基于DrissionPage的TB商品信息采集与可视化分析
一、项目配景随着电子商务的快速发展，淘宝作为中国最大的电商平台之一，拥有海量的商品信息。这些数据对于市场分析、用户行为研究以及竞争谍报收集具有紧张意义。然而，由于淘宝的反爬虫机制和复杂的页面结构，直接获取商品信息并不容易。尤其是在电商行业高速发展的本日，商品代价数据是市场分析和商业决议的紧张依据。传统人工采集方式存在效率低、覆盖面窄、实时性差等痛点。本项目通过实现自动化爬虫体系，可完成以下目标：
[*] 实时监控：动态跟踪商品代价波动
[*] 竞品分析：横向对比同类商品订价策略
[*] 市场洞察：发现代价分布规律与异常值
[*] 数据沉淀：构建商品信息数据库
本项目旨在通过利用DrissionPage工具，结合Python编程语言，实现对淘宝商品信息的自动化采集，并基于采集到的数据生成代价分布的可视化图表，帮助用户快速了解商品的代价区间。
二、项目概述
本项目的核心目标是实现以下功能：
[*]商品信息采集：根据用户输入的商品名称，自动抓取淘宝平台上的相干商品信息（包括店铺名称、所在都会、商品ID、商品名称和代价）。
[*]数据存储：将采集到的商品信息保存为当地文件，便于后续分析。
[*]数据可视化：基于采集到的商品代价数据，生成代价分布的直方图，直观展示商品代价区间。
三、需求分析
3.1 功能性需求
需求类型 详细描述 数据采集 支持关键词搜索、分页爬取、动态加载处理 数据剖析 提取商品名称、代价、店铺信息、地理位置等20+字段 数据存储 当地文件存储（TXT/CSV）、结构化工整、支持追加写入 可视化分析 生成代价分布直方图、带KDE曲线、自顺应分箱 异常处理 网络超时重试、反爬检测规避、数据格式容错 3.2 非功能性需求
指标 目标值 采集效率 单页相应时间 < 3s（不含人为耽误） 数据精度 字段完整率 ≥ 98% 体系稳定性 连续运行12小时无端障 资源占用 内存占用 < 500MB 四、技能难点分析
4.1 TB数据包分析
打开TB网站，模拟正常用户搜索某一品类商品流程，进而分析数据包。我们搜索商品关键字可以发现对应的数据在以下数据包中，由此可以进行数据包的监听。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8d41df26334c4a3a83cbff1858e4b62d.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1a2032b8b33244d598a1bc84e67a3a55.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/de91f1c249e14c079be4d7f9c3f1717b.png
4.2 指定数据包监听
淘宝的商品信息是通过动态加载的方式出现的，数据并非直接嵌入HTML中，而是通过API接口返回的类JSON格式数据。因此，需要监听网络请求并提取JSON数据。
解决方案：
# 精准监听特定API请求
self.page.listen.start('mtop.relationrecommend.wirelessrecommend.recommend/2.0/')
self.page.get(url)
res_data = self.page.listen.wait()# 等待目标API响应
json_data = json.loads(res_data.response.body)# 去除首尾干扰字符 4.3中文字体配置：
在生成可视化图表时，Matplotlib默认不支持中文表现，可能会导致乱码题目。为此，项目中引入了matplotlib.font_manager模块，配置中文字体以确保图表中的中文可以或许正确表现。
def _configure_fonts(self):
"""配置中文字体（解耦Tkinter初始化）"""
try:
# 1. 配置Matplotlib字体
font_path = 'C:/Windows/Fonts/msyh.ttc'# 确保路径存在
self.font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
# 设置全局字体配置
plt.rcParams['font.sans-serif'] =
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 2. 延迟初始化Tkinter字体（使用时再配置）
self._need_configure_tk_font = True
except Exception as e:
print(f"Matplotlib字体配置失败: {e}")
# 使用备用方案
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 4.4 数据洗濯与处理
从返回的数据中进行截取处理并转为JSON数据，进而从中提取的商品信息。可能存在格式不划一的情况（如都会信息的分隔符）。项目中通过字符串操作等方式对数据进行洗濯，确保数据的准确性。
def deal_json_data(self, json_data):
"&
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