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- 分析目标
在开始编写代码之前，我们首先需要明确我们的目标。抖店商家采集器的主要功能包括：
提取特定区域或关键字下的店铺信息；
收集店铺名称、产品信息、销售情况等数据；
将数据保存到本地文件或数据库中。
2. 环境准备
为了实现抖店商家采集器，我们需要准备以下环境和工具：
Python编程语言（建议使用Python 3.x版本）；
第三方库：requests、beautifulsoup4、pandas等。
3. 实现步骤
3.1 发送HTTP请求
使用requests库发送HTTP请求，通过模拟浏览器请求的方式访问抖音的店铺搜索页面，并将响应内容保存下来。代码示例：
pythonCopy Codeimport requestsdef fetch_shop_list(keyword, area):
url = f"https://www.douyin.com/search/{keyword}?{area}"
headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.164 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text else: return None
3.2 解析HTML页面
使用beautifulsoup4库解析HTML页面，提取出店铺信息，并保存到列表中。代码示例：
pythonCopy Codefrom bs4 import BeautifulSoupdef parse_shop_list(html):
shop_list = []
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
shops = soup.find_all("div", class_="shop-card-wrapper") for shop in shops:
name = shop.find("h2").text.strip()
products = [p.text.strip() for p in shop.find_all("p", class_="product-name")]
sales = shop.find("span", class_="sales").text.strip()
shop_info = {"name": name, "products": products, "sales": sales}
shop_list.append(shop_info) return shop_list
3.3 数据保存
使用pandas库将店铺信息保存到本地文件或数据库中。代码示例：
pythonCopy Codeimport pandas as pddef save_shop_list(shop_list, filename):
df = pd.DataFrame(shop_list)
df.to_csv(filename, index=False)
4. 运行和扩展
编写完成抖店商家采集器的代码后，我们可以通过调用相应的函数来运行程序，并根据需要自行扩展功能，例如添加数据去重、多线程爬取等。