基于python和定向爬虫的商品比价系统

为了实现一个基于Python和定向爬虫的商品比价系统，你需要选择一个合适的网站来爬取商品信息，并设计一个爬虫来提取这些信息。以下是一个简化的例子，展示了如何使用Python的requests和BeautifulSoup库来实现一个简单的定向爬虫。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 目标网页
url = 'https://www.example.com/shopping/category/electronics'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 选择商品信息所在的HTML元素，这里需要根据实际网页结构进行调整
    products = soup.find_all('div', class_='product-item')
    
    # 创建CSV文件来保存商品数据
    with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(['Name', 'Price', 'URL'])  # 写入标题行
        
        for product in products:
            # 提取商品名称
            name = product.find('h3', class_='product-name').text.strip()
            
            # 提取商品价格，这里需要根据实际网页结构进行调整
            price = product.find('div', class_='product-price').text.strip()
            
            # 提取商品URL
            url = product.find('a', class_='product-image')['href']
            
            # 将商品信息写入CSV文件
            writer.writerow([name, price, url])
else:
    print("Error:", response.status_code)
 

这个简单的脚本会发送一个HTTP请求到指定的网页，解析返回的HTML内容，提取商品信息，并将其保存到CSV文件中。这个例子假设商品信息在HTML中的格式是固定的，实际使用时需要根据目标网站的HTML结构进行相应的调整。