python天貓

① 用python在天貓上爬取商品動態價格和銷量時

python 2.6 + selenium-2.53.6 + firefox45.0 + BeautifulSoup3.2.1 或者 python 2.6 + selenium-2.53.6 + phantomjs 2.1.1

② python是什麼意思

python本意是：巨蛇，大蟒；Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。

python是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python的創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆（Guido van Rossum）。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC 語言的一種繼承。

之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是取自英國20世紀70年代首播的電視喜劇《蒙提.派森的飛行馬戲團》（Monty Python's Flying Circus）。

③ 利用Python對天貓店鋪銷售進行分析.下

<p>相隔兩個月，爬蟲任務完成了。上次說道( 利用Python對天貓店鋪銷售進行分析.上 )，後續要完成四個功能，包括：</p>

<p>在上一個任務完成之後，任務的最後是通過crontab設置每天8點,13點,18點,23點，定時採集任務，而該篇內容的目的就是在每天23點最後一次任務完成之後，對該天採集的數據進行處理，時間設定在23點30分，也是採用crontab來定時開啟。</p>

<p>這個只要通過SQLite將每天收集的數據重新提取出來，由於我們的當天的銷售數據是收集在SCOUNT表格中，而數據的列名稱是依據時間來命名，為了獲得當天四個時間點採集的銷售數據，需要先獲得列名稱。</p>
<p>在SQLite裡面，可以通過 Pragma 獲得所有的列名稱信息，Pragma有兩個功能，包括更改內部操作以及獲得表格固有數據，通過其中的table_info，既可以獲得列名稱信息，所有列名稱信息獲得後，通過 list comprehensions （這個實在不知道怎麼翻譯），可以獲得今天的新生成的4個銷售數據列：</p>

<p>然後就是獲得進行的銷售數據，由於每個SKU一天將採集四次數據，並且收集的SKU有下架的可能，SKU列表中的不是每個SKU都有可能被採集，所以對採集出來需要的數據需要 dropna ，並且需要將SKU信息表格和銷售數據表格通過 merge 函數合並，形成我們需要的data。每個SKU在每個時刻採集的數據會出現波動，銷量數據並不是一個連續增長的過程，因此為了求得當天的銷量，可取一天中最大數和最小數差值。</p>

<p>生成銷售額的方法類似，就不在這里列出。</p>

<p>生成PDF，這是當時的一個設想，後來參考這篇 教程 做出來了( Practical Business Python 是個好網站，推薦)，原理是通過DataFrame轉化為HTML，再將HTML轉化為PDF。但是寫郵件模塊的時候，發現郵件可以內嵌HTML，因此就沒有必要專門生成PDF，再通過郵件以附件的形式發送了。但在這里，還是先梳理下整個流程：</p>

<p>採用 Jinja2 生成PDF，首先需要生成一個模板，模板裡面需設定好HTML的樣式，這是參考教程寫出的一個HTML的樣式：</p>

<p>完成後，再將DataFrame通過 to_html 函數轉化為HTML並填入到樣式中。</p>

<p>最後生成PDF，只加入一個模塊喝一句話就可以了。 weasyprint 這個模塊是專門用於將HTML或者CSS轉化為PDF：</p>

<p>python裡面有專門的發送郵件模塊， email 模塊。郵件的模塊包括兩部分，一部分是郵件正文模塊，一部分郵件發送模塊：</p>

<p>郵件正文模塊，通過MIMEText完成。在email模塊裡面有專門的( MIME , Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互聯網郵件擴展)模塊，用來生成對應的郵件正文類型。在這里先採用文本模塊MIMEText做個示範：</p>

<p>然後就是發送郵件了，需要經過 stmplib 模塊，下面詳細講講。發送郵件首先需要設置 smtp (Simple Mail Transfer Protocol,簡單郵件傳輸協議)的地址和埠，然後部分郵箱需要採用TTS加密協議的時候，則需要使用starttts()函數。然後對應的是登陸的用戶名的密碼，再將上面編寫的msg發出去，最後quit即可。</p>

<p>總結下，之前設定的任務大體完成了。但是還是有很多可以深化的內容，例如前面採用DataFrame的時候，沒有對數據進行可視化，HTML的模板還可以再美化下，另外假如引入了數據可視化，要怎麼將可視化的圖片嵌入到郵件中。郵件登陸那部分，部分郵箱沒有辦法採用這個方法發出(需要再考慮smtp設置)。</p>

