第77章 爬虫抓取的第一份数据：教辅价格 (第1/2页)
　　
　　四月初，距离高考不足百日。空气里弥漫着焦灼和最后冲刺的味道。但古民的时间表上，除了复习，还挤出了一条窄缝，用于一项新的技能实验——网络爬虫。这是他在“数据分析入门”后，自然延伸的下一步。数据分析的前提是“有数据”，而互联网是最大的、免费的、但非结构化的数据金矿。爬虫，就是开矿的“机械臂”。他想验证，自己能否用这个新工具，解决一个实际且与他现有业务相关的问题。
　　
　　他选择的目标是：抓取主流电商平台（京东、当当）上，初中数学教辅材料的价格、销量、评价等公开信息。动机明确：
　　
　　1. 业务相关：他正在与周老师合作开发初中数学知识产品。了解市场上同类竞品的定价、受欢迎程度、用户反馈，是产品定位和定价策略的关键输入。之前靠手动搜索和零星观察，效率低且不系统。
　　
　　2. 技能验证：爬虫是数据分析“获取-分析-呈现”链条的第一环。他需要实践，从“有数据”过渡到“能自己拿数据”。
　　
　　3. 风险可控：教辅信息是公开商品数据，抓取用于个人研究分析，风险低。且目标网站（京东、当当）结构相对规范，适合入门练习。
　　
　　他制定了简单的“爬虫初战”计划：
　　
　　目标：从京东和当当网站，各抓取约200条初中数学教辅书籍的核心信息（书名、价格、店铺、评价数、好评率等），存储为结构化数据（CSV），并进行初步分析。
　　
　　工具：Python + requests（发送HTTP请求） + BeautifulSoup（解析HTML） + pandas（存储和分析）。这是最经典的入门组合。
　　
　　预期时间：一周的课余时间，主要用于学习爬虫基础和调试。
　　
　　第一天：理论学习与环境准备。
　　
　　他快速浏览了爬虫基础教程，理解了核心概念：发送HTTP请求模拟浏览器访问 -> 接收服务器返回的HTML页面 -> 用解析库（如BeautifulSoup）从HTML中提取目标数据 -> 保存数据。难点在于：1. 分析目标网页结构，找到数据所在的HTML标签和属性。2. 处理反爬机制（如请求头设置、简单验证码、访问频率控制）。3. 数据清洗（提取的文本常包含多余空格、符号等）。
　　
　　他用浏览器的“开发者工具”（F12）查看京东搜索“初中数学 教辅”的结果页。密密麻麻的HTML标签让他眼花缭乱，但通过“检查元素”功能点击具体的书名、价格，他逐渐锁定了数据所在的标签类别和class名称。这是一个需要耐心和细心的“侦探”工作。
　　
　　第二、三天：编写第一个爬虫脚本（京东）。
　　
　　他先尝试抓取单页数据。代码大致如下：
　　
　　import requests
　　
　　from bs4 import BeautifulSoup
　　
　　import pandas as pd
　　
　　import time
　　
　　headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0...'} # 模拟浏览器请求头
　　
　　url = 'https://search.jd.com/...初中数学 教辅...' # 搜索URL
　　
　　response = requests.get(url, headers=headers)
　　
　　soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
　　
　　books = []
　　
　　for item in soup.find_all('div', class_='gl-i-wrap'): # 根据实际class调整
　　
　　try:
　　
　　title = item.find('div', class_='p-name').em.get_text(strip=True)
　　
　　price = item.find('div', class_='p-price').strong.i.get_text()
　　
　　shop = item.find('div', class_='p-shop').span.get_text(strip=True) if item.find('div', class_='p-shop') else '未知'
　　
　　# 评价数有时在另一个标签里，需要更复杂的查找
　　
　　commit = item.find('div', class_='p-commit').strong.get_text(strip=True) if item.find('div', class_='p-commit') else '0'
　　
　　books.append([title, price, shop, commit])
　　
　　except AttributeError as e:
　　
　　print(f“解析错误: {e}, 跳过此项“)
　　
　　continue
　　
　　df = pd.DataFrame(books, columns=['书名','价格','店铺','评价数'])
　　
　　df.to_csv('jd_math_books_page1.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
　　
　　短短几十行代码，他调试了大半天。问题层出不穷：标签class名不准确、某些商品信息缺失导致find返回None进而引发AttributeError、价格符号和评价文本中夹杂着“￥”、“+”等需要清洗的字符、以及最棘手的——京东的部分商品信息是通过JavaScript动态加载的，直接请求HTML页面获取不到。他不得不学习使用requests抓取实际的接口数据（通过开发者工具查看Network中的XHR请求），这比解析静态HTML复杂得多。
　　
　　第四、五天：优化、多页抓取与当当网适配。
　　
　　解决动态加载问题后，他增加了循环，尝试抓取前5页数据（约100条）。他加入了time.sleep(random.uniform(1, 3))在每次请求之间随机休眠1-3秒，避免访问过快触发反爬。数据存储也从单页覆盖改为追加模式。
　　
　　接着，他用类似的方法分析当当网的结构，编写了适配的爬虫脚本。当当的反爬似乎弱一些，但页面结构也略有不同，需要调整选择器。
　　
　　第六天：数据清洗与初步分析。
　　
　　
　　
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