python 让挑选家具更方便

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tQ6uGBrxSLfJR4kk_GKB1Q

家中想置办些家具，听朋友介绍说苏州蠡（li第二声）口的家具比较出名，因为工作在苏州，也去那边看过，简直...，走断双腿都逛不完，更何况还疲于逛街的。
也浏览过家具城的官网，本着在一定的预算范围之类挑选最合适的，作为一个程序猿，一颗不安分的心，决定自己爬虫下网站，列出个excel表格，也方便给父母辈们查看，顺带再练习下爬虫的。
同样后期实地再去购买时，也可以带上这份表格进行参考。
关于爬虫的文章还有另外两篇实战的：

python itchat 爬取微信好友信息

python爬虫学习：爬虫QQ说说并生成词云图，回忆满满

excel表格：

词频统计：

爬虫分析

打开官网 http://www.likoujiaju.com/ ，可以看到分类，这里以「沙发」来举例。

总共8页的数据，第一页的网址里 sell/list-66.html，第二页的sell/list-66-2.html，所以sell/list-66-1.html也就是第一页数据了，这样就更方便遍历网址来获取数据了。

同时这里使用BeautifulSoup解析数据，F12查找标题、价格、图片对应的标签。

 def get_data(): # 定义一个列表存储数据 furniture = [] # 用于存放家具名，后续用于生成词频 title_all = "" # 分页数据获取 for num in range(1, 9): url = "http://www.likoujiaju.com/sell/list-66-%d.html" % num response = requests.get(url) content = BeautifulSoup(response.content, "lxml") # 找到数据所在的div块 sm_offer = content.find("div", class_="sm-offer") lis = sm_offer.ul.find_all("li") # 遍历每一条数据 for li in lis: # 价格 price_span = li.find("span", class_="sm-offer-priceNum") price = price_span.get_text() # 名称 title_div = li.find("div", class_="sm-offer-title") title = title_div.a.get_text() title_all = title_all + title + " " # 图片 photo_div = li.find("div", class_="sm-offer-photo") photo = photo_div.a.img.get("src") # 详情链接 href = photo_div.a.get("href") # 数组里每一项是元祖 furniture.append((price, title, photo, href)) # 排序 furniture.sort(key=take_price, reverse=True) # 生成excel create_excel(furniture, title_all) 

爬取到的价格是string类型的，且有些价格并不明确的，所以这里需要对价格进行处理并排序，用到的list的sort(key=take_price)方法，其中key=take_price指定的方法，使用指定的方法去进行比较排序。

# 传参是列表的每一个元素，这里即元祖 def take_price(enum): # 取元祖的第一个参数--价格，处理价格得到数值类型进行比较 price = enum[0] if "面议" in price: # 面议的话就设为0 return 0 start = price.index("¥") end = price.index("/") new_price = price[start + 1:end] return float(new_price) 

再对列表进行排序操作，reverse=True降序排列

furniture.sort(key=take_price, reverse=True) 

生成表格

这里采用的xlsxwriter库，便于图片的插入，安装pip install xlsxwriter
主要用到的方法：
xlsxwriter.Workbook("")创建excel表格。
add_worksheet("")创建工作表。
write(row, col, *args) 根据行、列坐标将数据写入单元格。
set_row(row, height) 设置行高。
set_column(first_col, last_col, width) 设置列宽，first_col 指定开始列位置，last_col 指定结束列位置。
insert_image(row, col, image[, options]) 用于插入图片到指定的单元格

创建两个表，一个用于存放爬取的数据，一个用于存放词频。

# 创建excel def create_excel(furniture, title_all): # 创建excel表格 file = xlsxwriter.Workbook("furniture.xlsx") # 创建工作表1 sheet1 = file.add_worksheet("sheet1") # 定义表头 headers = ["价格", "标题", "图片", "详情链接"] # 写表头 for i, header in enumerate(headers): # 第一行为表头 sheet1.write(0, i, header) # 设置列宽 sheet1.set_column(0, 0, 24) sheet1.set_column(1, 1, 54) sheet1.set_column(2, 2, 34) sheet1.set_column(3, 3, 40) for row in range(len(furniture)): # 行 # 设置行高 sheet1.set_row(row + 1, 180) for col in range(len(headers)): # 列 # col=2是当前列为图片，通过url去读取图片展示 if col == 2: url = furniture[row][col] image_data = BytesIO(urlopen(url).read()) sheet1.insert_image(row + 1, 2, url, {"image_data": image_data}) else: sheet1.write(row + 1, col, furniture[row][col]) # 创建工作表2，用于存放词频 sheet2 = file.add_worksheet("sheet2") # 生成词频 word_count(title_all, sheet2) # 关闭表格 file.close() 

目录下会生成 furniture.xlsx 表格

生成词频

利用jieba分词对家具名进行分词处理，用字典保存各个名词的数量，写入到excel。

 # 生成词频 def word_count(title_all, sheet): word_dict = {} # 结巴分词 word = jieba.cut(title_all) word_str = ",".join(word) # 处理掉特殊的字符 new_word = re.sub("[ 【】-]", "", word_str) # 对字符串进行分割出列表 word_list = new_word.split(",") for item in word_list: if item not in word_dict: word_dict[item] = 1 else: word_dict[item] += 1 # 对字典进行排序，按照数目排序 val = sorted(word_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 写入excel for row in range(len(val)): for col in range(0, 2): sheet.write(row, col, val[row][col]) 

词频统计，实地去购买的时候，也可以根据相应的词汇去咨询卖家~

这篇文章用到的爬虫方面的知识还是比较基础的，excel表格的生成也是xlsxwriter库的使用，制作成表格也方便父母辈查看。当然，爬虫的数据还可以用在许多地方。

详细代码见
github地址：https://github.com/taixiang/furniture

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