python推荐淘宝物美价廉商品
完成的目标:
输入搜索的商品 以及 淘宝的已评价数目、店铺的商品描述(包括如实描述、服务态度、快递的5.0打分);
按要求,晒选出要求数量的结果,并按“物美价廉算法”排序后输出
思路:
1,利用淘宝搜索'https://s.taobao.com/search?'的价格filter 先进行价格筛选,得到结果的网站
2,用urllib打开结果网站,构造正则表达式匹配出各个商品结果的 价格、已评价数量、店铺的如实描述等信息;
并把结果保存至二维数组里。
3,利用商品及店铺信息,用“物美价廉算法”给各个商品打分
4,按打分排序, 各个信息总结果按排序输出到新建txt文件里;
并将各个商品图片下载到文件及建立相同排序开头的txt(其名字包好简要的商品信息),这样图片和商品信息同时能在一个文件夹里用大图排列看到。
5.,可以把输入的参数(价格范围等要求)以函数输入,,用pyinstaller 把整个py程序打包为EXE 就可以发布了。
“物美价廉算法”说明:
利用商铺顾客的评分作为主要筛选保证质量,价格偏离平均值的幅度筛选便宜的商品,销量热门度以已有评价数度量。具体算法见源代码,参数与函数都是自己调试的,因为抓取的评分5分制分布比较集中,从而算法 提高了评分的重要性,削弱价格、销量的重要性(销量越高,增长一个级别体现的评价统计显著性越不重要,因为二八法则,以及很多消费者是都跟着销量买的,有叠加效应)
优点就是,结果里商品很少有差评的,都是高分评价
这样推荐的缺点是,可能会高估销量较少的商铺、新开商铺的商品质量。因为总的评价的人少,打分的体现的价值就不稳定,高分的偶然性也越大,不过是按照淘宝综合排序搜索前多少个满足的,销量还算是比较靠前的,只要不是那些市场份额很少商家也少的商品。另一个问题是 淘宝和天猫没有区分,淘宝的审查没有天猫的严格。
如要求条件为:
reserch_goods='ssd120g' #淘宝搜索词
price_min=22 #价格区间
price_max=400
descripHrequ=0 # % 默认高于average, 输出结果大于此值
servHrequ=0 # % 默认高于average, 输出结果大于此值
descripNrequ=6
counts=10 #要求选出多少个商品
结果显示在results文件里


打包发布的EXE体验版分享在链接:http://pan.baidu.com/s/1boXwjTH 密码:m32i
源代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
author : willowj
http://www.cnblogs.com/willowj
注意robots 协议,别给网站带来较多负载
''' import urllib
import urllib2
import re
import time
import random
import os
from math import log
from math import log10
from math import sqrt
import sys '''在Python自己IDE上要注释掉一下两行'''
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8') # python2.x的的defaultencoding是ascii class counter(object):
#计数器
def __init__(self):
self.count = 0
self.try_time = 0
self.fail_time = 0
self.url_list = []
self.new_flag = True
self.results=[]
self.p=0
self.d=0 def print_counter(self):
print 'try_time:', self.try_time, " get_count:" , self.count, " fail_time:",self.fail_time counter1 = counter() def post_request(url):
'''
#使用代理
proxy = {'http':'27.24.158.155:84'}
proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxy)
# opener = urllib2.build_opener(proxy_support,urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1))
opener = urllib2.build_opener(proxy_support)
urllib2.install_opener(opener)
''' #构造随机头部文件访问请求
User_Agents=["Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:47.0) Gecko/20100101 Firefox/47.0",
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50", #
"Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11",
"Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11O"
]
random_User_Agent = random.choice(User_Agents)
#print random_User_Agent req =urllib2.Request(url) #!! req.add_header("User-Agent",random_User_Agent)
req.add_header("GET",url)
req.add_header("Referer",url)
return req def recommend_rate(price,description,delivery,service,comments):
#描述为绝对值
av_p=counter1.p/counter1.count
av_d=counter1.d/counter1.count
rate=(description/av_d)**20*(description+delivery+service)*(av_p/(price))**0.1+log((comments+5),1000)
#print 'all count=',counter1.count
#print "avrage price=",av_p,';',av_p/(price),';price',price,';comments=',comments,';descrip=',description
#print 'rate=',rate,'(price)yinzi',(av_p/(price))**0.1,'descrip_yinzi',(description/av_d)**20,'comments_factor=',log((comments+50),100)
return rate def product_rank(list):
for x in list:
#0开始为 x0商品名 、x1图片链接、x2商品链接、x3价格、x4评论数、 x5店铺名、 x6快递情况、x7描述相符情况3个、x8服务情况
rate=recommend_rate(x[3],x[7],x[6],x[8],x[4])
x.append(rate) def get_user_rate(item_url):
#暂时未使用该功能
'''获取卖家信用情况;未登录情况不能访问,或者需要在头部文件中加入cookie。。。;'''
html=urllib2.urlopen(item_url)
#"//rate.taobao.com/user-rate-282f910f3b70f2128abd0ee9170e6428.htm"
regrex_rate='"(//.*?user\-rate.*?)"'
