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大数据时代，

数据收集不仅是科学研究的基石，

更是企业决策的关键。

然而，如何高效地收集数据

成了摆在我们面前的一项重要任务。

本文将为你揭示，

一系列实时数据采集方法，

助你在信息洪流中，

找到真正有价值的信息。

提升方法

---

通常我们在使用爬虫的时候会爬取很多数据,而这些数据里边什么是有用的数据,什么是没用的数据,这个是值得我们关注的,在这一篇文章里,我们将通过一个简单的爬虫,来去简单介绍下如何使用python来去做数据分析.

1:爬虫部分

在这一篇文章中我们会以淘宝为例,爬取淘宝的店铺和商家信息,然后去进行分析,首先我们打开淘宝首页,搜索你想要查询的产品:

这里我们会发现在商品信息哪里会有商品的价格,商品的销量,商家店铺名称以及商家的地址,这时候我们就需要去解析网页,去从网页中寻找这些信息,在处理在这些信息我们要用到的是正则匹配公式.(建议多尝试几次,因为有时候服务器不太好会匹配不到).

另外在实现翻页的时候,淘宝的页码公式是44(k-1)

我们匹配的只需要是蓝色地部分,其中需要匹配的是(.*?),不需要匹配的是.*?,detail_url"这个不需要匹配.

在匹配之后,我们需要将爬取的数据写入文件中,这时候就需要引入pandas模块来去进行处理,写入文件保存在csv文件中.(csv文件无论是在我们机器学习或者是爬虫里都是处理数据的关键文件),在保存完数据之后,我们要对数据进行处理,加上标题,方便之后处理.

在这个例子,我们分析的是店家的销售数据: 这时候销售总额=销量*单价

2:数据分析处理部分

在这一个部分我们处理的是pandas处理数据和matplotlib来绘制图形.

最后使用plot把图显示出来:

样式1

样式2

这时候销量的好坏就可以一目了然,当然,我们还可以做的还可以更多,但是这一篇文章的作用是希望大家能够去动手做更多有意思的事,这才是学习的意义.

最后代码部分:

#爬虫部分
import requests #网络请求
import re #正则表达式,提取数据
import pandas #数据分析模块
for ii in range(1,10):#实现翻页mn = 44*(ii-1)url = 'https://s.taobao.com/search?q=%E6%89%8B%E6%9C%BA&imgfile=&js=1&stats_click=search_radio_all%3A1&initiative_id=staobaoz_20171223&ie=utf8&psort=_lw_quantity&vlist=1&app=vproduct&cps=yes&cd=false&v=auction&tab=all&bcoffset=4&ntoffset=4&p4ppushleft=1%2C48&s='+str(mn)header ={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/61.0.3163.79 Safari/537.36'}html = requests.request('GET',url,headers=header)#加快执行效率ren = re.compile('"raw_title":"(.*?)","pic_url":"(.*?)","detail_url":".*?","view_price":"(.*?)","view_fee":"(.*?)","item_loc":"(.*?)","view_sales":"(.*?)人付款","comment_count":"(.*?)","user_id":"(.*?)","nick":"(.*?)"')data =re.findall(ren,html.text)

#数据块
import pandas
import matplotlib as mpl #字体模块
import matplotlib.pyplot as plt #绘图模块mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei']#配置字体
#绘图格式
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 16
plt.rcParams["xtick.labelsize"] =15
plt.rcParams["ytick.labelsize"] =10
plt.rcParams["legend.fontsize"]=10#图例字体大小
plt.rcParams["figure.figsize"]=[15,12]def1 =pandas.read_csv('D:\TBB.csv')
TBdata = pandas.DataFrame(list(zip(def1['I'],def1['F']*def1['C'])))
#可视化
DD = TBdata.groupby([0]).sum()
DD[1].plot(kind='bar',rot=90)
DD[1].plot(rot=90)#底下标旋转90度
plt.show()