requests超市是什么？-杰瑞科技汇

“超市”是一个非常宽泛的概念，它可能指：

（图片来源网络，侵删）

大型连锁超市的官方网站：如沃尔玛、家乐福、永辉等，这些网站通常有反爬虫机制，需要更复杂的技术。
在线生鲜/超市平台：如盒马、叮咚买菜、美团买菜等，这些是 API 驱动的，爬取它们的 API 数据是最高效的方式。
某个具体的、规模较小的本地超市网站：这种网站可能结构简单，是学习 requests 的绝佳入门案例。

下面,我将从最简单、最推荐的方式（爬取 API）开始，然后讲解如何爬取传统的网页，并最后提供一个完整的项目示例。

核心概念：`requests` 库

requests 是 Python 中最著名的 HTTP 库，它极大地简化了发送 HTTP 请求的过程，在爬虫中，我们用它来向服务器“请求”网页或数据。

主要功能：

requests.get(url): 发送 GET 请求，用于获取网页或数据。
requests.post(url, data): 发送 POST 请求，常用于提交表单。
response.status_code: 获取响应状态码，200 表示成功。
response.text: 获取响应的文本内容（HTML 或 JSON）。
response.json(): 将响应内容直接解析为 Python 字典或列表（如果内容是 JSON 格式）。
response.headers: 获取响应头信息。
response.cookies: 获取响应的 cookies。

爬取在线超市的 API 数据 (推荐)

现代网站为了实现前后端分离,其数据通常通过 API 接口以 JSON 格式提供，这种方式比解析 HTML 简单得多，因为数据结构是固定的。

（图片来源网络，侵删）

目标：获取某个商品列表页面的商品名称、价格和图片链接。

步骤：

找到 API 接口：
- 打开你想要爬取的超市网站（一个虚构的 supermarket-api.com）。
- 打开浏览器的“开发者工具”（通常按 F12 或右键 -> 检查）。
- 切换到 "Network" (网络) 标签页。
- 刷新页面或进行一些操作（如下拉加载更多商品）。
- 在网络请求列表中,寻找那些返回数据格式为 JSON 的请求，它们的 URL 通常包含 api, data, product 等关键词，响应类型是 application/json。
假设我们找到了这样一个 API：
（图片来源网络，侵删）
- URL: https://api.supermarket-api.com/v1/products?page=1&limit=20
- 请求方法: GET
- (JSON):
```
{
  "status": "success",
  "data": {
    "products": [
      {
        "id": 101,
        "name": "有机新鲜苹果",
        "price": 15.8,
        "unit": "500g",
        "image_url": "https://cdn.supermarket-api.com/imgs/apple.jpg"
      },
      {
        "id": 102,
        "name": "纯牛奶",
        "price": 68.0,
        "unit": "1L*12盒",
        "image_url": "https://cdn.supermarket-api.com/imgs/milk.jpg"
      }
      // ... 更多商品
    ]
  }
}
```

编写 Python 代码：

import requests
import json # 用于美化打印 JSON，非必需
# 1. 定义 API 的 URL
api_url = "https://api.supermarket-api.com/v1/products?page=1&limit=20"
try:
    # 2. 发送 GET 请求
    # headers 可以模拟浏览器访问，避免被简单识别为爬虫
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(api_url, headers=headers)
    # 3. 检查请求是否成功
    # response.raise_for_status() 会在状态码不是 2xx 时抛出异常
    response.raise_for_status()
    # 4. 解析 JSON 数据
    # requests 库的 .json() 方法会自动将响应内容转为 Python 字典
    data = response.json()
    # 5. 提取并打印我们想要的信息
    if data.get("status") == "success":
        products = data["data"]["products"]
        print(f"成功获取到 {len(products)} 个商品信息:\n")
        for product in products:
            name = product.get("name")
            price = product.get("price")
            unit = product.get("unit")
            image_url = product.get("image_url")
            print(f"商品名称: {name}")
            print(f"价格: ¥{price} / {unit}")
            print(f"图片链接: {image_url}")
            print("-" * 30)
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
    print(f"HTTP 错误发生: {http_err}")
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(f"请求发生错误: {err}")
except json.JSONDecodeError:
    print("响应内容不是有效的 JSON 格式")