codes= re.findall(regrex_rate,html.read())
html.close() user_rate_url= 'http:'+codes[0]
print 'uu', user_rate_url user_rate_html = urllib2.urlopen(user_rate_url)
print user_rate_html.read()
#title="4.78589分"
desc_regex=u'title="(4.[0-9]{5}).*?'
de_pat=re.compile(desc_regex) descs = re.findall(de_pat,user_rate_html.read())
print len(descs)
item_url='https://item.taobao.com/item.htm?id=530635294653&ns=1&abbucket=0#detail'
#get_user_rate(item_url)
'''获取卖家信用情况;未登录情况不能访问。。。暂时 无用''' def makeNewdir(savePath):
while os.path.exists(savePath):
savePath = savePath+'%s'%random.randrange(1,10)
#print "the path exist,we'll make a new one"
try:
os.makedirs(savePath)
print 'ok,file_path we reserve results: %s'%savePath
print '保存的路径为:'.decode('utf-8')
except:
print "failed to make file path\nplease restart program"
print '创建文件夹失败,请重新启动程序'.decode('utf-8') def get_praised_good(url, file_open, keyword, counts, descripHrequ, servHrequ, descripNrequ):
#从给定的淘宝链接中 获取符合条件的商品list
html = urllib2.urlopen(post_request(url))
code = html.read()
html.close() regrex2=ur'raw_title":"(.*?)","pic_url":"(.*?)","detail_url":"(.*?)","view_price":"(.*?)".*?"comment_count":"(.*?)".*?"nick":"(.*?)".*?"delivery":\[(.*?),(.*?),(.*?)\],"description":\[(.*?),(.*?),(.*?)\],"service":\[(.*?),(.*?),(.*?)\]'
#每一个匹配项 返回 15个 字符串
#x[0]开始为 x0商品名 、x1图片链接、x2商品链接、x3价格、x4评论数、 x5店铺名、 x6快递情况3个、x9描述相符情况3个、x12服务情况3个
pat = re.compile(regrex2)
meet_code = re.findall(regrex2,code)# for x in meet_code:
if counter1.count>=counts :
print "have get enough pruducts"
break
description_higher=int(x[10])*float(x[11])/100
service_higher=int(x[13])*float(x[14])/100
try:
x4=int(x[4]) #description_count
except:
x4=0
if (description_higher>=descripHrequ) and (service_higher>=servHrequ) and x4>=descripNrequ:
if re.findall(keyword,x[0]) : # 中文keyword在结果中匹配问题暂时没有解决,,直接加在搜索词里吧
x0=x[0].replace(' ','').replace('/','')
detail_url='http:'+x[2].decode('unicode-escape').encode('utf-8')
x1='http:'+x[1].decode('unicode-escape').encode('utf-8')
#print type(x)
if detail_url in counter1.url_list:
counter1.new_flag=False
print 'no more new met products'
print counter1.url_list
print detail_url
break
counter1.url_list.append(detail_url)
counter1.try_time+=1
counter1.count+=1 x11=float(x[11])/100
x9=float(x[9])/100
x12=float(x[12])/100
x6=float(x[6])/100
x3=float(x[3])
counter1.p+=x3
counter1.d+=x9
x5=unicode(x[5],'utf-8') result_list=[]
result_list.append(x0)
result_list.append(x1)
result_list.append(detail_url)
result_list.append(x3)
result_list.append(x4)
result_list.append(x5)
result_list.append(x6)
result_list.append(x9)
result_list.append(x12)
#0开始为 x0商品名 、x1图片链接、x2商品链接、x3价格、x4评论数、 x5店铺名、 x6快递情况、x7描述相符情况、x8服务情况
counter1.results.append(result_list) def save_downpic(lis,file_open,savePath):
'''从商品list下载图片到reserve_file_path,并写入信息至fileopen'''
#0开始为 x0商品名 、x1图片链接、x2商品链接、x3价格、x4评论数、 x5店铺名、 x6快递情况、x7描述相符情况、x8服务情况、x9:rate
len_list=len(lis)
print len_list
cc=0
for x in lis:
try :
urllib.urlretrieve(x[1],savePath+'\\%s___'%cc +unicode(x[0],'utf-8')+'.jpg') txt_name = savePath+'\\'+ '%s__'%cc+ 'custome_description_%s __'%x[7] +'__comments_%s_'%x[4]+ '___price_%srmb___'%x[3] +x[5] +'.txt' file_o = open(txt_name,'a')