<p>上面這些問題，後續會繼續以小項目的形式進行研究。後面還可以進行平台之間的銷售情況對比等等，總而言之，該項目還是有很大的擴張空間的。嘛，這一次就先這樣結束吧。</p>

④ python對電商設計師有幫助嗎

python對電商設計師有幫助。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

python用途廣泛：

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。

這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks。

⑤ 如何爬蟲天貓店鋪數據python

本編博客是關於爬取天貓店鋪中指定店鋪的所有商品基礎信息的爬蟲，爬蟲運行只需要輸入相應店鋪的域名名稱即可，信息將以csv表格的形式保存，可以單店爬取也可以增加一個循環進行同時爬取。

源碼展示

首先還是完整代碼展示，後面會分解每個函數的意義。

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json
import csv
import random
import re
from datetime import datetime
import time

class TM_procs(object):
def __init__(self,storename):
self.storename = storename
self.url = ''.format(storename)
self.headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU 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):
'''創建一個含有標題的表格'''
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):
'''提取總頁碼數'''
num = random.randint(83739921,87739530)
enrl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p=1&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}'
url = self.url + enrl.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_procts(self,page):
'''提取單頁商品列表'''
num = random.randint(83739921, 87739530)
enrl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p={}&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}'
url = self.url + enrl.format(page,num)
html = requests.get(url, headers=self.headers).text
infos = re.findall('(({.*}))', html)[0]
infos = json.loads(infos)
procts = 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(procts)

def main(self):
'''循環爬取所有頁面寶貝'''
total_page = self.get_totalpage()
for i in range(1,total_page+1):
self.get_procts(i)
print('總計{}頁商品，已經提取第{}頁'.format(total_page,i))
time.sleep(1+random.random())

if __name__ == '__main__':
storename = 'uniqlo'
tm = TM_procs(storename)
tm.main()

上面代碼是選擇了優衣庫作為測試店鋪，直接輸入優衣庫店鋪的域名中關鍵詞即可，最終表格會按照店鋪名稱和時間名詞。

代碼解讀

導入庫說明

• requests庫不用多數，爬取網頁的主要庫

• json庫是用來解析 json 格式的數據的，也就是 Python 中的字典格式

• csv庫是用來創建 csv 表格和保存信息的

• random庫是用來生成一個隨機數的，這個代碼中用到了兩次，第一次是生成一個隨機數據去獲取最新的網頁信息而不是緩存信息，第二次是隨機一個時間，來減緩爬蟲速度

• re庫是正則，主要用來提取信息

• datetime和time都是時間庫，前者一般用來生成當前時間字元串，後者本爬蟲使用設置延遲時間

爬蟲思路

• 首先通過分析手機端天貓店鋪所有商品的網頁，可以發現每次下滑一頁都有一個 js 被載入，這個 js 的規律可以總結一下；

• 通過分析可以發現每次請求 js 都可以得到一個關鍵信息，那就是 total_page 這個參數，這也一想就能猜到，就是當前店鋪的總頁碼數，所以可以先取得這個數字，然後使用循環爬取全店商品；

• 每一頁有24個商品，而請求得到的是一個類似於 json 格式的網頁信息，但是並非是直接的 json,所以可以用正則表達式提取符合 json 格式的部分留用；

• 將每一頁的信息保存到 csv 表格中，可以直接使用 csv 庫的字典存儲方式，非常方便；

• 得到了單頁的信息，也得到了總頁碼數，只需要一個循環就可以爬取全店的商品了。

構造爬蟲類

• def __init__(self,storename):


• self.storename = storename


• self.url = '.format(storename)


• self.headers = {


• "user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU 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()



