四月初，距離高考不足百日。空氣里彌漫著焦灼和最后沖刺的味道。但古民的時間表上，除了復習，還擠出了一條窄縫，用于一項新的技能實驗――網絡爬蟲。這是他在“數據分析入門”后，自然延伸的下一步。數據分析的前提是“有數據”，而互聯網是最大的、免費的、但非結構化的數據金礦。爬蟲，就是開礦的“機械臂”。他想驗證，自己能否用這個新工具，解決一個實際且與他現有業務相關的問題。

他選擇的目標是：抓取主流電商平臺（京東、當當）上，初中數學教輔材料的價格、銷量、評價等公開信息。動機明確：

1.業務相關：他正在與周老師合作開發初中數學知識產品。了解市場上同類競品的定價、受歡迎程度、用戶反饋，是產品定位和定價策略的關鍵輸入。之前靠手動搜索和零星觀察，效率低且不系統。

2.技能驗證：爬蟲是數據分析“獲取-分析-呈現”鏈條的第一環。他需要實踐，從“有數據”過渡到“能自己拿數據”。

3.風險可控：教輔信息是公開商品數據，抓取用于個人研究分析，風險低。且目標網站（京東、當當）結構相對規范，適合入門練習。

他制定了簡單的“爬蟲初戰”計劃：

目標：從京東和當當網站，各抓取約200條初中數學教輔書籍的核心信息（書名、價格、店鋪、評價數、好評率等），存儲為結構化數據（csv），并進行初步分析。

工具：python+requests（發送請求）+beautifulsoup（解析html）+pandas（存儲和分析）。這是最經典的入門組合。

預期時間：一周的課余時間，主要用于學習爬蟲基礎和調試。

第一天：理論學習與環境準備。

他快速瀏覽了爬蟲基礎教程，理解了核心概念：發送請求模擬瀏覽器訪問->接收服務器返回的html頁面->用解析庫（如beautifulsoup）從html中提取目標數據->保存數據。難點在于：1.分析目標網頁結構，找到數據所在的html標簽和屬性。2.處理反爬機制（如請求頭設置、簡單驗證碼、訪問頻率控制）。3.數據清洗（提取的文本常包含多余空格、符號等）。

他用瀏覽器的“開發者工具”（f12）查看京東搜索“初中數學教輔”的結果頁。密密麻麻的html標簽讓他眼花繚亂，但通過“檢查元素”功能點擊具體的書名、價格，他逐漸鎖定了數據所在的標簽類別和class名稱。這是一個需要耐心和細心的“偵探”工作。

第二、三天：編寫第一個爬蟲腳本（京東）。

他先嘗試抓取單頁數據。代碼大致如下：

importrequests

frombs4importbeautifulsoup

importpandasaspd

importtime

headers={'user-agent''mozilla5.0...'}#模擬瀏覽器請求頭

url='ssearch.jd....初中數學教輔...'#搜索url

response=requests.get(url,headers=headers)

soup=beautifulsoup(response.text,'html.parser')

books=[]

foriteminsoup.find_all('div',class_='gl-i-wrap')#根據實際class調整

try

title=item.find('div',class_='p-name').em.get_text(strip=true)

price=item.find('div',class_='p-price').strong.i.get_text()

shop=item.find('div',class_='p-shop').span.get_text(strip=true)ifitem.find('div',class_='p-shop')else'未知'

#評價數有時在另一個標簽里，需要更復雜的查找