【Python爬虫+可视化案例】采集电商网站商品数据信息，并可视化分析

**Python爬虫+可视化案例**

在本文中，我们将使用Python语言来实现一个电商网站商品数据的爬取和可视化分析。我们将使用Scrapy框架进行爬取，BeautifulSoup库进行网页解析，并使用Matplotlib库进行数据可视化。

**案例背景**

假设我们要爬取一家电商网站的商品信息，包括商品名称、价格、评论数等信息。我们的目标是爬取这些信息并进行可视化分析，以便更好地理解商品销售情况和用户购买行为。

**步骤1：安装必要库**

首先，我们需要安装Scrapy框架和BeautifulSoup库。

bashpip install scrapy beautifulsoup4

bashpip install matplotlib

import scrapyclass EcommerceSpider(scrapy.Spider):
 name = "ecommerce"
 start_urls = [
 ' # 电商网站商品列表页 ]

 def parse(self, response):
 # 解析网页内容，提取商品信息 products = response.css('div.product')
 for product in products:
 yield {
 'name': product.css('h2::text').get(),
 'price': product.css('span.price::text').get(),
 'comments': product.css('span.comments::text').get()
 }

 # 提取下一页链接 next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
 if next_page:
 yield response.follow(next_page, self.parse)

bashscrapy crawl ecommerce

import matplotlib.pyplot as plt#读取爬取的商品信息products = pd.read_json('ecommerce.json')

# 绘制价格分布图plt.hist(products['price'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Price (RMB)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Product Price Distribution')
plt.show()

# 绘制评论数分布图plt.hist(products['comments'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Comments')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Product Comments Distribution')
plt.show()