前言
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爬虫
爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密密钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情；
最常见的问题是chromedriver驱动与谷歌浏览器的版本不匹配，很容易就可以解决。接下来，我们就开始利用selenium抓取淘宝商品，并使用Xpath解析得到商品名、价格、付款人数、店铺名、发货地址信息，最后将数据保存在本地。
爬虫过程如下图：
selenium自动化爬取（需要淘宝扫描登录一次）
from selenium import webdriver # 搜索商品，获取商品页码
def search_product(key_word):
# 定位输入框
browser.find_element_by_id("q").send_keys(key_word)
# 定义点击按钮，并点击
browser.find_element_by_class_name('btn-search').click()
# 最大化窗口：为了方便我们扫码
browser.maximize_window()
# 等待15秒，给足时间我们扫码
time.sleep(15)
# 定位这个“页码”，获取“共100页这个文本”
page_info = browser.find_element_by_xpath('//div[@class="total"]').text
# 需要注意的是：findall()返回的是一个列表，虽然此时只有一个元素它也是一个列表。
page = re.findall("(\d+)",page_info)[0]
return page
详细爬虫代码下载见文末。
数据整理
此时我们爬取得到的数据：
整理前的数据
数据还是比较粗糙的，有几个问题需要我们去处理：
- 添加列名
- 去除重复数据（翻页爬取过程中会有重复）
- 购买人数为空的记录，替换成0人付款
- 将购买人数转换为销量（注意部分单位为万）
- 删除无发货地址的商品，并提取其中的省份
部分代码：
# 删除无发货地址的商品，并提取省份
df = df[df['发货地址'].notna()]
df['省份'] = df['发货地址'].str.split(' ').apply(lambda x:x[0]) # 删除多余的列
df.drop(['付款人数', '发货地址', 'num', 'unit'], axis=1, inplace=True) # 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)
df.head(10)
整理后的数据
这样我们就对数据完成了清洗与整理，方便下一步进行可视化。
顺便做个排序，看看什么粽子最贵！
df1 = df.sort_values(by="价格", axis=0, ascending=False)
df1.iloc[:5,:]
价格TOP5的粽子
前三名都来自御茶膳房旗舰店，让我们看看1780元的粽子长啥样吧！
想尝尝
数据可视化
本文我们打算用pyecharts进行可视化展示。有同学可能使用的是老版本（0.5X），Pyecharts的1.x版本与老版本（0.5X）不兼容，如果无法导入可能是这个问题哈。
可视化所有语句均基于v1.7.1，通过以下语句可查询你的pyecharts版本：
import pyecharts print(pyecharts.__version__)
扇形图
最贵的粽子1780元看来是吃不起了，那大家都买什么价位的呢？
先按照淘宝推荐的区间划分一下：
def price_range(x): #按照淘宝推荐划分价格区间
if x <= 22:
return '22元以下'
elif x <= 115:
return '22-115元'
elif x <= 633:
return '115-633元'
else:
return '633元以上'
再使用pyecharts来生成不同价格区间的粽子销量占比图。
不同价格区间的粽子销量占比
看来百元以内的粽子（礼盒装）才是大家的正常承受范围，不过我还是选择小区门口的5块钱3个。
词云图
我们用jieba对爬取得到的商品名称分词，生成词云。
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType # 词云图
word1 = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
word1.add("", [*zip(key_words.words, key_words.num)],
word_size_range=[20, 200],
shape=SymbolType.DIAMOND)
word1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('粽子商品名称词云图'),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
word1.render("粽子商品名称词云图.html")
粽子商品名称词云图
硕大的粽子周围环绕着几个突出的关键词：礼盒装、鲜肉、蛋黄、嘉兴、豆沙、端午节。除去端午节相关的词汇，我们通过关键词大小似乎就知道几种口味的受欢迎情况。
查阅资料对比一下，还真是大体一致。
心疼我枣粽。
至于嘉兴这个地名，我们后文会继续提到。
条形图
上文我们查到了最贵的粽子，那么销量最好的粽子/店铺是什么呢？
安排
粽子商品销量Top10
五芳斋共4款入围，其中一款礼盒装达到了100万+的销量，应该比这个还多（参见微信的10w+）。真真老老紧随其后，3款粽子进入TOP10。其余的品牌还有稻香村和知味观，额，第九名是卖粽叶的，看来自己包粽子的需求也是蛮大的嘛。
粽子店铺销量Top10
粽子店铺销量Top10其实与商品相似，五芳斋官方旗舰店和真真老老旗舰店占据首位，遥遥领先。
经过查阅，五芳斋，真真老老，都为嘉兴的粽子两大品牌，那难怪嘉兴在词云图里那么突出。嘉兴属于浙江省，销量冠亚军都在这里，那浙江岂不是占比很大。
地图
继续使用pyecharts来生成各省份粽子销量分布图
from pyecharts.charts import Map # 计算销量
province_num = df.groupby('省份')['销量'].sum().sort_values(ascending=False) # 绘制地图
map1 = Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
map1.add("", [list(z) for z in zip(province_num.index.tolist(), province_num.values.tolist())],
maptype='china'
)
map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='各省份粽子销量分布'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=300000),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()
)
map1.render("各省份粽子销量分布.html")
各省份粽子销量分布
这个销量占比差异真的是太大了。
可以说中国粽子看浙江，浙江粽子看嘉兴[3]（通过计算发货地址为浙江的粽子销量占比70.6%，而嘉兴占浙江的87.4%）
纪录片《舌尖上的中国》里的嘉兴粽