1.在淘宝上卖的淘宝淘宝网站源码到底能用不
2.利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

在淘宝上卖的网站源码到底能用不

       1. 切勿购买网络上广泛流传且漏洞百出的源码。这类源码通常仅在购买后进行简单调试即交付使用，软件软件后续遇到问题时可能无人负责解决。源码源码

       2. 网络上许多源码是淘宝淘宝免费的，如果您目的采集采集75的源码是研究学习，可以寻找免费的软件软件资源。但请注意，源码源码不论是淘宝淘宝否付费，源码的采集采集质量和安全性都是需要考虑的问题。

       3. 购买时应选择原创和正版的软件软件源码，避免低价但安全性较差的源码源码产品。在淘宝搜索产品时，淘宝淘宝可以标注“原创”二字进行筛选。采集采集原创源码的软件软件价格虽然较高，但相比委托专业人员开发还是要低得多。

       4. 考虑使用织梦系统，这类系统通常带有内容采集功能。但请注意，并非所有源码都适合所有用户，还债源码淘宝上的源码分为几个等级。

       5. 淘宝上的源码大致可分为几个价位段：一是几元到几十元的小型源码，这些很可能是从免费下载站获取并打包销售的，主要面向寻求低成本解决方案的客户；二是到几百元的中档源码，部分由个人程序员开发，如源码等，因其个人成本较低，价格也相对适中；三是1千到几千元的专业源码，主要由公司提供，如良精、网软等大型公司，因其公司运作成本，价格也相对较高。

       6. 在购买时，请让卖家提供测试站点以供查验前后台功能，并在交易确认所购买的源码与测试站点一致后再付款。这样可以避免购买到不兼容或不实用的程序。

       7. 最后提醒，价格通常反映了产品的庆祝源码质量。如果您希望仅以几元钱的成本获得优质程序，可能会上当受骗，那时就怪不得他人了。

利用Python爬虫爬取淘宝商品做数据挖掘分析实战篇，超详细教程

       项目内容

       案例选择商品类目：沙发；数量：共页个商品；筛选条件：天猫、销量从高到低、价格元以上。

       以下是分析，源码点击文末链接

       项目目的

       1. 对商品标题进行文本分析，词云可视化。

       2. 不同关键词word对应的sales统计分析。

       3. 商品的价格分布情况分析。

       4. 商品的销量分布情况分析。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布。

       6. 商品价格对销量的影响分析。

       7. 商品价格对销售额的影响分析。

       8. 不同省份或城市的商品数量分布。

       9. 不同省份的商品平均销量分布。

       注：本项目仅以以上几项分析为例。祖传源码

       项目步骤

       1. 数据采集：Python爬取淘宝网商品数据。

       2. 数据清洗和处理。

       3. 文本分析：jieba分词、wordcloud可视化。

       4. 数据柱形图可视化barh。

       5. 数据直方图可视化hist。

       6. 数据散点图可视化scatter。

       7. 数据回归分析可视化regplot。

       工具&模块：

       工具：本案例代码编辑工具Anaconda的Spyder。

       模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn等。

       原代码和相关文档后台回复“淘宝”下载。

       一、miu源码爬取数据

       因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改headers参数，但仍然不能保证每次%爬取，所以，我增加了循环爬取，直至所有页爬取成功停止。

       说明：淘宝商品页为JSON格式，这里使用正则表达式进行解析。

       代码如下：

       二、数据清洗、处理：

       (此步骤也可以在Excel中完成，再读入数据)

       代码如下：

       说明：根据需求，本案例中只取了item_loc、raw_title、view_price、view_sales这4列数据，主要对标题、区域、价格、销量进行分析。

       代码如下:

       三、数据挖掘与分析：

       1. 对raw_title列标题进行文本分析：

       使用结巴分词器，安装模块pip install jieba。

       对title_s（list of list格式）中的每个list的元素（str）进行过滤，剔除不需要的词语，即把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：

       为了准确性，这里对过滤后的数据title_clean中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一。

       观察word_count表中的词语，发现jieba默认的词典无法满足需求。

       有的词语（如可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词（也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）。

       词云可视化：

       安装模块wordcloud。

       方法1：pip install wordcloud。

       方法2：下载Packages安装：pip install 软件包名称。

       软件包下载地址：lfd.uci.edu/~gohlke/pyt...

