大家好，我是小z~

之前写了篇关于如何画桑基图的文章，结果还真有小伙伴把“桑基”看成了“桑葚”，看来大家对于吃的兴趣十分高涨。今天分享的这篇文章，就是关于吃的一个分析案例：

本文爬了淘宝搜索美食出来的商品信息，简单做了个分析，借此案例给大家学习参考。

◆◆数据采集◆◆

淘宝的页面也是通过Ajax来抓取相关数据，但是参数比较复杂，甚至包含加密秘钥。用selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝商品信息，即可做到可见即可爬。我就用selenium爬了淘宝网页上能显示的100页的数据，大约4400个左右，速度也不慢，具体步骤如下：

1.准备工作

用selenium抓取淘宝商品，并用pyquery解析得到商品的图片，名称，价格，购买人数，店铺名称和店铺所在位置。需要安装selenium，pyquery，以及Chrome浏览器并配置ChromeDriver。

我们的目标是获取商品的信息，那么先搜索，例如我们搜索美食。而我们需要的信息都在每一页商品条目里。在页面的最下面，有个分页导航。为100页，要获得所以的信息只需要从第一页到带一百页顺序遍历。

采用selenium模拟浏览器不断的遍历即可得到，这里为直接输入页数然后点击确定转跳。这样即使程序中途出错，也可以知道爬到那一页了，而不必从头再来。

我们爬取淘宝商品信息，只需要得到总共多少条商品条目，而淘宝默认100页，则只需要每一页商品条目都加载完之后爬取，然后再转跳就好了。用selenium只需要定位到专业和条目即可。

整体代码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
from urllib.parse import quote
from pyquery import PyQuery as pq
import pymongoMAX_PAGE = 100
MONGO_URL = 'localhost'
MONGO_DB = 'taobao'
MONGO_COLLECTION = 'foods'
client = pymongo.MongoClient(MONGO_URL)
db = client[MONGO_DB]browser = webdriver.Chrome()
wait = WebDriverWait(browser, 10)
KEYWORD='美食'def index_page(page):
"""
抓取索引页：param page：页码
"""
print('正在爬取第', page, '页')
try:
url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + quote(KEYWORD)
browser.get(url)
if page > 1:
input = wait.until(
EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form > input')))
submit = wait.until(
EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager div.form > span.btn.J_Submit')))
input.clear()
input.send_keys(page)
submit.click()
wait.until(
EC.text_to_be_present_in_element((By.CSS_SELECTOR, '#mainsrp-pager li.item.active > span'), str(page)))
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.m-itemlist .items .item')))
get_products()
except TimeoutException:
index_page(page)def get_products():
'''
提取商品
'''
html = browser.page_source
doc = pq(html)
items = doc('#mainsrp-itemlist .items .item').items()
for item in items:
product = {'image': item.find('.pic .img').attr('src'), 'price': item.find('.price').text(),  'deal': item.find('.deal-cnt').text(),  'title': item.find('.title').text(),  'shop': item.find('.shop').text(),  'location': item.find('.location').text()}print(product)save_to_mongo(product)def main():'''遍历每一页'''for i in range(1, MAX_PAGE+1):index_page(i)browser.close()def save_to_mongo(result):"""保存至MongoDB"""try:if db[MONGO_COLLECTION].insert(result):print('存储到MongoDB 成功')except Exception:  print('存储到MongoDB失败')if __name__ == '__main__':main()

运行结果：

◆◆数据清洗◆◆

拿到数据后，对商品数据进行清洗和处理。

1. 导入数据

import pandas as pd
import numpy as np
import pymysql
import re
coon = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='root',port=3306, db='taobao', charset='utf8'# port必须写int类型# charset必须写utf8，不能写utf-8)cur = coon.cursor()  # 建立游标sql='select * from taobao_food'df=pd.read_sql(sql=sql,con=coon)#print(df.values)df=pd.DataFrame(df)df=df.drop('id',axis=1)print(pd.isnull(df).values.any())

2. 去重

print('去重之前的形状',df.shape)
df=df.drop_duplicates(keep='first')
print('去重之后的形状',df.shape)
print(df.head())

3. 提取地址信息以及购买数量

def get_buy_num(buy_num):
if u'万' in buy_num:  # 针对1-2万/月或者10-20万/年的情况，包含-
buy_num=float(buy_num.replace("万",''))*10000
#print(buy_num)else:
buy_num=float(buy_num)returnbuy_numdf['place'] =  df['place'].replace('','未知')#fillna("['未知']")datasets = pd.DataFrame()for index, row in df.iterrows():#print(row["place"])row["place"] = row["place"][:2]    row["buy_num"]=get_buy_num(row["buy_num"][:-3].replace('+',''))
#print(row["place"])df.to_csv('taobao_food.csv',encoding='utf8',index_label=False)

