python模拟登录京东

A. 用python代码下载京东订单清单存到xlsx文件或者csv文件

你的订单量有多少，如果不是上千上万那种的话可以手动把所有订单页面下载下来，后再用python去处理，这样可行性及工作量比你直接模拟登录再做一堆操作来得快，而且爬京东这样的大公司网站要是被检测出来，警告还好，要是账号被封那就不值得了。

我自己下载好的html源码

B. Python爬虫篇（四）：京东数据批量采集

京东数据批量采集的步骤和要点如下：

1. 发起请求：

   • 使用requests库打开京东搜索页面，并输入关键词“粽子”。
   • 观察页面地址，发现搜索结果页面的url结构为search.jd.com/Search?，其中关键词固定，而动态参数page会随页数变化。

2. 获取响应：

   • 尝试获取第一页的数据，例如page=1，并观察响应内容。
   • 注意到京东可能使用了ajax异步加载，需要分析网络请求以获取完整数据。

3. 解析内容：

   • 使用BeautifulSoup解析工具解析网页内容。
   • 主要关注包含商品信息的id为J_goodsList的div。
   • 每个li标签对应一个商品，需要提取相关商品信息。
   • 发现后续数据通过page参数为偶数的链接获取，因此需要抓取page从1到200的数据，每页60个商品。

4. 保存数据：

   • 将提取的商品信息存储到list中。
   • 可以利用pandas等工具对数据进行分析和处理。

5. 数据分析：

   • 利用pandas分析粽子价格，发现价格区间和分布情况。
   • 可以将粽子价格分为不同区间，如贫民窟、平民区、小康家庭和富人区。

6. 数据可视化：

   • 读取Excel数据。
   • 绘制饼图等图表，直观呈现不同价格区间粽子的占比情况。

总结： 京东数据批量采集需要遵循发起请求、获取响应、解析内容、保存数据等步骤。 在解析内容时，需要注意网页的动态加载和异步请求，以确保获取完整数据。 数据分析和可视化可以帮助我们更深入地了解市场行情和消费者行为。

C. 【43 Pandas+Pyecharts | 京东某商品销量数据分析可视化】

大家好，今天我们将通过Python的Pandas和Pyecharts库，深入分析京东某商品的销量数据，以可视化形式呈现数据洞察。以下是一系列数据处理和可视化步骤：

1. 首先，我们导入必要的模块，开始数据加载，使用Pandas读取数据，了解数据的基本信息和描述。

2. 接下来，利用Pyecharts展示商品销量的地理分布，通过地图可视化销量(瓶)的分布情况。

3. 对每月的销量进行统计，观察季节性和趋势，同时分析男性与女性购买数量的占比。

4. 数据进一步细分，分析不同产品品种的销量情况，以及消费者年龄段的购买行为。

5. 男性和女性每月购买数量的对比分析，深入理解消费者行为差异。

6. 研究销量前15的城市，揭示销售重点区域。

7. 利用词云展示评论关键词，洞察用户反馈和产品特性。

8. 通过销售额度的地区划分，了解各地区的消费力状况。

如果你对这些内容感兴趣，可以在以下链接找到在线运行的代码和全部数据：[在线运行地址](heywhale.com/home/colum...)

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