在跨境电商领域，Shopee作为东南亚及中国台湾地区领先的电商平台，拥有海量的商品信息。无论是进行市场调研、数据分析，还是寻找热门商品，根据关键词获取Shopee商品列表都是一项极具价值的任务。然而，手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是，通过编写Python爬虫程序，我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Python爬虫根据关键词获取Shopee商品列表，并提供完整的代码示例。
一、为什么选择Python爬虫？
Python因其简洁的语法和强大的库支持，成为爬虫开发的首选语言之一。以下是Python爬虫的几个优势：
- 丰富的库支持Python拥有强大的第三方库，如requests用于发送网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML页面，pandas用于数据处理和存储。
- 易学易用Python语法简洁，易于上手，适合初学者快速入门。
- 强大的社区支持Python拥有庞大的开发者社区，遇到问题时可以轻松找到解决方案。
二、准备工作
在开始编写爬虫之前，我们需要做好以下准备工作：
- Python环境确保你的电脑上安装了Python（推荐使用Python 3.8及以上版本）。
- 安装必要的库我们需要以下Python库：requests：用于发送HTTP请求。pandas：用于将数据存储为表格格式，方便后续分析。安装这些库非常简单，只需要运行以下命令即可：bash复制pip install requests pandas
三、代码实现
1. 发送HTTP请求获取商品列表
Shopee提供了API接口用于根据关键词搜索商品。通过关键词，我们可以发送请求并获取商品列表。
示例代码：
Python
import requests
import pandas as pd
def fetch_shopee_product_list(keyword):
url = f"https://shopee.tw/api/v2/search_items/?by=relevancy&keyword={keyword}&limit=100"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
"Accept": "application/json"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
return None
def save_product_list(data, file_path):
products = data.get("items", [])
product_details = []
for item in products:
product_details.append({
"商品名称": item.get("name", ""),
"价格": item.get("price", 0) / 100000, # Shopee价格单位为分
"库存": item.get("stock", 0),
"销量": item.get("sold", 0),
"商品链接": f"https://shopee.tw/{item.get('name', '')}-i.{item.get('shopid', '')}.{item.get('itemid', '')}"
})
df = pd.DataFrame(product_details)
df.to_csv(file_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
print(f"商品列表已保存到 {file_path}")
if __name__ == "__main__":
keyword = "手机" # 替换为实际关键词
output_file = "shopee_product_list.csv"
product_data = fetch_shopee_product_list(keyword)
if product_data:
save_product_list(product_data, output_file)四、注意事项
- 遵守法律法规在抓取数据时，请确保遵守相关法律法规，尊重数据的版权和隐私。
- 尊重网站规则遵循Shopee的robots.txt文件规定，合理设置请求频率，避免对服务器造成过大压力。
- 异常处理在实际开发中，建议添加异常处理机制，以应对网络请求失败、数据解析错误等情况。
- 反爬虫机制Shopee可能会有反爬虫机制，例如设置频率限制或验证码等。为了避免被封禁，建议使用代理IP、随机延时等方法。
五、总结
通过上述代码示例，我们可以轻松实现根据关键词获取Shopee商品列表的功能。Python爬虫不仅具有强大的功能和稳定性，还可以通过丰富的库支持实现高效的数据抓取和解析。希望这篇文章能为你提供一些启发和帮助。如果你对爬虫开发有更多兴趣，可以尝试探索更复杂的功能，如多线程爬取、数据可视化等。
如果你在实践中遇到任何问题，欢迎随时交流和讨论。让我们一起用技术的力量，解锁更多可能！
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