上面代碼依次完成以下操作：

• 首先整個爬蟲是寫成了一個類，在初始化類的時候需要傳遞一個參數，這個參數就是店鋪的名稱。

• 然後構造出店鋪的所有商品頁面的前半部分，這部分都是不會變的

• 接著設置一個請求頭

• 按照當前時間生成一個以時間為依據的字元串，用來給文件命名，然後賦值給文件名稱，確定保存文件的名稱

• 最後一句是在類生成的時候就運行這個函數，及生成一個帶有標題的表格，後面會說道這個函數的具體含義

⑥ 怎麼用python將excel中的天貓評價只剩文字

1、打開Python。
2、在Python中導入寫有天貓評論的Excel表格。
3、輸入篩選刪除代碼就可以了。

⑦ python和java哪個就業前景好

Python：生而為簡Python誕生於1991年，一位荷蘭大佬設計Python這門語言的初衷是為了讓程序員可以用更少的代碼，寫出一樣的程序，達到事半功倍的地步。因為Python化繁為簡，給程序員們減輕了很多壓力，以至於業界衍生出：人生苦短，我用Python。Java：寫一次代碼，在哪裡都可以用Java誕生於1995年，這是一門以Class為單位，高度面向對象的高級編程語言。因為Java語言穩定性，很多公司在做商業級別項目的時候，都會選擇Java語言。Python：易於學習，語法簡潔不可否認的是，Python相對於其他語言來說，要容易的多。因為Python語言的簡單明了，很多外行人也能讀懂它的代碼。Python語言不需要擁有很豐富的詞彙，簡單明了又直奔主題，只需用少量的代碼就能建出更多的功能。並且Python擁有最成熟的程序包資源庫之一。Java：架構獨特，速度快Java是一門面向對象編程語言，在吸收了C++語言的各種優點同時摒棄了它的缺點。並且，JAVA是可以跨平台的，應用十分廣泛，速度快的同時又十分穩定。因此很多大型系統都用Java開發，像我們熟悉的天貓就是用的Java開發。Python：迅速崛起Python崛起這已經是一個不爭的事實。Python的優勢就是在任何方面都非常強大，以至於Python已經成為人工智慧時代的第一語言。Java：無法取代Python崛起，步步緊逼，很多人說Java可能會像IOS一樣沒落。但事實是全球百分之八十以上的伺服器後台用的編程語言都是Java，至今沒有哪種語言強大到能取而代之。PYthon：人工智慧時代的第一語言Python主要應用領域在游戲開發、搜索引擎、腳本開發等，是大數據和人工智慧的主力軍。Java：壟斷企業級應用的開發Java語言主要應用領域在伺服器開發，web開發和安卓開發等，幾乎壟斷了企業級別的應用開發。兩種語言各有各的優勢，那麼Python和Java哪個更適合做自動化測試？對於測試新人來說，想要零基礎入門又怕太難學不會，這時就可以選擇Python。因為Python相對來說比較容易學，剛入門的測試新人通過實踐，可以在短短的幾天內就能做出一個具備基礎功能的游戲，這無疑能加大人的自信心。當利用Python入門後，可以用Python來爬蟲，數據分析，後續可以深入的學習Java。

⑧ python爬蟲怎樣賺外快

1）在校大學生。最好是數學或計算機相關專業，編程能力還可以的話，稍微看一下爬蟲知識，主要涉及一門語言的爬蟲庫、html解析、內容存儲等，復雜的還需要了解URL排重、模擬登錄、驗證碼識別、多線程、代理、移動端抓取等。由於在校學生的工程經驗比較少，建議只接一些少量數據抓取的項目，而不要去接一些監控類的項目、或大規模抓取的項目。慢慢來，步子不要邁太大。
（2）在職人員。如果你本身就是爬蟲工程師，接私活很簡單。如果你不是，也不要緊。只要是做IT的，稍微學習一下爬蟲應該不難。在職人員的優勢是熟悉項目開發流程，工程經驗豐富，能對一個任務的難度、時間、花費進行合理評估。可以嘗試去接一些大規模抓取任務、監控任務、移動端模擬登錄並抓取任務等，收益想對可觀一些。

渠道：淘寶、熟人介紹、豬八戒、csdn、發源地、QQ群等！

(8)python天貓擴展閱讀：

網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

隨著網路的迅速發展，萬維網成為大量信息的載體，如何有效地提取並利用這些信息成為一個巨大的挑戰。搜索引擎(Search Engine)，例如傳統的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作為一個輔助人們檢索信息的工具成為用戶訪問萬維網的入口和指南。但是，這些通用性搜索引擎也存在著一定的局限性，如：

(1)不同領域、不同背景的用戶往往具有不同的檢索目的和需求，通用搜索引擎所返回的結果包含大量用戶不關心的網頁。

(2)通用搜索引擎的目標是盡可能大的網路覆蓋率，有限的搜索引擎伺服器資源與無限的網路數據資源之間的矛盾將進一步加深。

(3)萬維網數據形式的豐富和網路技術的不斷發展，圖片、資料庫、音頻、視頻多媒體等不同數據大量出現，通用搜索引擎往往對這些信息含量密集且具有一定結構的數據無能為力，不能很好地發現和獲取。

