用Python抓取某东购买记录并统计MM的bra大小

AI科技大本营 2018-08-14 13:57
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二胖最近在逛京东的时候偶然发现:MM们购买bra的记录上竟然留下了尺寸和颜色等信息,我当时就想,要不要抓点数据下来看看啊?

然后就有了这篇文章~~~

Let's go!



在抓数据前,先给各位男性朋友科普一下,这个size信息到底怎么看(ps:我也是在网上查的(⊙o⊙)…)

70B,80C...到底啥意思?


数字的意思是下胸围,是水平围绕胸部底部一周的长度,即胸部下围尺寸,单位是厘米。

如果下胸围在68cm~72cm之间,那么就可以选择70码。

然后ABCDEFGH就是size了,请自行体会~~~

所以一个尺码是由两个参数组成~

二胖发现,一款产品并不是所有的尺寸都有,比如下面的两张图,第一款产品的尺寸只有ABC,而第二款产品的尺寸是B-F。

很少有一款产品所有尺寸都有。



所以,很难仅从一款产品推测出所有人的购买趋势。

这里,二胖选择了把小号(ABC)和大号(B-F)分开讨论,并且每种型号各抓取三个不同的品牌来进行统计。

在这种情况下,数据不一定准确,但是至少能体现出大家的购买趋势。





这里我们就选择三个参数来分析,分别是产品的尺寸(你懂的,就是大小),产品的颜色以及用户购买产品的平台。



小号指的是仅有ABC尺码的产品,这里统计了3款不同的产品,合计3000条交易记录。


▌1.尺码


从统计结果来看,小号产品中,75B和80B卖的最好。


▌2.颜色


在小号产品中,黑色最受用户青睐,也许是相对比较性感?


▌3.购物平台



总的来说,还是从京东App购买的用户最多,但也可以看到,有8%的用户是在微信平台上进行交易,这已经是一个不小的数字了。





▌1.尺码

大号指的是尺码在B-F之间的产品,和小号一样,也是统计了3款不同的产品,合计3000条交易记录。



大号产品的尺寸稍微多一些,从B-F都有,不过从大家的购买记录来看,还是B占据了大头,B和C加起来已经超过了三分之二。


▌2.颜色


可能是由于具体产品的影响,大号和小号的颜色差别还挺大,大号最受欢迎的颜色是酒红色,其次是紫色,不明觉厉~~


▌3.购物平台



从购买来源上来说,两种型号的产品差别不大,大多数用户都是通过京东App购买的,不过也有细微的差别。

购买小号产品的用户比购买大号产品的用户更喜欢用iphone(大约高了4%)。



看完了上面的分析,我们来看看是如何将数据抓取下来的。


上次给大家介绍了使用Java抓取微博数据,而这次爬虫使用的是Python的爬虫框架Scrapy。

主要流程代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy import Request
import json
import math
import time
import re

class BraSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bra'

    headers = {
        ":authority""sclub.jd.com",
        ":method""GET",
        ":scheme""https",
        "accept""text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8",
        "accept-encoding""gzip, deflate, br",
        "accept-language:""zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
        "cache-control""max-age=0",
        "upgrade-insecure-requests""1",
        "cookie":"t=8444fb486c0aa650928d929717a48022; _tb_token_=e66e31035631e; cookie2=104997325c258947c404278febd993f7",
        "user-agent""Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36",
    }

    base_url = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=17209509645&score=0&sortType=5&pageSize=10&page=%d"

    def start_requests(self):
        for page in range(1,100):
            url = self.base_url%page
            print(url)
            self.headers[':path'] = url
            yield Request(url, self.parse,headers = self.headers)
            #time.sleep(2)

    def parse(self, response):
        content = json.loads(response.text)
        comments = content['comments']
        for comment in comments:
            item = {}
            item['content'] = comment['content']#评论正文
            item['guid'] = comment['guid']#用户id
            item['id'] = comment['id']#评论id
            item['time'] = comment['referenceTime']#评论时间
            item['color'] = self.parse_kuohao(comment['productColor'])#商品颜色
            item['size'] = self.parse_kuohao(comment['productSize'])#商品尺码
            item['userClientShow'] = comment['userClientShow']#购物渠道
            print(item)
            yield item

    #干掉括号
    def parse_kuohao(self,text):
        new_text = text
        searchObj1 = re.search( r'(.+)', text, re.M|re.I)
        searchObj2 = re.search( r'\(.+\)', text, re.M|re.I)
        if searchObj1:
            text = searchObj1.group().strip()
            new_text = text.replace(text,'').strip()

        if searchObj2:
            text = searchObj2.group().strip()
            new_text = text.replace(text,'').strip()

        return new_text


除了代码,二胖也录制了一个小视频教大家如何运行上面那段代码。


源码地址:https://github.com/yangxuanxc/jingdong_crawler

来源: 大数据前沿


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