file_o.write(x[2])
file_o.close() print '\nget_one_possible_fine_goods:\n','good_name:',x[0].decode('utf-8')
print 'rate=',x[9]
print 'price:',x[3],x[5].decode('utf-8')
print 'custome_description:',x[7],'--','described_number:',x[4],' service:',x[8]
print x[2].decode('utf-8'),'\ngood_pic_url:',x[1].decode('utf-8') print txt_name
print cc+1,"th" file_open.write(u'%s__'%cc +u'%s'%x[0]+'\nprice:'+str(x[3])+'¥,'+'\n'+str(x[2])+' \n'+str(x[5])+'\ncustomer_description:'+str(x[7])+'described_number:'+str(x[4])+'\n\n\n') print 'get one -^-'
except :
print "failed to down picture or creat txt"
counter1.fail_time += 1
cc+=1
time.sleep(0.5) def get_all_praised_goods(serchProd,counts,savePath ,keyword, price_min=0,price_max=0,descripHrequ =0,servHrequ=0 ,descripNrequ=0):
#边里搜索结果每一页
#initial url and page number
initial_url='https://s.taobao.com/search?q='+serchProd
if price_min :
if price_min < price_max :
initial_url = initial_url+'&filter=reserve_price%5B'+'%s'%price_min+'%2C' +'%s'%price_max initial_url = initial_url +'%5D&s=' #tian_mall = 'https://list.tmall.com/search_product.htm?q=' print "initial_url",initial_url
page_n=0
reserve_file=savePath+r'\found_goods.txt'
file_open=open(reserve_file,'a') file_open.write('****************************\n')
file_open.write(time.ctime())
file_open.write('\n****************************\n') while counter1.new_flag and counter1.count<counts : url_1=initial_url+'%s'%(44*page_n)
#print initial_url
print 'url_1:', url_1
#print 'ss',initial_url+'%s'%(44*page_n)
page_n += 1 get_praised_good(url_1,file_open,keyword,counts,descripHrequ,servHrequ ,descripNrequ)
print "let web network rest for 2s lest make traffic jams "
time.sleep(2)
# except:
print "%s"%page_n,"pages have been searched"
if page_n >=11 :
print "check keyword,maybe too restrict"
break
print url_1
product_rank(counter1.results) counter1.results.sort(key=lambda x :x[9],reverse=True) save_downpic(counter1.results,file_open,savePath) #
for a in counter1.results:
for b in a :
file_open.write(unicode(str(b),'utf-8'))
file_open.write('\t')
file_open.write('\n\n') file_open.close()
counter1.print_counter() def main(serchProd):
''' 用户选择是否自定义要求,根据要求进行获取商品,并按推荐排序输出'''
if serchProd: print "if customise price_range ,decriptiom require .etc.\ninput Y/N \n default by : no price limit avarage than descriptiom,get 30 products \n 默认要求为:无价格限制,商品描述、快递、服务高于均值,获取30个商品。自定义要求请输入 ‘Y’ (区分大小写)".decode('utf-8')
if raw_input() == 'Y':
print "\nplease input _minimal price and _maximal price; \ndefault by 0,10000\nnext by 'enter'key input nothing means by default,the same below "
print '请输入价格范围 ;默认0-10000 ;两项用半角逗号","分隔 按回车键确认;什么也不输入代表使用默认值 '.decode('utf-8')
try:
price_min, price_max=input()
except:
print 'not input or wrong number,use default range'
price_min, price_max = 0 ,10000
#
# #
print "please input _keyword that goods name must include:\n(more than one keyword must use Regular Expression); default by no kewords"
try:
keyword=raw_input().decode("gbk").encode("utf-8") #个人限定词,商品名字必须包含,防止淘宝推荐了其他相关词 (正则表达式). 为任意表示不作限制
except:
keyword=''
# print "\nplease input _description_higher_percent_require and _service_higher__percent_require\n range:(-100,100) ; \ndefault by 0,0 I.e better than average"
print '请输入商品描述、服务高于平均值的百分比-100 ~100'.decode('utf-8')
