1 #-*- coding:utf-8 -*-
  2 import re
  3 import time
  4 import requests
  5 import pandas as pd
  6 from retrying import retry
  7 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
  8
  9 start = time.clock()     #计时-开始
 10
 11 #plist 为1-100页的URL的编号num
 12 plist = []
 13 for i in range(1,101):
 14     #淘宝的页数都是以下面这种形式来结束的，所以使用44
 15     #https://s.taobao.com/search?q=耳机&xxx&s=44
 16     #https://s.taobao.com/search?q=耳机&xxx&s=88
 17     j = 44*(i-1)
 18     plist.append(j)
 19
 20 listno = plist
 21 datatmsp = pd.DataFrame(columns=[])
 22
 23 while True:
 24    @retry(stop_max_attempt_number = 8)     #设置最大重试次数
 25    def network_programming(num):
 26          #将耳机转换为汉字编码%E8%80%B3%E6%9C%BA
 27       url='https://s.taobao.com/search?q=%E8%80%B3%E6%9C%BA&ssid=s5-e \
 28       &search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.1 \
 29       &ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306&fs=1&filter_tianmao=tmall \
 30       &sort=sale-desc&filter=reserve_price%5B50%2C%5D&bcoffset=0 \
 31       &p4ppushleft=%2C44&s=' + str(num)
 32       web = requests.get(url, headers=headers)
 33       web.encoding = 'utf-8'
 34       return web
 35
 36    #多线程
 37    def multithreading():
 38       number = listno        #每次爬取未爬取成功的页
 39       event = []
 40
 41       with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
 42          for result in executor.map(network_programming,
 43                                     number, chunksize=10):
 44              event.append(result)
 45       return event
 46
 47    #隐藏：修改headers参数
 48    #因为淘宝可能会出现反爬虫，所以使用cookie，构建head是很有必要的。尽量把自己伪装成一个浏览器。
 49    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) \
 50             AppleWebKit/537.36(KHTML, like Gecko)  \
 51             Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
 52
 53    #多线程从json获取数据
 54    listpg = []
 55    event = multithreading()
 56    for i in event:
 57       json = re.findall('"auctions":(.*?),"recommendAuctions"', i.text)
 58       if len(json):
 59          table = pd.read_json(json[0])
 60          datatmsp = pd.concat([datatmsp,table],axis=0,ignore_index=True)
 61
 62          pg = re.findall('"pageNum":(.*?),"p4pbottom_up"',i.text)[0]
 63          listpg.append(pg)      #记入每一次爬取成功的页码
 64
 65    lists = []
 66    for a in listpg:
 67        b = 44*(int(a)-1)
 68        lists.append(b)     #将爬取成功的页码转为url中的num值
 69
 70    listn = listno
 71
 72    #每次循环将爬取失败的数组清空
 73    listno = []       #将本次爬取失败的页记入列表中 用于循环爬取
 74    for p in listn:
 75        if p not in lists:
 76            listno.append(p)
 77
 78    if len(listno) == 0:     #当未爬取页数为0时 终止循环！
 79       break
 80
 81 datatmsp.to_excel('datatmsp1.xls', index=False)    #导出数据为Excel
 82
 83 end = time.clock()    #计时-结束
 84 print ("爬取完成 用时：", end - start,'s')
 85
 86
 87 '''
 88 二、数据清洗、处理： (此步骤也可以在Excel中完成 再读入数据)
 89 '''
 90 datatmsp = pd.read_excel('datatmsp1.xls')     #读取爬取的数据
 91 #datatmsp.shape
 92
 93 # 数据缺失值分析：
 94 # 安装模块：pip3 install missingno
 95 import missingno as msno
 96 msno.bar(datatmsp.sample(len(datatmsp)),figsize=(10,4))
 97
 98 # 删除缺失值过半的列
 99 half_count = len(datatmsp)/2
100 datatmsp = datatmsp.dropna(thresh = half_count, axis=1)
101
102 # 删除重复行：
103 datatmsp = datatmsp.drop_duplicates()
104
105 '''
106 说明：只取了 item_loc, raw_title, view_price, view_sales 这4列数据，
107 上面的item_loc, raw_title, view_price, view_sales 都是从网页源代码中获取的标签信息
108 主要对 标题、区域、价格、销量 进行分析，代码如下:
109 '''
110 # 取出这4列数据：
111 data = datatmsp[['item_loc','raw_title','view_price','view_sales']]
112 data.head()    #默认查看前5行数据
113
114 # 对 item_loc 列的省份和城市 进行拆分 得出 province 和 city 两列:
115 # 生成province列：
116 # lambda表达式类似于一个没有声明的函数
117 data['province'] = data.item_loc.apply(lambda x: x.split()[0])
118
119 # 注：因直辖市的省份和城市相同 这里根据字符长度进行判断：
