电商数据分析是个香饽饽，可市面上的数据采集工具要不贵得吓人，要不就是各种广告弹窗。干脆自己动手写个爬虫，想抓啥抓啥，还能学点技术。今天咱聊聊怎么用Python写个简单的电商数据爬虫。

打好基础：搞定请求头

别看爬虫很牛，但基础工作得做足。浏览器访问网页时会带上各种 请求头信息 ，咱们写爬虫也得模仿这个行为，不然分分钟被网站拦截。

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',

'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',

'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5',

}

温馨提示：每个网站的反爬策略不一样，有时候可能需要加上Cookie、Referer等信息。要是遇到了再加就成。

发起请求：requests库来帮忙

发请求用 requests库 准没错，简单好用还稳定。pip安装一下就能用：

import requests

def get_page(url):

try:

response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)

return response.text

except Exception as e:

print(f'哎呀，出错了：{e}')

return None

解析数据：BeautifulSoup大显神通

拿到网页内容后，就该解析数据了。 BeautifulSoup 是个好帮手，把乱糟糟的HTML转成结构化的数据：

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_product(html):

if not html:

return []

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

products = []

items = soup.find_all('div', class_='item') # 具体class名要看网站结构

for item in items:

product = {

'title': item.find('div', class_='title').text.strip(),

'price': item.find('span', class_='price').text.strip(),

'sales': item.find('span', class_='sales').text.strip()

}

products.append(product)

return products

存储数据：pandas帮你整理

数据爬下来了，得好好存起来。用 pandas 转成Excel，分析起来贼方便：

import pandas as pd

def save_data(products):

df = pd.DataFrame(products)

df.to_excel('products.xlsx', index=False)

print(f'搞定！共保存了{len(products)}条数据')

完整代码：整合一下

把上面的代码整合一下，就能一键采集数据了：

def main():

base_url = 'https://example.com/products?page={}' # 替换成实际的网站

all_products = []

for page in range(1, 6): # 采集5页数据

url = base_url.format(page)

print(f'正在爬取第{page}页...')

html = get_page(url)

products = parse_product(html)

all_products.extend(products)

time.sleep(1) # 别爬太快，对别人服务器好点

save_data(all_products)

if __name__ == '__main__':

main()

温馨提示：记得改成你要爬的网站地址，不同网站的HTML结构不一样，解析规则也得相应调整。

反爬处理：多动点小脑筋

网站肯定不愿意让你随便爬数据，咱得讲究点技巧：

• IP代理池：换着IP访问，降低被封风险

• 随机延时：别一直用固定间隔，显得太机械

• 随机UA：多准备几个User-Agent轮着用

• 验证码处理：遇到验证码可以用OCR识别

这个爬虫还挺实用，不光能爬电商数据，改改解析规则，啥数据都能爬。写爬虫最重要的是要有耐心，遇到问题别着急，慢慢调试就成。代码写好了，运行起来那叫一个爽，分分钟几千条数据到手。