Python爬取电商服装数据，解锁时尚密码（完整爬虫+数据分析实战教程）

发布：2026-06-24 23:59:51 浏览：9

一、项目前言

1.1 项目背景

当下服装行业迭代速度极快，每季流行色系、版型、面料、定价区间都在快速变化，普通消费者很难精准把握穿搭风向，服装商家也难以快速捕捉市场爆款。本项目通过Python爬虫抓取主流电商平台公开服装商品数据（商品名称、售价、销量、色系、版型、评价、店铺类型等），再结合Pandas数据清洗、Matplotlib可视化分析，从海量商品数据中挖掘真实流行趋势，解锁大众穿搭偏好、爆款规律、价格带分布三大时尚密码。

1.2 项目说明与合规提醒（重中之重）

合规声明：本项目仅爬取电商平台公开非隐私商品展示数据，遵循robots协议，限制爬虫请求频率，禁止高频暴力爬取、禁止爬取用户隐私信息、禁止商用倒卖数据。仅用于个人Python学习、市场数据分析学习，切勿用于违规商业用途。

1.3 实现目标

• 抓取电商女装/男装核心商品字段：标题、售价、原价、销量、商品链接、主图标签、风格分类
• 自动清洗脏数据：去除无效商品、价格异常值、重复商品数据
• 数据分析可视化：热门色系分布、主流价格带、爆款版型、高销量服装风格
• 输出时尚分析结论：当下穿搭流行趋势、性价比服装选购区间、商家爆款打造思路

二、环境准备

2.1 需要安装的第三方库

# 网络请求库
pip install requests
# 网页解析库
pip install lxml beautifulsoup4
# 数据处理
pip install pandas openpyxl
# 数据可视化
pip install matplotlib
# 随机休眠，规避反爬
pip install time random

2.2 爬虫核心技术栈

Requests发送网络请求 + BeautifulSoup静态页面解析 + Pandas数据存储与清洗 + Matplotlib图表可视化 + 随机请求间隔、请求头伪装规避基础反爬

三、完整爬虫代码（静态电商服装页面，可直接运行）

本次选用无复杂接口加密、适合新手学习的电商静态服装列表页模板，模拟真实电商服装类目页面，无需登录、无需cookie，零基础可直接运行。代码附带逐行详细注释，方便理解每一步爬取逻辑。

3.1 完整爬虫源码

# 导入所需依赖库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置matplotlib支持中文显示，解决图表中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 1. 配置请求头，伪装成浏览器访问，规避基础反爬
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Referer": "http://www.xxx.com/clothing/"
}

# 存储所有服装数据的空列表
clothing_data = []

# 2. 定义爬虫主函数
def get_clothing_data(page):
    # 模拟电商服装搜索链接：夏季女装连衣裙类目，分页爬取
    url = f"http://www.xxx.com/s?wd=夏季连衣裙&page={page}"
    try:
        # 发送get请求，获取网页源码
        response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
        response.encoding = "utf-8"
        # 使用lxml解析网页
        soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
        # 定位商品卡片容器（根据网页DOM节点定位）
        goods_list = soup.find_all("div", class_="goods-item")

        # 遍历每一件服装商品
        for goods in goods_list:
            # 商品标题
            title = goods.find("h3", class_="goods-title").get_text(strip=True)
            # 商品现价
            price = goods.find("span", class_="now-price").get_text(strip=True)
            # 商品原价
            original_price = goods.find("span", class_="origin-price").get_text(strip=True)
            # 累计销量
            sales = goods.find("div", class_="sales-num").get_text(strip=True)
            # 服装风格标签（色系/版型/风格）
            style_tag = goods.find("div", class_="style-tag").get_text(strip=True)
            # 商品详情链接
            goods_url = goods.find("a")["href"]

            # 单条商品数据存入字典
            item = {
                "商品标题": title,
                "现价(元)": price,
                "原价(元)": original_price,
                "销量": sales,
                "服装标签": style_tag,
                "商品链接": goods_url
            }
            clothing_data.append(item)
        print(f"✅ 第{page}页数据爬取完成，当前已获取{len(clothing_data)}条服装数据")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 第{page}页爬取失败，错误信息：{e}")

# 3. 分页爬取：爬取前5页服装数据
if __name__ == '__main__':
    print("===== 电商服装数据爬虫启动 =====")
    for page_num in range(1, 6):
        get_clothing_data(page_num)
        # 随机休眠1-3秒，模拟人类浏览行为，防止IP封禁
        time.sleep(random.uniform(1, 3))
    
    # 4. 将爬取的数据保存为Excel文件，方便后续分析
    df = pd.DataFrame(clothing_data)
    df.to_excel("电商夏季连衣裙服装数据.xlsx", index=False)
    print(f"\n
		 

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