120 data['city'] = data.item_loc.apply(lambda x: x.split()[0]   \
121                                 if len(x) < 4 else x.split()[1])
122
123 # 提取 view_sales 列中的数字，得到 sales 列：
124 #data['sales'] = data.view_sales.apply(lambda x: x.split('人')[0])
125
126 # 查看各列数据类型
127 data.dtypes
128
129 # 将数据类型进行转换
130 #data['sales'] = data.sales.astype('int')
131
132 list_col = ['province','city']
133 for i in  list_col:
134     data[i] = data[i].astype('category')
135
136 # 删除不用的列：
137 data = data.drop(['item_loc','view_sales'], axis=1)
138
139
140 '''
141 三、数据挖掘与分析：
142
143 【1】. 对 raw_title 列标题进行文本分析：
144    使用结巴分词器，安装模块pip3 install jieba
145 '''
146 title = data.raw_title.values.tolist()    #转为list
147
148 # 对每个标题进行分词：  使用lcut函数
149 import jieba
150 title_s = []
151 for line in title:
152    title_cut = jieba.lcut(line)
153    title_s.append(title_cut)
154
155 '''
156 对 title_s（list of list 格式）中的每个list的元素（str）进行过滤 剔除不需要的词语，
157 即 把停用词表stopwords中有的词语都剔除掉：
158 '''
159
160 # 导入停用词表：
161 stopwords = pd.read_excel('stopwords.xlsx')
162 stopwords = stopwords.stopword.values.tolist()
163
164 # 剔除停用词：
165 title_clean = []
166 for line in title_s:
167    line_clean = []
168    for word in line:
169       if word not in stopwords:
170          line_clean.append(word)
171    title_clean.append(line_clean)
172
173 '''
174 因为下面要统计每个词语的个数，所以 为了准确性 这里对过滤后的数据 title_clean 中的每个list的元素进行去重，
175 即 每个标题被分割后的词语唯一。
176 '''
177 title_clean_dist = []
178 for line in title_clean:
179    line_dist = []
180    for word in line:
181       if word not in line_dist:
182          line_dist.append(word)
183    title_clean_dist.append(line_dist)
184
185  # 将 title_clean_dist 转化为一个list: allwords_clean_dist
186 allwords_clean_dist = []
187 for line in title_clean_dist:
188    for word in line:
189       allwords_clean_dist.append(word)
190
191
192 # 把列表 allwords_clean_dist 转为数据框：
193 df_allwords_clean_dist = pd.DataFrame({'allwords': allwords_clean_dist})
194
195
196 # 对过滤_去重的词语 进行分类汇总：
197 word_count = df_allwords_clean_dist.allwords.value_counts().reset_index()
198 word_count.columns = ['word','count']      #添加列名
199
200
201 '''
202 观察 word_count 表中的词语，发现jieba默认的词典 无法满足需求：
203 有的词语（如 可拆洗、不可拆洗等）却被cut，这里根据需求对词典加入新词
204 （也可以直接在词典dict.txt里面增删，然后载入修改过的dict.txt）
205 '''
206 add_words = pd.read_excel('add_words.xlsx')     #导入整理好的待添加词语
207
208 # 添加词语：
209 for w in add_words.word:
210    jieba.add_word(w , freq=1000)
211
212
213 #=======================================================================
214 # 注：再将上面的 分词_过滤_去重_汇总 等代码执行一遍，得到新的 word_count表
215 #=======================================================================
216
217 #word_count.to_excel('word_count.xlsx', index=False)    #导出数据
218
219 '''
220 词云可视化： 见下<图2>
221 安装模块 wordcloud
222 方法：pip3 install wordcloud
223 '''
224 from wordcloud import WordCloud
225 import matplotlib.pyplot as plt
226 from scipy.misc import imread
227 plt.figure(figsize=(20,10))
228
229 pic = imread("shafa.png")   #读取图片,自定义‘沙发’形状
230 w_c = WordCloud(font_path="semplice.ttf",background_color="white",
231                 mask=pic, max_font_size=60, margin=1)
232 wc = w_c.fit_words({x[0]:x[1] for x in word_count.head(100).values})
233
234 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
235 plt.axis("off")
236 plt.show()
237
238 '''
239 以上注释：
240 shafa.png 是透明背景图 将该图放在Python的项目路径下！
241 "./data/simhei.ttf"   设置字体
242 background_color   默认是黑色 这里设置成白色
243 head(100)   取前100个词进行可视化！
244 max_font_size　 字体最大字号
245 interpolation='bilinear'  图优化
246 "off"   去除边框
247 '''
248
249 '''
250 不同省份的商品数量分布：
251 '''
252 plt.figure(figsize=(8,4))
253 data.province.value_counts().plot(kind='bar',color='purple')
254 plt.xticks(rotation= 0)
255 plt.xlabel('省份')
256 plt.ylabel('数量')
257 plt.title('不同省份的商品数量分布')
258 plt.show()