(4)通用搜索引擎大多提供基於關鍵字的檢索，難以支持根據語義信息提出的查詢。

為了解決上述問題，定向抓取相關網頁資源的聚焦爬蟲應運而生。聚焦爬蟲是一個自動下載網頁的程序，它根據既定的抓取目標，有選擇的訪問萬維網上的網頁與相關的鏈接，獲取所需要的信息。與通用爬蟲(general purpose web crawler)不同，聚焦爬蟲並不追求大的覆蓋，而將目標定為抓取與某一特定主題內容相關的網頁，為面向主題的用戶查詢准備數據資源。

1 聚焦爬蟲工作原理以及關鍵技術概述

網路爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。傳統爬蟲從一個或若干初始網頁的URL開始，獲得初始網頁上的URL，在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據一定的網頁分析演算法過濾與主題無關的鏈接，保留有用的鏈接並將其放入等待抓取的URL隊列。然後，它將根據一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網頁URL，並重復上述過程，直到達到系統的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網頁將會被系統存貯，進行一定的分析、過濾，並建立索引，以便之後的查詢和檢索；對於聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結果還可能對以後的抓取過程給出反饋和指導。

相對於通用網路爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：

(1) 對抓取目標的描述或定義；

(2) 對網頁或數據的分析與過濾；

(3) 對URL的搜索策略。

⑨ 人工智慧應用領域有

人工智慧應用的七大領域

人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
人工智慧具有廣闊的前景，日前「AI+」已經成為公司，發展至今，下面是2019人工智慧應用最為廣泛的幾大場景。

家居

智能家居主要是基於物聯網技術，通過智能硬體、軟體系統、雲計算平台構成一套完整的智能家居生態圈。用戶可以進行遠程式控制制設備，設備間可以互聯互通，並進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發展，智能音箱成為一個爆發點。
小米、天貓、Rokid 等企業紛紛推出自身的智能音箱，不僅成功打開家居市場，也為未來更多的智能家居用品培養了用戶習慣。但目前家居市場智能產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智能家居服務環境，是該行業下一步的發力點。

零售

人工智慧在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是熱門方向。京東自主研發的無人倉採用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智慧、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。
圖普科技則將人工智慧技術應用於客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。

交通

智能交通系統是通信、信息和控制技術在智能交通系統中集成應用的產物。ITS 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行採集和分析，可以對交通進行實施監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。

醫療

目前，在垂直領域的圖像演算法和自然語言處理技術已基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智慧細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平台的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。盡管智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、葯物開發等方面發揮著重要作用，但由於各醫院之間醫學影像數據、電子病歷等不流通，導致企業與醫院之間合作不透明等問題，使得技術發展與數據供給之間存在矛盾。

教育

科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智慧在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、試題答題等；通過語音識別可以糾正、改進發音；而人機交互可以進行在線答疑解惑等功能。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。

物流

物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在「最後一公里」的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。

安防

近些年來，中國安防監控行業發展迅速，視頻監控數量不斷增長，在公共和個人場景監控攝像頭安裝總數已經超過了1.75億。而且，在部分一線城市，視頻監控已經實現了全覆蓋。不過，相對於國外而言，我國安防監控領域仍然有很大成長空間。

截至當前，安防監控行業的發展經歷了四個發展階段，分別為模擬監控、數字監控、網路高清、智能監控時代。每一次行業變革，都得益於演算法、晶元和零組件的技術創新，以及由此帶動的成本下降。因而，產業鏈上游的技術創新與成本控製成為安防監控系統功能升級、產業規模增長的關鍵，也成為產業可持續發展的重要基礎。

⑩ python爬取用戶評價的目的與意義

是為了從互聯網上抓取對於我們有價值的信息。
比如說：訪問天貓的網站，搜索對應的商品，然後爬取它的評論數據，可以作為設計前期的市場調研的數據，幫助很大。
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，雖然C++、Java、GO等編程語言也可以寫爬蟲，但Python更具優勢，不僅擁有優秀的第三方庫，還可以為我們做很多的事情，比如：收集數據、數據儲存、網頁預處理等。