       注意：要把下载的软件包放在Python安装路径下。

       代码如下：

       分析

       1. 组合、整装商品占比很高；

       2. 从沙发材质看：布艺沙发占比很高，比皮艺沙发多；

       3. 从沙发风格看：简约风格最多，北欧风次之，其他风格排名依次是美式、中式、日式、法式等；

       4. 从户型看：小户型占比最高、大小户型次之，大户型最少。

       2. 不同关键词word对应的sales之和的统计分析：

       （说明：例如词语‘简约’，则统计商品标题中含有‘简约’一词的商品的销量之和，即求出具有‘简约’风格的商品销量之和）

       代码如下：

       对表df_word_sum中的word和w_s_sum两列数据进行可视化。

       （本例中取销量排名前的词语进行绘图）

       由图表可知：

       1. 组合商品销量最高；

       2. 从品类看：布艺沙发销量很高，远超过皮艺沙发；

       3. 从户型看：小户型沙发销量最高，大小户型次之，大户型销量最少；

       4. 从风格看：简约风销量最高，北欧风次之，其他依次是中式、美式、日式等；

       5. 可拆洗、转角类沙发销量可观，也是颇受消费者青睐的。

       3. 商品的价格分布情况分析：

       分析发现，有一些值太大，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 商品数量随着价格总体呈现下降阶梯形势，价格越高，在售的商品越少；

       2. 低价位商品居多，价格在-之间的商品最多，-之间的次之，价格1万以上的商品较少；

       3. 价格1万元以上的商品，在售商品数量差异不大。

       4. 商品的销量分布情况分析：

       同样，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择销量大于的商品。

       代码如下：

       由图表及数据可知：

       1. 销量以上的商品仅占3.4%，其中销量-之间的商品最多，-之间的次之；

       2. 销量-之间，商品的数量随着销量呈现下降趋势，且趋势陡峭，低销量商品居多；

       3. 销量以上的商品很少。

       5. 不同价格区间的商品的平均销量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 价格在-之间的商品平均销量最高，-之间的次之，元以上的最低；

       2. 总体呈现先增后减的趋势，但最高峰处于相对低价位阶段；

       3. 说明广大消费者对购买沙发的需求更多处于低价位阶段，在元以上价位越高平均销量基本是越少。

       6. 商品价格对销量的影响分析：

       同上，为了使可视化效果更加直观，这里我们选择价格小于的商品。

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：随着商品价格增多其销量减少，商品价格对其销量影响很大；

       2. 价格-之间的少数商品销量冲的很高，价格-之间的商品多数销量偏低，少数相对较高，但价格以上的商品销量均很低，没有销量突出的商品。

       7. 商品价格对销售额的影响分析：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 总体趋势：由线性回归拟合线可以看出，商品销售额随着价格增长呈现上升趋势；

       2. 多数商品的价格偏低，销售额也偏低；

       3. 价格在0-的商品只有少数销售额较高，价格2万-6万的商品只有3个销售额较高，价格6-万的商品有1个销售额很高，而且是最大值。

       8. 不同省份的商品数量分布：

       代码如下：

       由图表可知：

       1. 广东的最多，上海次之，江苏第三，尤其是广东的数量远超过江苏、浙江、上海等地，说明在沙发这个子类目，广东的店铺占主导地位；

       2. 江浙沪等地的数量差异不大，基本相当。

       9. 不同省份的商品平均销量分布：

       代码如下：

       热力型地图

       源码：Python爬取淘宝商品数据挖掘分析实战