<p>本文讲述如何利用Python模拟淘宝的搜索过程并对搜索结果进行初步的数据可视化分析。</p>
- 搜索过程的模拟：淘宝的搜索页面有两种形式，一种形式是手机大类产品页面，一种形式是其余产品页面。当然其余搜索占了总搜索类别的99%以上，本文会以其余为主进行淘宝搜索的模拟；
- 初步数据可视化分析：对搜索回来的数据，通过店铺城市生成坐标数据，并将销量、售价在地图上标示出来。坐标数据的获得要通过高德地图的API插口，数据可视化为利用Plotly生成Buble Map。
利用Python模拟搜索过程
<p>首先需要先对淘宝的模式进行标识，通过几个关键词搜索之后，可以发现其地址的变化规律，如下图所示：</p>
淘宝搜索**脱皮绿豆**试试
<p>忽略掉q=脱皮绿豆后面的部分试试，在网址栏输入(https://s.taobao.com/search?q=脱皮绿豆) ，发现可行。这样就简单了，后续就是解析生成页、生成翻页器、以及存储生成数据即可。</p>
解析生成页
<p>和之前的例子类似，结合requests以及BeautifulSoup来完成页面数据下载：</p>
def mainPaser(url):
Headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/37.0.2049.0 Safari/537.36"}
Response = requests.get(url, headers=Headers)
Interial = BeautifulSoup(Response.content, 'lxml')
pageConfig = Interial.find('script', text=re.compile('g_page_config'))
return pageConfig.string
<p>继续对淘宝的页面进行Inspect，发现每一框的店铺数据储存在g_page_config中的auctions中，并且g_page_config中的数据为json格式。</p>
淘宝搜索页面
g_page_config以及auctions
获取原始数据
<p>在Python中，json可以通过专门的解析器来完成。通过其中的loads 和dumps 可以轻易的在json以及str之间做转换。将str转换为json格式，在通过pandas 的read_json获取json中的数据信息。</p>
<p>每一框店铺的数据涵括非常丰富的店铺信息以及销售信息，在这里仅收集宝贝分类(category)、评论数(comment_count)、宝贝位置(item_loc)、店铺名称(nick)、宝贝名称(raw_title)、原价格(reserve_price)、显示价格(view_price)、销量(view_sales)进行分析：</p>
neededColumns = ['category', 'comment_count', 'item_loc', 'nick', 'raw_title', 'view_price', 'view_sales']
PageConfig = re.search(r'g_page_config = (.*?);\n', pageConfig.string)
pageConfigJson = json.loads(gPageConfig.group(1))
pageItems = pageConfigJson['mods']['itemlist']['data']['auctions']
pageItemsJson = json.dumps(pageItems)
pageData = pd.read_json(pageItemsJson)
neededData = pageData[Paser.neededColumns]
整理生成数据
<p>接下来就是对得出的数据进行整理，我们先看看neededData的结构是如何，如下表所示：</p>
neededData
<p>其中item_loc是网店的地址，可以看到直辖市是比较特殊的存在，将这一列改的省份名称删掉，方法是单独将这一列拿出来通过pandas.Series.str.split来处理，以空格为标识符，将该列的省份以及城市拆分为两列，结果如下图，通过pandas.DataFrame.fillna向左填充对None进行填充：</p>
fillna前
fillna后
<p>这样就实现对item_loc列的修改，看回neededData那张图，最后一列view_sales中，需要将每个单元格中付款两个字删去。需要采用pandas.Series.str.extract，结合正则表达式来处理。将数字文本拖出来之后，还需要通过astype函数将其转化为int格式，并增加时间列。最后该段数据整理的代码，以及处理后的效果图为：</p>
cityData = neededData['item_loc'].str.split(' ', expand = True)
cityData.fillna(method = 'pad', axis= 1, inplace= True)
neededData.loc[:,('item_loc')] = cityData[1]
neededData.loc[:,('view_sales')] = neededData['view_sales'].str.extract('([\d]*)([\w]*)').get(0)
neededData.loc[:,('view_sales')] = neededData['view_sales'].astype(int)
neededData['time'] = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H')
处理结果
生成翻页器
<p>最后就是生成翻页器了，在刚刚的g_page_config中搜索pager试试：</p>
寻找翻页器
寻找翻页器
<p>将其中的\\u003d和=以及\\u0026和&作替换（我是通过字符替换处理。。单应该存在更加方便的，从编码角度入手处理的方法。。求指教），并更换一二三页，发现网址最后的参数s分别为0，44，88。结合上面第二张图，可以猜到这个数字为单页的店铺总量，当页面默认每页的店铺数为44的时候，只需要更改该参数即可达到翻页效果。</p>
数据可视化
<p>为了对将销售数据以及评论数据放在地图上，显示区域集中情况，首先需要将城市信息转化为坐标信息，这个时候需要用到高德地图的API插口。而为了减少反复查询的次数，需要对坐标信息进行存储，即将位置数据存储在sql中，逻辑是这样：</p>
查询框图逻辑
<p>采用sqlite进行地理数据的存储和查询，对于查询存在的数据直接输出，查询不存在的数据需要通过高德地图的行政区域查询功能查询。首先需要注册自己的一个key，并在对应账号的控制版内增加Web服务API功能，使用过程中将key值以及设置信息用dict格式表示，并加载在requests的param中。查询输出的数据格式有两种，一种是json，一种是xml。这里输出json，对json的字符串通过正则表达式将经纬度信息提取出来，提取出后存储在数据文件中，并进行输出。 </p>
def getCenter(city):
