【数据挖掘入门教程】，数据挖掘基础入门教程，内含详细代码

初识爬虫

• 什么是爬虫？

爬取网络数据的虫子（Python程序）

• 爬虫实质是什么呢？

模拟浏览器的工作原理，向服务器请求相应的数据

• 浏览器的工作原理
  

浏览器在这个过程中还起到了翻译数据的作用哦

• 爬虫的工作原理如下图：
  

数据背后的秘密

爬取一页京东上销量最高的口红评论区数据

• 找不到这双鞋子的销售数据怎么办？

曲线救国，通过评论数据间接得到鞋子的销售数据

• 如何找到评论区内容背后的URL？

（1）从谷歌游览器打开京东（www.jd.com)，鼠标右击选择检查，进入程序员调试窗口

（2）点击network（网络），刷新当前商品的界面
（3）复制一小段评论区内容，然后在程序员调试窗口点击放大镜🔎，粘贴

（4）点击刷新小圆圈查找
（5）点击查询结果的第二行，跳转到对应的请求
（6）点击Headers，找到Request URL即几评论区数据背后的URL

3行代码爬取京东数据

• 梳理代码流程：

（1）引入Python工具包requests
（2）使用工具包中的get方法，向服务器发起请求
（3）打印输出请求回来的数据（print语法）

import requests
wang=requests.get('https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100011323932&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1')
print(wang.text)

结果

Python代码解析数据

• 如何解析这堆杂乱无章的数据?

（1）打开网页工具 www.json.cn
（2）将数据整理成Json格式：以大括号开头和结尾
（3）找到目标数据值对应的名字

• Python replace语法

replace为替换的意思，可以使用replace把任何不想要的数据替换成一个新值

• 引入Python整理数据的工具包 json、获取鞋子颜色及鞋码数据

import requests
import json
resp = requests.get('https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100006262957&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1')
content = resp.text
text = content.replace('fetchJSON_comment98(','').replace(');','')	#去掉'fetchJSON_comment98('和')'
json_data = json.loads(text)
comments = json_data['comments']	#一页十个评论
for item in comments:
  color = item['productColor']
  print("productColor=",color)

结果

4行代码带数据回家

• 学会引入openpyxl工具包存储数据？

（1）创建一个Excel表格

（2）创建一个sheet

（3）在sheet里面保存数据

（4）把表格保存在一个磁盘里

import requests
import json #必须以大括号开头，以大括号结尾
import openpyxl

wk=openpyxl.Workbook() #创建excel表格
sheet=wk.create_sheet()


wang=requests.get('https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100011323932&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1')
content=wang.text
#去前缀后缀
rest=content.replace('fetchJSON_comment98(','').replace(');','')

json_data=json.loads(rest)
comments=json_data['comments'] #这里面有十个值
for item in comments:
  color=item['productColor']
  size=item['productSize']
  sheet.append([color,size]) #指定第一列第二列保存的列名
  wk.save('data/LJL-1986334632n.xlsx')

体验数据可视化分析

Excel数据的可视化分析

import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt
wk = openpyxl.load_workbook('data/LJL-1986334632n.xlsx')
sheet = wk['Sheet1']
colors = []
for i in range(1,11):
  colors.append(sheet['A' + str(i)].value)
color_class = set(colors)
count = len(colors)
color_percent = []
for clr in color_class:
  color_percent.append(colors.count(clr)/count)
plt.pie(x=color_percent,labels=color_class,autopct='%1.3f%%')
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.legend()
plt.savefig('data/msf-1557486419n.png')