Python 采集京东手机商品标题，价格，评论，商品图片等

这段Python代码主要用于从京东网站的搜索结果页面抓取关于手机商品的信息，包括商品标题，价格，评论数以及商品图片的链接。

代码都测试验证过都能正常跑通，实现效果，由于各大网站防爬机制随时可能更新，代码可能失效。思路可以参考

它首先向给定的URL发出请求，然后使用BeautifulSoup库来解析返回的HTML文档。在解析过程中，它查找包含商品信息的HTML元素，并从这些元素中提取出我们需要的信息。提取出的信息会被保存为一个Python列表，每一项都代表一个商品，每一项都是一个包含商品标题，价格，评论数以及商品图片链接的列表。商品采集封装API测试

名称	类型	必须	描述
key	String	是	调用key（必须以GET方式拼接在URL中）
secret	String	是	调用密钥
api_name	String	是	API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_search_shop等]
cache	String	否	[yes,no]默认yes，将调用缓存的数据，速度比较快
result_type	String	否	[json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式，默认为json，jsonu输出的内容中文可以直接阅读
lang	String	否	[cn,en,ru]翻译语言，默认cn简体中文
version	String	否	API版本

然后，这个程序使用Pandas库将提取出的数据转换为一个DataFrame对象，这样就可以方便地处理数据，比如进行排序，过滤，统计等操作。最后，它将DataFrame对象保存为一个Excel文件，可以直接在Excel中打开查看。

在实现过程中，这段代码使用了requests库来发出HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML文档，Pandas库来处理和保存数据。

你需要安装如下几个Python库：

requests：发送HTTP请求

BeautifulSoup：解析HTML代码

pandas：处理数据和保存数据到Excel

openpyxl：pandas的依赖库，用于写入Excel文件

如果这些库尚未安装，可以使用pip进行安装：

pip install requests beautifulsoup4 pandas openpyxl

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# Xpanx.com 专业网络爬虫程序定制，加微信 LiteMango（付费）def get_data(url):    headers = {        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36",        "Referer": "https://search.jd.com"    }    r = requests.get(url, headers=headers)    r.encoding = 'utf-8'    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")    return soup
def parse_data(soup):    data = []    items = soup.find_all('li', {'class': 'gl-item'})    for item in items:        try:            title = item.find('div', {'class': 'p-name p-name-type-2'}).a.em.text            price = item.find('div', {'class': 'p-price'}).strong.i.text            comment = item.find('div', {'class': 'p-commit'}).strong.a.text            img_url = item.find('div', {'class': 'p-img'}).a.img['data-lazy-img']            data.append([title, price, comment, img_url])        except AttributeError:            continue    return data
def data_to_excel(data):    df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Price', 'Comment', 'Image URL'])    df.to_excel('jd_products.xlsx', index=False)
if __name__ == "__main__":    url = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&pvid=541bde5713154895ad650c43c4167c10"    soup = get_data(url)    data = parse_data(soup)    data_to_excel(data)