# % 默认高于average, 输出结果大于此值
try:
descripHrequ,servHrequ=input()
except:
print 'not input or wrong number,use default range'
descripHrequ = 0 # % 默认高于average, 输出结果大于此值
servHrequ = 0 #
print "\nplease input description count limit, default more than 5\n" ,'输入最低商品评价数,默认大于5'.decode('utf-8')
try:
descripNrequ=input()
except :
print 'not input or wrong number,use default range'
descripNrequ=5
# # print "\nIF customise file reserve path, Y or N \ndefault/sample as: C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\find_worthy_goods\\results "
# print '是否自定义保存文件目录 Y or N'.decode('utf-8')
# if raw_input()=='Y':
# print "please input path that you want to reserve; \n "
# savePath = raw_input()
# else:
# #savePath=r"C:\Users\Administrator\Desktop\find_worthy_goods\results"#结果保存路径
#
print "\nplease input how many results you want, default by 30\n" ,'您要获取的商品数目,默认30'.decode('utf-8')
try:
counts=input()
except :
counts=30
else :
counts =30
keyword = ''
price_min ,price_max ,descripHrequ ,servHrequ ,descripNrequ = 0,0,0,0,0 #
savePath='results'
makeNewdir(savePath) get_all_praised_goods(serchProd, counts, savePath, keyword, price_min ,price_max ,descripHrequ ,servHrequ ,descripNrequ) print '\n'
counter1.print_counter()
print "finished,please look up in %s"%savePath
print '下载完成'.decode('utf-8') input()
else:
print "no search goods,please restart"
print '没有输入商品名称,请重新启动程序'.decode('utf-8') def input_para_inner():
serchProd='ssd120g' #淘宝搜索词
keyword='非240' #raw_input().decode("gbk").encode("utf-8") #个人限定词,商品名字必须包含,防止淘宝推荐了其他相关词 (正则表达式). 为任意表示不作限制
price_min=22 #价格区间
price_max=400
descripHrequ=0 # % 默认高于average, 输出结果大于此值
servHrequ=0 # % 默认高于average, 输出结果大于此值
descripNrequ=6
counts=10
#要求选出多少个商品
#savePath=r"C:\Users\Administrator\Desktop\Python scrapy\find_worthy_goods\results"#结果保存路径
savePath=r"results" #结果保存路径
makeNewdir(savePath) get_all_praised_goods(serchProd, counts, savePath, keyword, price_min, price_max ,descripHrequ ,servHrequ ,descripNrequ) if __name__=="__main__" :
x = 2
if x==1:
input_para_inner() #自己在源代码中输入 筛选要求
else:
print '说明:\n本程序用于在淘宝上搜索商品时主动通过 价格范围、商品描述、服务态度、评论数来筛选商品;\n筛选出来的商品图片下载保存到磁盘(默认桌面新建find_worty_goods文件夹)并建立同序号开头的txt文件,图片显示商品,其旁的txt文件名显示价格等关键信息,txt里保存商品的淘宝链接'.decode('utf-8')
print "please input reserch _goods_name"
serchProd=raw_input().replace(' ','') #淘宝搜索词 ,并去除中间意外输入的空格
main(serchProd) #保存图片,以文件名为商品图片名字,并以序号开头
#同时,输出 价格、商家名,商品描述、服务等 到 txt文本
#在商品图片看中后,便可按序号查找
#按描述、服务评价高于平均,购物体验应该可以的
预计可添加功能:
交互界面
MySQL的数据存储,以实现价格变动的比较
python推荐淘宝物美价廉商品的更多相关文章
- python推荐淘宝物美价廉商品 2.0
改动: 新增功能 :可选择只看天猫或淘宝 代码模块化封装,参数配置或输入单独在一个py文件管理,主函数功能只留出参数传入在setting配置的py文件里. main.py代码: # -*- codin ...
- 简单的抓取淘宝关键字信息、图片的Python爬虫|Python3中级玩家:淘宝天猫商品搜索爬虫自动化工具(第一篇)
Python3中级玩家:淘宝天猫商品搜索爬虫自动化工具(第一篇) 淘宝改字段,Bugfix,查看https://github.com/hunterhug/taobaoscrapy.git 由于Gith ...
- python爬虫-淘宝商品密码(图文教程附源码)
今天闲着没事,不想像书上介绍的那样,我相信所有的数据都是有规律可以寻找的,然后去分析了一下淘宝的商品数据的规律和加密方式,用了最简单的知识去解析了需要的数据. 这个也让我学到了,解决问题的方法不止一个 ...
- 手把手教你写电商爬虫-第四课 淘宝网商品爬虫自动JS渲染
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 系列教程: 手把手教你写电商爬虫-第一课 找个软柿子捏捏 手把手教你写电商爬虫-第二课 实战尚妆网分页商品采集爬虫 手把手教你写电商爬虫-第三课 ...
