Python多线程爬取淘宝商品数据的实现方法 |python3 打印至文件

1. 获取淘宝商品列表页的URL/search?q=xxx&s=0，其中xxx为搜索关键字，s为页码数，每页显示44个商品。可以通过循环遍历页码数，构造出所有商品列表页的URL。

2. 解析商品列表页HTML内容

使用requests库发送HTTP请求，获取商品列表页的HTML内容。然后使用BeautifulSoup库对HTML内容进行解析，提取出每个商品的详细信息，包括商品名称、价格、销量、店铺名称、店铺评分等。

3. 多线程爬取g库，创建多个线程同时爬取商品信息，提高爬取效率。可以将每个线程的爬取范围设置为一页，即爬取一页的商品信息。每个线程爬取完一页后，将爬取到的商品信息存储到一个队列中，供后续处理。

4. 处理爬取到的商品信息

在主线程中，从队列中取出爬取到的商品信息，进行处理。可以将商品信息存储到数据库中，或者直接输出到控制台。

“`port requestsport BeautifulSoupportgport queue

商品列表页URL格式plate/search?q={}&s={}’

商品列表页关键字

keywords = [‘手机’, ‘电脑’, ‘数码’, ‘家电’]

线程数um = 4

商品信息队列

goods_queue = queue.ueue()

爬取商品信息fo(keyword, page)plateat(keyword, page44)

resp = requests.get(url)l.parser’)sverReq’)same.select(‘.title a’)[0].text.strip()g’)[0].text.strip()t’)[0].text.strip()ameame’)[0].text.strip()fo’)[0].text.strip()

goods = {ameame,

‘price’ price,

‘sales’ sales,ameame,

‘shop_score’ shop_score

}

goods_queue.put(goods)

多线程爬取商品信息ulti_thread_crawl()

threads = [] keywordsgeum)gfo, args=(keyword, i))d(t)

t.start() threads()

处理爬取到的商品信息fo()otpty()

goods = goods_queue.get()t(goods)

主函数ameain__’ulti_thread_crawl()fo()

以上就是使用。