◆◆数据分析◆◆

先来看看美食搜索结果里面，哪些种类关键词出现的比较多，对商品标题进行文本分析，用词云图进行可视化，代码如下：

import pandas as pd
import jieba, re
from scipy.misc  import imread
from wordcloud  import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
fr = open('停用词.txt', 'r')stop_word_list = fr.readlines()new_stop_word_list = []for stop_word in stop_word_list:stop_word = stop_word.replace('\\ufeef', '').strip() new_stop_word_list.append(stop_word)
file1 = df.loc[:,'title'].dropna(how='any')  # 去掉空值
print('去掉空值后有{}行'.format(file1.shape[0]))  # 获得一共有多少行
print(file1.head())
text1 = ''.join(i for i in file1)  # 把所有字符串连接成一个长文本
responsibility = re.sub(re.compile('，|；|\.|、|。'), '', text1)  # 去掉逗号等符号
wordlist1 = jieba.cut(responsibility, cut_all=True)
print(wordlist1)
word_dict={}
word_list=''for word in wordlist1:if (len(word) > 1  and not word in new_stop_word_list):word_list = word_list + ' ' + wordif (word_dict.get(word)):word_dict[word] = word_dict[word] + 1else:word_dict[word]=1print(word_list)
print(word_dict)#输出西游记词语出现的次数#按次数进行排序
sort_words=sorted(word_dict.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
print(sort_words[0:101])#输出前0-100的词font_path=r'C:\Windows\Fonts\SIMYOU.TTF'#bgimg=imread(r'1.png')#设置背景图片
wc = WordCloud(font_path=font_path,  # 设置字体background_color="black",  # 背景颜色               max_words=300,  # 词云显示的最大词数               stopwords=stopwords,  # 设置停用词               max_font_size=400,  # 字体最大值              random_state=42,  # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色               width=2000, height=1720,                margin=4,  # 设置图片默认的大小,margin为词语边缘距离              ).generate(str(word_list))
#image_colors = ImageColorGenerator(bgimg)  # 根据图片生成词云颜色
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.savefig("examples.jpg")  # 必须在plt.show之前，不是图片空白
plt.show()

果然，不出所料，休闲零食小吃之类的销量最高；

接下来我们再对商品的销量进行排名：

print(df['buy_num'].sort_values(ascending=False))
print(df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'shop'])
a=df['buy_num'].sort_values(ascending=False)
b=df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'shop']
c=df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'title']
frames = [a,b,c]
data=pd.concat(frames,axis=1)
print(data）

销量第一名是三只松鼠旗舰店的猪肉脯，而且前20名里面，三只松鼠就占了将近一半，不得不佩服，果然是零食界扛把子，再一看我老婆的购物车，果然有不少三只松鼠的零食。

我们再获取一下销量排名商店所在的城市信息，看看淘宝销量最高的美食都来自哪里

a=df['buy_num'].sort_values(ascending=False)
b=df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'place']
c=df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'shop']
frames = [a,c,b]
data=pd.concat(frames,axis=1)
print('销售排名商店与所在城市信息分布\n',data)

buy_num_sum=df.groupby(['place'])['buy_num'].sum().sort_values(ascending=False)
print('地区销售总量信息分布\n',buy_num_sum)

做个地区销售总量信息分布图

brougt=buy_num_sum.values.tolist()
address=buy_num_sum.index.tolist()map = Map("地区销售总量信息分布", "data from 51job",title_color="#404a59", title_pos="left")
map.add("销售总量", address,brougt , maptype='china',visual_range=[0, 300000],is_visualmap=True,visual_text_color='#000',is_label_show=True,is_map_symbol_show=False)
map.render("地区销售总量信息分布图.html")

安徽和上海的美食总销量处于TOP级别的位置，上海排在前几名我可以理解，安徽有些让我出乎意料，我猜安徽应该有不少的食品加工厂。

最后，我再来看看商品价格与销量的分析，看看价格和销量的关系

a=df.loc[df['buy_num'].sort_values(ascending=False).index,'price']
b=df['buy_num'].sort_values(ascending=False)
frames = [a,b]
data=pd.concat(frames,axis=1).reset_index()
print('商品价格对销售额的影响分析',data)
from pyecharts import Line
line = Line("商品价格对销售额的影响分析")
line.add("价格随销量降低而变化",data['price'].index,data['price'], is_smooth=True,mark_line=["max", "average"])
line.render('折线图1.html')

可以明显看出，随着销售额的下降，商品的售卖价格也在增高。换句话说，销量排名靠前的商品大部分价格都不高，人们也倾向于购买价格实惠的美食

End.

作者：王大阳

来源：CSDN

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