爬了20W+条猫咪交易数据，它不愧是人类团宠
作者 | 叶庭云
来源 | 修炼Python
头图 | 下载于视觉中国
前言
看到可爱的猫咪表情包，总是会忍不住收藏，晒部分图如下：
认识的一些朋友也养了猫，比如橘猫、英短、加菲猫之类的，看他们发朋友圈撸猫，老羡慕了，猫咪真的太可爱啦。发现一个专门交易猫猫的网站—猫猫交易网可以云看猫：http://www.maomijiaoyi.com/
从这个网站里爬取了猫猫品种介绍的数据，以及 20W+ 条猫猫交易数据，以此来了解一下可爱的猫咪。
数据获取
打开猫猫交易网，先爬取猫咪品种数据，打开页面可以看到猫猫品种列表：
但只显示了每种猫猫的品种名，参考价格，点进详情页，可以看到更加详细的数据：品种名、参考价格、中文学名、基本信息、性格特点、生活习性、优缺点、喂养方法等。
检查网页，可以发现网页结构简单，容易解析和提取数据。爬虫代码如下：
1# -*- coding: UTF-8 -*-
2"""
3@File ：cat_kind_spider.py
4@Author ：叶庭云
5@CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
6"""
7import requests
8import re
9import csv
10from lxml import etree
11from tqdm import tqdm
12from fake_useragent import UserAgent
13
14# 随机产生请求头
15ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='fake_useragent.json')
16
17def random_ua(): # 用于随机切换请求头
18 headers = {
19 "Accept-Encoding": "gzip",
20 "Accept-Language": "zh-CN",
21 "Connection": "keep-alive",
22 "Host": "www.maomijiaoyi.com",
23 "User-Agent": ua.random
24 }
25 return headers
26
27
28def create_csv(): # 创建保存数据的csv
29 with open('./data/cat_kind.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
30 wr = csv.writer(f)
31 wr.writerow(['品种', '参考价格', '中文学名', '别名', '祖先', '分布区域',
32 '原产地', '体型', '原始用途', '今日用途', '分组', '身高',
33 '体重', '寿命', '整体', '毛发', '颜色', '头部', '眼睛',
34 '耳朵', '鼻子', '尾巴', '胸部', '颈部', '前驱', '后驱',
35 '基本信息', 'FCI标准', '性格特点', '生活习性', '优点/缺点',
36 '喂养方法', '鉴别挑选'])
37
38
39def scrape_page(url1): # 获取HTML网页源代码 返回文本
40 response = requests.get(url1, headers=random_ua())
41 # print(response.status_code)
42 response.encoding = 'utf-8'
43 return response.text
44
45
46def get_cat_urls(html1): # 获取每个品种猫咪详情页url
47 dom = etree.HTML(html1)
48 lis = dom.xpath('//div[@class="pinzhong_left"]/a')
49 cat_urls = []
50 for li in lis:
51 cat_url = li.xpath('./@href')[0]
52 cat_url = 'http://www.maomijiaoyi.com' + cat_url
53 cat_urls.append(cat_url)
54 return cat_urls
55
56
57def get_info(html2): # 爬取每个品种猫咪详情页里的有关信息
58 # 品种
59 kind = re.findall('div class="line1">.*?<div class="name">(.*?)<span>', html2, re.S)[0]
60 kind = kind.replace('r','').replace('n','').replace('t','')
61 # 参考价格
62 price = re.findall('<div>参考价格：</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
63 price = price.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
64 # 中文学名
65 chinese_name = re.findall('<div>中文学名:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
66 chinese_name = chinese_name.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
67 # 别名
68 other_name = re.findall('<div>别名:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
69 other_name = other_name.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
70 # 祖先
71 ancestor = re.findall('<div>祖先:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
72 ancestor = ancestor.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
73 # 分布区域
74 area = re.findall('<div>分布区域:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
75 area = area.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
76 # 原产地
77 source_area = re.findall('<div>原产地:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
78 source_area = source_area.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
79 # 体型
80 body_size = re.findall('<div>体型:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
81 body_size = body_size.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
82 # 原始用途
83 source_use = re.findall('<div>原始用途:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
84 source_use = source_use.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
85 # 今日用途
86 today_use = re.findall('<div>今日用途:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
87 today_use = today_use.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
88 # 分组
89 group = re.findall('<div>分组:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
90 group = group.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
91 # 身高
92 height = re.findall('<div>身高:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
93 height = height.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
94 # 体重
95 weight = re.findall('<div>体重:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
96 weight = weight.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
97 # 寿命
98 lifetime = re.findall('<div>寿命:</div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
99 lifetime = lifetime.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '')
100 # 整体
101 entirety = re.findall('<div>整体</div>.*?<!-- 页面小折角 -->.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
102 entirety = entirety.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
103 # 毛发
104 hair = re.findall('<div>毛发</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
105 hair = hair.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
106 # 颜色
107 color = re.findall('<div>颜色</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
108 color = color.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
109 # 头部
110 head = re.findall('<div>头部</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
111 head = head.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
112 # 眼睛
113 eye = re.findall('<div>眼睛</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
114 eye = eye.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
115 # 耳朵
116 ear = re.findall('<div>耳朵</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
117 ear = ear.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
118 # 鼻子
119 nose = re.findall('<div>鼻子</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
120 nose = nose.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
121 # 尾巴
122 tail = re.findall('<div>尾巴</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
123 tail = tail.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
124 # 胸部
125 chest = re.findall('<div>胸部</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
126 chest = chest.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
127 # 颈部
128 neck = re.findall('<div>颈部</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
129 neck = neck.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
130 # 前驱
131 font_foot = re.findall('<div>前驱</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
132 font_foot = font_foot.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
133 # 后驱
134 rear_foot = re.findall('<div>前驱</div>.*?<div></div>.*?<div>(.*?)</div>', html2, re.S)[0]
135 rear_foot = rear_foot.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
136
137 # 保存前面猫猫的各种有关信息
138 cat = [kind, price, chinese_name, other_name, ancestor, area, source_area,
139 body_size, source_use, today_use, group, height, weight, lifetime,
140 entirety, hair, color, head, eye, ear, nose, tail, chest, neck, font_foot, rear_foot]
141
142 # 提取标签栏信息（基本信息-FCI标准-性格特点-生活习性-优缺点-喂养方法-鉴别挑选）
143 html2 = etree.HTML(html2)
144 labs = html2.xpath('//div[@class="property_list"]/div')
145 for lab in labs:
146 text1 = lab.xpath('string(.)')
