大数据时代，
数据收集不仅是科学研究的基石，
更是企业决策的关键。
然而，如何高效地收集数据
成了摆在我们面前的一项重要任务。
本文将为你揭示，
一系列实时数据采集方法，
助你在信息洪流中，
找到真正有价值的信息。
提升方法
今天，我们就用python爬取淘宝上某一商品的数据
Python版本：Python3.6
浏览器：谷歌
一键爬取
目的：爬取淘宝上所有卖高跟鞋的商家的商品名称、商品价格、付款人数、店铺和发货地址，将爬取到的数据保存在data.csv文件中
一、输入关键词和网址
keywords = '高跟鞋'
while 1:
try:
driver = webdriver.Chrome()
break
except:
time.sleep(1)
driver.get('https://www.taobao.com/')
page = search_product(keywords)
关键词keywords为高跟鞋，while的目的是防止出现因为网不好导致报错。这一部分运行后，会自动打开淘宝官网，并将关键词自动输入。
二、构建存储表格
with open('data.csv','a',newline='') as filecsv:
csvwriter = csv.writer(filecsv,delimiter = ',')
csvwriter.writerow(['商品名称','商品价格','付款人数','店铺','发货地址'])
get_product()
page_num = 1
三、爬取每一页的商品数据
while page_num != page:
print('正在爬取第'+str(page_num)+'页数据')
driver.get('https://s.taobao.com/search?q='+keywords+'&imgfile=&commend=all&ssid=s5-e&search_type=item&sourceId=tb.index&spm=a21bo.2017.201856-taobao-item.2&ie=utf8&initiative_id=tbindexz_20170306&bcoffset=3&ntoffset=3&p4ppushleft=1%2C48&s='+str(page_num*44))
driver.implicitly_wait(2) #浏览器等待 因为爬取速度过快
driver.maximize_window() #浏览器最大化
get_product()
page_num = page_num+1
def get_product():
divs = driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="items"]/div[@class="item J_MouserOnverReq "]')
product = {}
product_all = {}
with open('data.csv','a',newline='') as filecsv:
csvwriter = csv.writer(filecsv,delimiter = ',')
for id_product,div in enumerate(divs):
product['info'] = div.find_elements_by_xpath('.//div[@class="row row-2 title"]')[0].text
product['price'] = div.find_elements_by_xpath('.//div[@class="price g_price g_price-highlight"]/strong')[0].text+'元'
product['Number_of_people'] = div.find_elements_by_xpath('.//div[@class="deal-cnt"]')[0].text
product['address'] = div.find_elements_by_xpath('.//div[@class="location"]')[0].text
product['Shop'] = div.find_elements_by_xpath('//div[@class="shop"]/a/span[2]')[0].text
# with open('data.csv','a',newline='') as filecsv:
# csvwriter = csv.writer(filecsv,delimiter = ',')
csvwriter.writerow([product['info'],product['price'],product['Number_of_people'],product['Shop'],product['address']])page为需要爬取的总页数，在本代码中为所有页码，如果只需要前10页，可手动将其改为10。
driver.implicitly_wait(2) 为页面等待两秒，是为了防止网址发现是爬虫而不让爬取数据。
driver.implicitly_wait(2) 函数为提取每一页商品的具体数据。
最后的保存结果为：