- python课件-淘宝-目录.txt
卷 TOSHIBA EXT 的文件夹 PATH 列表卷序列号为 AE86-8E8DF:.│ python课件-淘宝-目录.txt│ ├─01python核心编程阶段-linux基础(│ linux_h ...
- python3.4学习笔记(二十三) Python调用淘宝IP库获取IP归属地返回省市运营商实例代码
python3.4学习笔记(二十三) Python调用淘宝IP库获取IP归属地返回省市运营商实例代码 淘宝IP地址库 http://ip.taobao.com/目前提供的服务包括:1. 根据用户提供的 ...
- iOS 集成阿里百川最新版(3.1.1.96) 实现淘宝授权登录以及调用淘宝客户端商品详情页
公司最近要做第三方登录,由于是做导购项目,必不可少的有淘宝的授权登录.本来就是一个授权登录,没什么大不了的.但淘宝的无线开放业务——阿里百川更新的最新版本3.1.1.96,开发文档不是不详细,是很 ...
- selenium+PhantomJS 抓取淘宝搜索商品
最近项目有些需求,抓取淘宝的搜索商品,抓取的品类还多.直接用selenium+PhantomJS 抓取淘宝搜索商品,快速完成. #-*- coding:utf-8 -*-__author__ =''i ...
- Python网页信息采集:使用PhantomJS采集淘宝天猫商品内容
1,引言 最近一直在看Scrapy 爬虫框架,并尝试使用Scrapy框架写一个可以实现网页信息采集的简单的小程序.尝试过程中遇到了很多小问题,希望大家多多指教. 本文主要介绍如何使用Scrapy结合P ...
随机推荐
- [原] KVM 虚拟化原理探究(3)— CPU 虚拟化
KVM 虚拟化原理探究(3)- CPU 虚拟化 标签(空格分隔): KVM [TOC] CPU 虚拟化简介 上一篇文章笼统的介绍了一个虚拟机的诞生过程,从demo中也可以看到,运行一个虚拟机再也不需要 ...
- 【读书】PHP程序员要读的书目(不断完善中)
本文地址 分享提纲: 1. PHP 2. Linux 3. Apache/Nginx 4. Mysql 5.设计模式/架构 6. 缓存并发 7. 其他语言 8. 代码基础 9. 大前端 10. 管理生 ...
- 【干货分享】流程DEMO-固定资产转移流程
流程名: 固定资产转移 业务描述: 固定资产从某员工转移至另一员工,转出人与转入人必须不同 流程相关文件: 流程包.xml 流程说明: 直接导入流程包文件,即可使用本流程 表单: 流程: ...
- Quartz
Quartz是一个开源的作业调度框架,它完全由Java写成,并设计用于J2SE和J2EE应用中.它提供了巨大的灵 活性而不牺牲简单性.你能够用它来为执行一个作业而创建简单的或复杂的调度. eg: ja ...
- 我写的一些前端开源项目(均托管到github)
大部分项目都是平时项目用到的某些功能,觉得有趣或者复用性有点高就提取成一个单独项目来做维护 coffee-tmpl : 一个极简的模板引擎和ejs及underscore的template类似 turn ...
- node.js里npm install --save 与 npm install --save-dev 的区别
在package.json可以看到一个放在package.json 的dependencies , 一个放在devDependencies里面. 目前找到的一些解答:真正跑在用户浏览器中的代码,比如j ...
- 初学者--bootstrap(六)组件中的下拉菜单----在路上(10)
组件---下拉菜单 用于显示链接列表的可切换.有上下文的菜单.下拉菜单的 JavaScript 插件让它具有了交互性. 将下拉菜单触发器和下拉菜单都包裹在 .dropdown 里,或者另一个声明了 p ...
- 偶遇this之坑
前言 在写一个懒加载插件时,遇到一个坑,就是this的指向问题,我想这种情况大部分人都会遇到,就写下来,新手也有个参考. 事件 有些页面图片比较多,但用户还不一定会全看,这样的话,全部去加载这些图片, ...
- css3圆环百分比,菜单栏定位导航
前段时间,社区个人中心改版,看了下设计图,当时隐约感觉到有两个地方(圆环百分比,菜单栏定位导航)比较麻烦.设计图大致如下: 首先看圆环百分比,网上的做法大致分两种,一种是用了CSS3中的transfo ...
- SQL Server 进制转换函数
一.背景 前段时间群里的朋友问了一个问题:“在查询时增加一个递增序列,如:0x00000001,即每一个都是36进位(0—9,A--Z),0x0000000Z后面将是0x00000010,生成一个像下 ...