conn = sqlite3.connect('citydata.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS CITYDATA(citycode text primary key , name text, latitude real, longitude real);")
cursor.execute("SELECT latitude, longitude FROM CITYDATA WHERE name = ?", (city,))
res = cursor.fetchall()
if not res:
payload = {
##yourkey = the key applied from amap.com
'key':yourkey,'keywords':'',
'subdistrict': '0','showbiz':False,'output':'json',
}
payload['keywords'] = city
jsonData = requests.get('http://restapi.amap.com/v3/config/district?', params = payload)
jsonText = jsonData.text
center = re.search(r'\"([\d]*\.[\d]*)\,([\d]*\.[\d]*)\"', jsonText)
cityCode = re.search(r'\"citycode\"\:\"(\d*)\"', jsonText)
latitude = float(center.group(1))
longitude = float(center.group(2))
cursor.execute("INSERT INTO CITYDATA VALUES(?, ?, ?, ?);", [cityCode.group(1), city, latitude, longitude])
cursor.close()
conn.commit()
return latitude, longitude
else:
res = list(res[0])
return res[0], res[1]
<p>经纬度数据获得后，需要输出到现有的dataFrame中，由于上述函数有两个输出，不能通过apply函数得出，需要结合zip以及map函数来实现双输出：</p>
neededData['latitude'], neededData['longitude'] = zip(*neededData['item_loc'].map(getCenter))
数据可视化
<p>dataFrame的可视化工具有很多，常用的有matplotlib。但对于生成地理信息图，似乎plotly更具有优势，并且经过优化后，plotly生成的图像质量要更高。尝试下对view_sales列进行可视化操作，首先对该列进行排序：</p>
neededData.sort_values('view_sales', axis = 0, ascending = False, inplace=True)
<p>plotly在第一次使用的时候也需要设置自己的账号信息，具体可以参考getting started，本机只要设置过一次账号后，后面就可以不用再设置了。</p>
<p>首先需要对图例进行设置：</p>
import plotly.plotly as py
length = len(newData)
limits = [(0, int(0.05*length)),(int(0.05*length), int(0.2*length)),(int(0.2*length),int(0.5*length)),(int(0.5*length),length)]
colors = ["#0A3854","#3779A3", "#1B85C6", "#C0DAEA"]
cities = []
<p>而后就是设置每个点的地理信息、泡泡面积大小、泡泡颜色，并将dataFrame中的数据转换为ployly可识别的格式中：</p>
for i in range(len(limits)):
lim = limits[i]
df_sub = newData[lim[0]:lim[1]]
city = dict(
type = 'scattergeo',
locationmode = 'china',
lon = df_sub['longitude'],
lat = df_sub['latitude'],
text = df_sub['nick'],
marker = dict(
size = df_sub['view_sales']/10,
color = colors[i],
line = dict(width = 0.5, color = '#000'),
sizemode = 'area',
opacity = 0.5
),
name = "{0} - {1}".format(lim[0], lim[1])
)
cities.append(city)
<p>最后是对图纸信息进行设定，包括标题，是否显示图例。由于ployly中已经包含有地图信息，因此只需设定显示区域(scope)，投影方式(projection)，以及边界线条颜色和边界信息即可：</p>
layout = dict(
title = Keyword + "的淘宝分布",
showlegend = True,
geo = dict(
scope = "asia",
projection = dict(type = 'mercator'),
showland = True,
landcolor = 'rgb(217, 217, 217)',
subunitwidth=1,
countrywidth=1,
subunitcolor="rgb(255, 255, 255)",
countrycolor="rgb(255, 255, 255)",
lonaxis = dict(range = [newData['longitude'].min()-3, newData['longitude'].max() + 3]),
lataxis = dict(range = [newData['latitude'].min()-0.5, newData['latitude'].max() + 0.5]),
),
)
<p>完成后，输出保存即可：</p>
fig = dict(data = cities, layout = layout)
py.iplot(fig, validate = False)
脱皮绿豆的淘宝分布
总结
<p>本文基本实现了最初目的，模拟了淘宝的搜索数据，并初步对数据进行可视化。但该程序还有很多优化的地方：</p>
- 在搜索过程中，发现对于同一个关键词会出现很多不同种类的东西，例如你搜索苹果，可能会出现iphone也有可能出现能吃的苹果，不方便；
- 结合ML，实现深度的搜索，对同一个物品进行价格对比，销量对比，客户评价对比，帮助客户进行选择；
- 可视化的意义没有体现出来；
- 本文中，还有bug未完善，很多地方需要采用try来规避。
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