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Python爬取電商服裝數(shù)據(jù)，解鎖時尚密碼（完整爬蟲+數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)教程）

發(fā)布：2026-06-24 23:59:51 瀏覽：181

一、項目前言

1.1 項目背景

當下服裝行業(yè)迭代速度極快，每季流行色系、版型、面料、定價區(qū)間都在快速變化，普通消費者很難精準把握穿搭風向，服裝商家也難以快速捕捉市場爆款。本項目通過Python爬蟲抓取主流電商平臺公開服裝商品數(shù)據(jù)（商品名稱、售價、銷量、色系、版型、評價、店鋪類型等），再結(jié)合Pandas數(shù)據(jù)清洗、Matplotlib可視化分析，從海量商品數(shù)據(jù)中挖掘真實流行趨勢，解鎖大眾穿搭偏好、爆款規(guī)律、價格帶分布三大時尚密碼。

1.2 項目說明與合規(guī)提醒（重中之重）

合規(guī)聲明：本項目僅爬取電商平臺公開非隱私商品展示數(shù)據(jù)，遵循robots協(xié)議，限制爬蟲請求頻率，禁止高頻暴力爬取、禁止爬取用戶隱私信息、禁止商用倒賣數(shù)據(jù)。僅用于個人Python學習、市場數(shù)據(jù)分析學習，切勿用于違規(guī)商業(yè)用途。

1.3 實現(xiàn)目標

抓取電商女裝/男裝核心商品字段：標題、售價、原價、銷量、商品鏈接、主圖標簽、風格分類
自動清洗臟數(shù)據(jù)：去除無效商品、價格異常值、重復商品數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析可視化：熱門色系分布、主流價格帶、爆款版型、高銷量服裝風格
輸出時尚分析結(jié)論：當下穿搭流行趨勢、性價比服裝選購區(qū)間、商家爆款打造思路

二、環(huán)境準備

2.1 需要安裝的第三方庫

# 網(wǎng)絡請求庫
pip install requests
# 網(wǎng)頁解析庫
pip install lxml beautifulsoup4
# 數(shù)據(jù)處理
pip install pandas openpyxl
# 數(shù)據(jù)可視化
pip install matplotlib
# 隨機休眠，規(guī)避反爬
pip install time random

2.2 爬蟲核心技術棧

Requests發(fā)送網(wǎng)絡請求 + BeautifulSoup靜態(tài)頁面解析 + Pandas數(shù)據(jù)存儲與清洗 + Matplotlib圖表可視化 + 隨機請求間隔、請求頭偽裝規(guī)避基礎反爬

三、完整爬蟲代碼（靜態(tài)電商服裝頁面，可直接運行）

本次選用無復雜接口加密、適合新手學習的電商靜態(tài)服裝列表頁模板，模擬真實電商服裝類目頁面，無需登錄、無需cookie，零基礎可直接運行。代碼附帶逐行詳細注釋，方便理解每一步爬取邏輯。

3.1 完整爬蟲源碼

# 導入所需依賴庫
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 設置matplotlib支持中文顯示，解決圖表中文亂碼
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 1. 配置請求頭，偽裝成瀏覽器訪問，規(guī)避基礎反爬
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Referer": "http://www.xxx.com/clothing/"
}

# 存儲所有服裝數(shù)據(jù)的空列表
clothing_data = []

# 2. 定義爬蟲主函數(shù)
def get_clothing_data(page):
    # 模擬電商服裝搜索鏈接：夏季女裝連衣裙類目，分頁爬取
    url = f"http://www.xxx.com/s?wd=夏季連衣裙&page={page}"
    try:
        # 發(fā)送get請求，獲取網(wǎng)頁源碼
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
        response.encoding = "utf-8"
        # 使用lxml解析網(wǎng)頁
        soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
        # 定位商品卡片容器（根據(jù)網(wǎng)頁DOM節(jié)點定位）
        goods_list = soup.find_all("div", class_="goods-item")

        # 遍歷每一件服裝商品
        for goods in goods_list:
            # 商品標題
            title = goods.find("h3", class_="goods-title").get_text(strip=True)
            # 商品現(xiàn)價
            price = goods.find("span", class_="now-price").get_text(strip=True)
            # 商品原價
            original_price = goods.find("span", class_="origin-price").get_text(strip=True)
            # 累計銷量
            sales = goods.find("div", class_="sales-num").get_text(strip=True)
            # 服裝風格標簽（色系/版型/風格）
            style_tag = goods.find("div", class_="style-tag").get_text(strip=True)
            # 商品詳情鏈接
            goods_url = goods.find("a")["href"]

            # 單條商品數(shù)據(jù)存入字典
            item = {
                "商品標題": title,
                "現(xiàn)價(元)": price,
                "原價(元)": original_price,
                "銷量": sales,
                "服裝標簽": style_tag,
                "商品鏈接": goods_url
            }
            clothing_data.append(item)
        print(f"? 第{page}頁數(shù)據(jù)爬取完成，當前已獲取{len(clothing_data)}條服裝數(shù)據(jù)")
    except Exception as e:
        print(f"? 第{page}頁爬取失敗，錯誤信息：{e}")

# 3. 分頁爬取：爬取前5頁服裝數(shù)據(jù)
if __name__ == '__main__':
    print("===== 電商服裝數(shù)據(jù)爬蟲啟動 =====")
    for page_num in range(1, 6):
        get_clothing_data(page_num)
        # 隨機休眠1-3秒，模擬人類瀏覽行為，防止IP封禁
        time.sleep(random.uniform(1, 3))
    
    # 4. 將爬取的數(shù)據(jù)保存為Excel文件，方便后續(xù)分析
    df = pd.DataFrame(clothing_data)
    df.to_excel("電商夏季連衣裙服裝數(shù)據(jù).xlsx", index=False)
    print(f"\n

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