, salePrice, marketPrice, saleDiscount, smallImage)
    dit = {}
    for li in lis:
        dit['商品名字'] = li[0]
        dit['售价'] = li[1]
        dit['原价'] = li[2]
        dit['折扣'] = li[3]
        dit['商品图片地址'] = li[4]
        csv_writer.writerow(dit)
        print(dit)

保存数据

f = open('唯品会商品数据.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['商品名字', '售价', '原价', '折扣', '商品图片地址'])
csv_writer.writeheader()

运行代码，效果如下图