现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

分享给大家这份我薅到的免费视频资料，质量还不错，大家可以跟着学习

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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从单个销量前十的图中可以看到，非旺季时间排名第一的竟是月饼模具。出乎意料，排名第二的是鲜花月饼。

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全国销量图（非旺季）

因为非旺季，月销量到2.5w的很少。只有上海地区的月销量有3.6w,而包邮省份江浙地区的销量仅有3w和5w，而四川和重庆地区的月销量只有5k和2k。

python代码

数据爬取：

代码块

# -- coding: utf-8 --

from selenium import webdriver

import time

import csv

import re

# 搜索商品，获取商品页码

def search_product(key_word):

# 定位输入框    browser.find_element_by_id(“q”).send_keys(key_word)

# 定义点击按钮，并点击

browser.find_element_by_class_name(‘btn-search’).click()

# 最大化窗口：为了方便我们扫码

browser.maximize_window()

# 等待15秒，给足时间我们扫码

time.sleep(15)

# 定位这个“页码”，获取“共100页这个文本”

page_info = browser.find_element_by_xpath(‘//div[@class=“total”]’).text

# 需要注意的是：findall()返回的是一个列表，虽然此时只有一个元素它也是一个列表。

page = re.findall(“(\d+)”,page_info)[0]

return page

# 获取数据

def get_data():

# 通过页面分析发现：所有的信息都在items节点下

items = browser.find_elements_by_xpath(‘//div[@class=“items”]/div[@class="item J_MouserOnverReq  "]’)

for item in items:

# 参数信息

pro_desc = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“row row-2 title”]/a’).text

# 价格

pro_price = item.find_element_by_xpath(‘.//strong’).text

# 付款人数

buy_num = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“deal-cnt”]’).text

# 旗舰店

shop = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“shop”]/a’).text

# 发货地

address = item.find_element_by_xpath(‘.//div[@class=“location”]’).text

#print(pro_desc, pro_price, buy_num, shop, address)

with open(‘{}.csv’.format(key_word), mode=‘a’, newline=‘’, encoding=‘utf-8-sig’) as f:

csv_writer = csv.writer(f, delimiter=‘,’)

csv_writer.writerow([pro_desc, pro_price, buy_num, shop, address])

def main():

browser.get(‘https://www.taobao.com/’)

page = search_product(key_word)

print(page)

get_data()

page_num = 1

while int(page) != page_num:

print(“*” * 100)

print(“正在爬取第{}页”.format(page_num + 1))

browser.get(‘https://s.taobao.com/search?q={}&s={}’.format(key_word, page_num*44))

browser.implicitly_wait(15)

get_data()

page_num += 1

print(“数据爬取完毕！”)

if name == ‘main’:

key_word = “月饼”

browser = webdriver.Chrome()

main()

数据处理和可视化：

代码块

# 导包

import pandas as pd

import numpy as np

import re

# 导入爬取得到的数据

df = pd.read_csv(“月饼.csv”, engine=‘python’, encoding=‘utf-8-sig’, header=None)

df.columns = [“商品名”, “价格”, “付款人数”, “店铺”, “发货地址”]

df.head(10)

# 去除重复值

df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理购买人数为空的记录

df[‘付款人数’]=df[‘付款人数’].replace(np.nan,‘0人付款’)

# 提取数值

df[‘num’] = [re.findall(r’(\d+.{0,1}\d*)', i)[0] for i in df[‘付款人数’]]  # 提取数值

df[‘num’] = df[‘num’].astype(‘float’)  # 转化数值型

# 提取单位（万）

df[‘unit’] = [‘’.join(re.findall(r’(万)', i)) for i in df[‘付款人数’]]  # 提取单位（万）

df[‘unit’] = df[‘unit’].apply(lambda x:10000 if x==‘万’ else 1)

# 计算销量

df[‘销量’] = df[‘num’] * df[‘unit’]

# 删除无发货地址的商品，并提取省份

df = df[df[‘发货地址’].notna()]

df[‘省份’] = df[‘发货地址’].str.split(’ ').apply(lambda x:x[0])

# 删除多余的列

df.drop([‘付款人数’, ‘发货地址’, ‘num’, ‘unit’], axis=1, inplace=True)

# 重置索引

df = df.reset_index(drop=True)

df.head(10)

#df.to_csv(‘清洗完成数据.csv’)

df1 = df.sort_values(by=“价格”, axis=0, ascending=False)

df1.iloc[:5,:]

import jieba

import jieba.analyse

txt = df[‘商品名’].str.cat(sep=‘。’)

# 添加关键词

jieba.add_word(‘粽子’, 999, ‘五芳斋’)

# 读入停用词表

stop_words = []

with open(‘stop_words.txt’, ‘r’, encoding=‘utf-8’) as f:

lines = f.readlines()

for line in lines:

stop_words.append(line.strip())

# 添加停用词

stop_words.extend([‘logo’, ‘10’, ‘100’, ‘200g’, ‘100g’, ‘140g’, ‘130g’])

# 评论字段分词处理

word_num = jieba.analyse.extract_tags(txt,

topK=100,

withWeight=True,

allowPOS=())

# 去停用词

word_num_selected = []

for i in word_num:

if i[0] not in stop_words:

word_num_selected.append(i)

key_words = pd.DataFrame(word_num_selected, columns=[‘words’,‘num’])

import pyecharts

print(pyecharts.version)

# 导入包

from pyecharts.charts import Bar

from pyecharts import options as opts

# 计算top10店铺

shop_top10 = df.groupby(‘商品名’)[‘销量’].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# 绘制柱形图

bar0 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width=‘1350px’, height=‘750px’))

bar0.add_xaxis(shop_top10.index.tolist())

bar0.add_yaxis(‘sales_num’, shop_top10.values.tolist())

bar0.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=‘月饼商品销量Top10’),

xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=shop_top10.values.max()))

bar0.render(“月饼商品销量Top10.html”)

from pyecharts.charts import Map

# 计算销量

province_num = df.groupby(‘省份’)[‘销量’].sum().sort_values(ascending=False)

# 绘制地图

map1 = Map(init_opts=opts.InitOpts(width=‘1350px’, height=‘750px’))

map1.add(“”, [list(z) for z in zip(province_num.index.tolist(), province_num.values.tolist())],

maptype=‘china’

)

map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=‘各省份月饼销量分布’),

最后

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因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

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