功能介绍 数据来源与目标： 该脚本的目标是从购物平台爬取键盘商品的数据。 爬取的数据包括商品的标题、店铺名称、价格、地区、销量、属性和使用场景等信息。 爬取到的数据会被保存到本地的CSV文件中，文件名为键盘商品数据.csv。 数据爬取方式： 脚本通过模拟移动端API的请求，从网站的后端接口获取数据。 使用了平台的mtop.relationrecommend.wirelessrecommend.recommend接口，并通过构造特定的请求参数（如时间戳、签名、设备信息等）来获取商品数据。 数据处理与保存： 爬取到的原始数据是JSON格式，脚本通过解析JSON数据，提取出需要的信息。 对于某些字段（如地区信息、属性信息等），脚本进行了进一步的处理和格式化。 最终，提取和处理后的数据被写入到CSV文件中，方便后续的查看和分析。 实现方式 请求参数的构造： 脚本中定义了多个关键变量，如em_token、eT（时间戳）、eC（设备标识）和ep_data（请求数据）。 通过这些变量，脚本构造了请求的签名（sign），这是通过将em_token、时间戳、设备标识和请求数据拼接后进行MD5加密生成的。 签名用于验证请求的合法性，是API接口调用的必要步骤。 请求头和数据的设置： 脚本设置了请求头（headers），包括用户代理（User-Agent）和Cookie信息，以模拟浏览器或移动端设备的请求。 请求数据（data）中包含了API接口所需的参数，如时间戳、签名、API名称、版本号等。 数据解析与保存： 使用requests库发送GET请求，获取接口返回的数据。 使用正则表达式提取JSON格式的数据，并将其解析为Python字典。 遍历返回的商品数据，提取每件商品的标题、店铺、价格等信息，并根据需要进行格式化。 使用csv.DictWriter将提取的数据写入到CSV文件中。 异常处理与日志： 脚本在写入数据时会打印“已成功写入一条数据”，用于提示数据写入成功。 如果某些字段缺失或格式不正确，脚本会使用默认值（如“未知属性”或“场景未知”）来填充。 应用场景 市场调研：通过爬取商品数据，可以分析键盘市场的价格分布、销量情况、热门属性和使用场景等信息。 电商运营：商家可以利用这些数据来优化商品的定价策略、调整库存或优化商品描述。 数据挖掘与分析：这些数据可以用于进一步的数据分析，例如通过机器学习算法预测商品销量或分析用户偏好。