两种方法：
网络爬虫。使用urllib2和BeautifulSoup（或者正则表达式）去抓取网页数据，大部分的网站都要这么做。
淘宝开放平台SDK。申请一个sdk用户，然后调用API。支持python2.7以上版本。
本编博客是关于爬取天猫店铺中指定店铺的所有商品基础信息的爬虫，爬虫运行只需要输入相应店铺的域名名称即可，信息将以csv表格的形式保存，可以单店爬取也可以增加一个循环进行同时爬取。
源码展示
首先还是完整代码展示，后面会分解每个函数的意义。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json
import csv
import random
import re
from datetime import datetime
import time
class TM_producs(object):
def __init__(self,storename):
self.storename = storename
self.url = ''.format(storename)
self.headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhoneCPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 "
"(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"
}
datenum = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
self.filename = '{}_{}.csv'.format(self.storename, datenum)
self.get_file()
def get_file(self):
'''创建一个含有标题的表格'''
title = ['item_id','price','quantity','sold','title','totalSoldQuantity','url','img']
with open(self.filename,'w',newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=title)
writer.writeheader()
return
def get_totalpage(self):
'''提取总页码数'''
num = random.randint(83739921,87739530)
endurl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p=1&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}'
url = self.url + endurl.format(num)
html = requests.get(url,headers=self.headers).text
infos = re.findall('\(({.*})\)',html)[0]
infos = json.loads(infos)
totalpage = infos.get('total_page')
return int(totalpage)
def get_products(self,page):
'''提取单页商品列表'''
num = random.randint(83739921, 87739530)
endurl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p={}&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}'
url = self.url + endurl.format(page,num)
html = requests.get(url, headers=self.headers).text
infos = re.findall('\(({.*})\)', html)[0]
infos = json.loads(infos)
products = infos.get('items')
title = ['item_id', 'price', 'quantity', 'sold', 'title', 'totalSoldQuantity', 'url', 'img']
with open(self.filename, 'a', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=title)
writer.writerows(products)
def main(self):
'''循环爬取所有页面宝贝'''
total_page = self.get_totalpage()
for i in range(1,total_page+1):
self.get_products(i)
print('总计{}页商品，已经提取第{}页'.format(total_page,i))
time.sleep(1+random.random())
if __name__ == '__main__':
storename = 'uniqlo'
tm = TM_producs(storename)
tm.main()
上面代码是选择了优衣库作为测试店铺，直接输入优衣库店铺的域名中关键词即可，最终表格会按照店铺名称和时间名词。
代码解读
导入库说明
requests 库不用多数，爬取网页的主要库
json 库是用来解析 json 格式的数据的，也就是 Python 中的字典格式
csv 库是用来创建 csv 表格和保存信息的
random 库是用来生成一个随机数的，这个代码中用到了两次，第一次是生成一个随机数据去获取最新的网页信息而不是缓存信息，第二次是随机一个时间，来减缓爬虫速度
re 库是正则，主要用来提取信息
datetime 和 time 都是时间库，前者一般用来生成当前时间字符串，后者本爬虫使用设置延迟时间
爬虫思路
首先通过分析手机端天猫店铺所有商品的网页，可以发现每次下滑一页都有一个 js 被加载，这个 js 的规律可以总结一下；
通过分析可以发现每次请求 js 都可以得到一个关键信息，那就是 total_page 这个参数，这也一想就能猜到，就是当前店铺的总页码数，所以可以先取得这个数字，然后使用循环爬取全店商品；
每一页有24个商品，而请求得到的是一个类似于 json 格式的网页信息，但是并非是直接的 json,所以可以用正则表达式提取符合 json 格式的部分留用；
将每一页的信息保存到 csv 表格中，可以直接使用 csv 库的字典存储方式，非常方便；
得到了单页的信息，也得到了总页码数，只需要一个循环就可以爬取全店的商品了。
构造爬虫类
def __init__(self,storename):self.storename = storename
self.url = '.format(storename)
self.headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhoneCPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 "
"(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"
}
datenum = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
self.filename = '{}_{}.csv'.format(self.storename, datenum)
self.get_file()
上面代码依次完成以下操作：
首先整个爬虫是写成了一个类，在初始化类的时候需要传递一个参数，这个参数就是店铺的名称。
然后构造出店铺的所有商品页面的前半部分，这部分都是不会变的
接着设置一个请求头
按照当前时间生成一个以时间为依据的字符串，用来给文件命名，然后赋值给文件名称，确定保存文件的名称
最后一句是在类生成的时候就运行这个函数，及生成一个带有标题的表格，后面会说道这个函数的具体含义