147 text1 = text1.replace('n','').replace('t','').replace('r','').replace(' ','')
148 cat.append(text1)
149 return cat
150
151
152def write_to_csv(data): # 保存数据 追加写入
153 with open('./data/cat_kind.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8') as fn:
154 wr = csv.writer(fn)
155 wr.writerow(data)
156
157
158if __name__ == '__main__':
159 # 创建保存数据的csv
160 create_csv()
161 # 猫咪品种页面url
162 base_url = 'http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/pinzhongdaquan_5.html'
163 # 获取品种页面中的所有url
164 html = scrape_page(base_url)
165 urls = get_cat_urls(html)
166 # 进度条可视化运行情况 就不打印东西来看了
167 pbar = tqdm(urls)
168 # 开始爬取
169 for url in pbar:
170 text = scrape_page(url)
171 info = get_info(text)
172 write_to_csv(info)
运行效果如下：
成功爬取了猫咪品种数据保存到csv，接下来爬取猫猫交易数据，进入到买猫卖猫页面：
爬取更详细的数据需要进入详情页，包含商家信息、猫咪品种、猫龄、价格、标题、在售只数、预防等信息。
由于数据量较大，可以分开爬取，先获取到每一页中的所有猫猫详情交易链接的 url 保存到csv，再读取 csv 中的 url 来请求，爬取每条交易数据，爬虫思路跟前面类似，为了加快爬取效率，可以使用多线程或者异步爬虫。最终获取了 20W+ 条数据。
数据探索
通过词云图来直观看一下，可爱的猫咪都有那些品种。
看各种猫咪的体型分布
所有品种的猫咪里，大型的只有一个品种，是布偶猫，其他品种都是中小型，那以后看见体型比较大的，可以先想到布偶猫。
橘猫是世界各地都有的，不愧是我大橘猫。俗话说 "十个橘猫九个胖还有一个压塌炕"。橘猫比起其他花色的猫咪更喜欢吃东西，它们的食欲很好，能更好地生存，可能这也是橘猫在世界范围都有的原因吧。可它却是小型猫，橘猫小时候颜值一般挺高，看起来小小的一只，又嫩又可爱的，但等橘猫长大以后，才真正地意识到什么是 "橘足轻重"。
下面来看猫咪的交易数据，在交易的猫咪中，哪些品种交易数量最多呢？
橘猫的交易数量最多呀，之前也提到橘猫世界各地都有，从这里也可以看到橘猫数量最多。其次是咖啡猫，布偶猫，英短蓝白猫等。
再看看卖猫商家地区分布
四川，重庆，广东是猫咪售卖商家数量最多的省份，江浙沪等地区猫咪售卖商家数量也很多，均在 10000 家以上。
缅因猫、布偶猫均价名列前茅啊，橘猫的均价排倒数第二，看来挺实惠。
这些售卖的猫咪猫龄一般为多大呢？
售卖的猫咪猫龄主要在1-6个月，都是刚出生还未满半岁的小猫咪呀。这时候的小猫咪应该很可爱吧，等待有缘的主人把它带回家。
最后来看一下网站里价格最贵的猫咪和浏览次数最多的猫咪
1# -*- coding: UTF-8 -*-
2"""
3@File ：浏览最多_价格最贵的.py
4@Author ：叶庭云
5@CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
6"""
7import pandas as pd
8
9df = pd.read_excel('处理后数据.xlsx')
10print(df.info())
11df1 = df.sort_values(by='浏览次数', ascending=False)
12print(df1.iloc[:3, ::].values)
13print('----------------------------------------------------------')
14df2 = df.sort_values(by='价格', ascending=False)
15print(df2.iloc[:3, ::].values)
1# 浏览次数最多的
2http:
3http:
4http:
浏览次数最多的是这一家卖的缅因猫，浏览次数为16164。emmm，感觉这种猫咪看着还挺凶的，不怎么可爱。
反观浏览次数排第二、第三的，价格便宜不少，预防都打了3针疫苗，在售只数还比较充裕，还比第一可爱好多（个人感觉）。
1# 价格最贵的如
2http:
3http:
4http:
价格最贵的发现均为 3000 元的布偶猫。查阅资料发现，布偶猫，大型猫咪，不仅购买的时候价格高昂，饲养成本也比较高，因为食量和运动量都比较大，而且美容等相关费用也会高一些。
参考文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/-Fh156bh1166R9fqNa6OmQ
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网址: 爬了20W+条猫咪交易数据，它不愧是人类团宠 https://m.mcbbbk.com/newsview127636.html
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