首页 > 编程语言 >python爬虫获得淘宝商品类目 API 返回值说明

python爬虫获得淘宝商品类目 API 返回值说明

时间:2024-11-14 10:45:42浏览次数:3  
标签:get python 爬虫 类目 API 淘宝 我们

哎呀,说到淘宝商品类目API,这可真是个技术活。想象一下,你坐在电脑前,敲打着键盘,就像是探险家一样,准备深入淘宝这个巨大的宝藏岛。不过,别担心,我们的Python爬虫就是一把锋利的铲子,能帮你挖掘出那些闪闪发光的宝贝信息。

首先,得有个计划。我们要用Python,这个强大的工具,来编写一个爬虫。爬虫的工作就是模拟人类浏览网页的行为,去获取淘宝商品类目API的返回值。但这里有个小秘密,淘宝并不直接提供API接口供我们使用,所以我们得用一些技巧,比如模拟HTTP请求,来“偷窥”那些信息。

下面,就是我们的探险计划:

第一步:准备工具

我们需要Python环境,还有几个强大的库:requests用来发送HTTP请求,json用来解析返回的数据。

import requests
import json

第二步:编写爬虫

我们的爬虫需要伪装成一个普通的浏览器,这样才能不被淘宝发现。我们设置一些HTTP请求的头部信息,比如User-Agent

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

接下来,我们发送请求到淘宝的类目API。这里需要一点小技巧,因为淘宝的API地址是保密的,但我们可以通过分析网页请求来找到它。

url = 'https://s.taobao.com/search?q=关键词&enc=utf-8'
response = requests.get(url, headers=headers)

第三步:解析数据

淘宝的API返回的是JSON格式的数据,我们需要解析这些数据,提取出我们感兴趣的信息。

data = json.loads(response.text)
items = data.get('mods', {}).get('itemlist', {}).get('data', [])
for item in items:
    print(item['title'], item['price'], item['location'])

四步:幽默一下

现在,我们的爬虫已经能够工作了。但别忘了,我们的目标是获取淘宝商品类目API的返回值,而不是真的去偷宝贝。所以,我们的爬虫就像是一个淘气的孩子,偷偷地看了几眼,然后告诉我们:“嘿,我发现了这些宝贝!”

第五步:注意事项

虽然我们的爬虫很强大,但别忘了,淘宝的网页结构可能会变化,所以我们的爬虫可能需要不时更新。另外,淘宝对爬虫有一定的限制,所以我们要小心使用,避免给淘宝服务器带来太大压力。

结语

就这样,我们的Python爬虫探险之旅就结束了。我们不仅获取了淘宝商品类目的信息,还保持了幽默和轻松的氛围。记住,技术是用来解决问题的,而不是制造问题的。所以,让我们用技术来发现更多的可能性吧!

标签:get,python,爬虫,类目,API,淘宝,我们
From: https://blog.csdn.net/2401_87849308/article/details/143735371

相关文章

  • 面试合集2-python篇
    1、统计在一个队列中的数字,有多少个正数,多少个负数,如[1,3,5,7,0,-1,-9,-4,-5,8]2、字符串“axbyczdj”,如果得到结果“abcd” 3、已知一个字符串为“www.baidu.com”,如何得到一个队列[“www”,”baidu”,”com”]4、已知一个数字为1,如何输出“0001” 5、已......
  • 刷题答题脚本—>接入AI (python+css)
    刷题答题脚本———接入AIgithub地址:https://github.com/LY-zhang-yi-hao/do-homework-AI-python创作不易,github点个star,有时间分享更多实用代码,谢谢!本项目使得刷题的脚本的编写下限变低,利用阿里云模型回答问题,不需要进行题库的编写或网页搜索。将问题发送给AI,拿到答案后,进行......
  • java 使用开源免费API实现翻译功能 - 代码基于spring ai和国产大模型
    大模型技术推动翻译进入新阶段过去,我们主要依赖百度或其他团队提供的翻译API来实现中英、英中、日中、中日等多种语言间的翻译。然而,随着大模型技术的发展,其在内容理解能力上已远超传统翻译工具。现在,我们可以完全依靠这些先进的大模型来进行更准确、自然的多语言翻译工作,这......
  • 开源免费翻译API实现英译中 - 含详细可运行代码样例
    大模型提升翻译质量拓宽应用过去我们主要依赖百度或其他团队提供的翻译API来实现中英、英中、日中、中日等多种语言间的翻译。如今,随着大模型技术的发展,其在内容理解方面的能力已经远远超过了上一代的翻译软件。这意味着我们现在可以完全依靠大模型来提供更加精准流畅的翻译服......
  • Python 开发(11):生成器与迭代器 - 高效处理数据流
    Python开发(11):生成器与迭代器-高效处理数据流在Python中,生成器和迭代器是非常强大的工具,能够帮助开发者高效地处理大规模数据,尤其是在内存资源有限的情况下。它们通过惰性计算的方式,逐步生成数据,避免一次性加载大量数据到内存中,提升了程序的性能和效率。本文将详细介......
  • 【新人系列】Python 入门(十):数据结构 - 下
    ✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog......
  • B. Alice's Adventures in Permuting (python解)-codeforces
    B.Alice'sAdventuresinPermuting(python解)-codeforces原题链接:B.Alice'sAdventuresinPermuting问题分析:我们需要将数组a转换为一个排列,排列是由n个不同的整数构成,范围从0到n−1。数组a是通过给定的参数n、b和c生成的。\[a[i]=b⋅(i−1)+c\]\[对于1≤i......
  • 毕业论文设计 Python 实现基于WGAN的生成对抗网络数据生成的详细项目实例(含完整的程序
    目录Python实现基于WGAN的生成对抗网络数据生成的详细项目实例...5项目背景介绍...5一、引言...5二、WGAN背景及优势...51.生成对抗网络(GAN)简述...52.WGAN的核心创新:Wasserstein距离...6......
  • python第三天笔记
    #创建一个字典a={}#花括号法b=dict()#指明类型法#数据项(item)——各个标签(key)和数据值(value)#标签和数据值之间用:来连接#批量添加数据项,只要是序列就可以了b=dict.fromkeys(("name","age"))#如果没有添加数据值默认是None,就是未知b=dict.fromkeys(("name"......
  • 【打破传统授信模型:基于深度神经网络 DNN模型的精确授信额度计算方法】-附完整python
    打破传统授信模型:基于深度神经网络DNN模型的精确额度计算方法模型结构概览数据预处理1.导入必要的库2.加载数据3.数据预处理4.构建深度神经网络模型5.模型训练与调参6.模型评估7.可视化训练过程9.完整代码深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN),该模型通过K......