优点：

数据结构清晰：JSON 对应 Python 字典，解析非常方便。
效率高：只传输数据，没有多余的 HTML 标签，流量小，速度快。
稳定：网站改版通常不会轻易改动其核心 API。

爬取传统网页的 HTML 内容

如果目标网站没有提供 API，或者你无法找到它，那么就需要解析返回的 HTML 页面，这通常需要另一个库 BeautifulSoup 或 lxml。

目标：获取一个超市网页上所有商品的名称和价格。

步骤：

分析网页结构：
- 在浏览器中打开目标商品页面。
- 右键点击一个商品名称 -> “检查”，找到包裹该名称的 HTML 标签和类名（class）或 ID。
- 同样,找到价格所在的标签和类名。
假设我们发现：
- 每个商品都在一个 <div class="product-item"> 容器里。
- 商品名称在 <h3 class="product-name">...</h3> 中。
- 商品价格在 <span class="product-price">...</span> 中。

编写 Python 代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup # 需要先安装: pip install beautifulsoup4
# 1. 定义目标网页的 URL
html_url = "https://www.some-supermarket.com/products/fresh-fruit"
try:
    # 2. 发送 GET 请求获取 HTML
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(html_url, headers=headers)
    response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
    # 3. 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
    # 'html.parser' 是 Python 内置的解析器，也可以用 'lxml' (更快，需额外安装)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 4. 使用 CSS 选择器查找所有商品
    # .product-item 会查找所有 class 为 "product-item" 的标签
    product_items = soup.find_all('div', class_='product-item')
    print(f"在页面上找到 {len(product_items)} 个商品:\n")
    # 5. 遍历每个商品，提取信息
    for item in product_items:
        # 在每个商品容器内查找名称和价格
        name_tag = item.find('h3', class_='product-name')
        price_tag = item.find('span', class_='product-price')
        # .get_text(strip=True) 可以获取标签内的文本并去除首尾空白
        name = name_tag.get_text(strip=True) if name_tag else "未找到名称"
        price = price_tag.get_text(strip=True) if price_tag else "未找到价格"
        print(f"商品名称: {name}")
        print(f"商品价格: {price}")
        print("-" * 30)
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(f"请求发生错误: {err}")
except Exception as e:
    print(f"解析页面时发生错误: {e}")

注意：

这种方法非常脆弱,一旦网站更新了 HTML 结构（比如改了 class 名），你的爬虫就会立刻失效。
对于复杂的网站,JavaScript 动态加载的内容可能无法被 requests 直接获取，这时需要更高级的工具如 Selenium。

完整项目示例：爬取超市商品并保存为 CSV

让我们将场景一和场景二结合起来,做一个更实用的例子：爬取数据并保存到 CSV 文件，方便用 Excel 查看。

目标：爬取 API 数据，并将结果保存为 supermarket_products.csv 文件。

准备工作：

安装必要的库：
```
pip install requests beautifulsoup4 pandas
```
- requests: 发送请求。
- beautifulsoup4: 虽然这个例子主要用 requests.json()，但保留它以防万一需要解析 HTML。
- pandas: 处理数据并保存为 CSV 的神器。

代码 (supermarket_scraper.py)：

import requests
import pandas as pd
import time
import random
# --- 配置 ---
# 假设的 API URL
BASE_API_URL = "https://api.supermarket-api.com/v1/products"
# 请求头，模拟浏览器
HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
    'Accept': 'application/json, text/plain, */*'
}
# 要爬取的页数
PAGES_TO_SCRAPE = 5
# 输出文件名
OUTPUT_CSV_FILE = 'supermarket_products.csv'
def fetch_products_from_api(page):
    """从指定页面获取商品数据"""
    params = {
        'page': page,
        'limit': 20  # 每页20个商品
    }
    try:
        response = requests.get(BASE_API_URL, headers=HEADERS, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        if data.get("status") == "success":
            return data["data"]["products"]
        else:
            print(f"第 {page} 页请求失败: {data.get('message')}")
            return []
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求第 {page} 页时出错: {e}")
        return []
def main():
    """主函数"""
    all_products = []
    print(f"开始爬取，计划爬取 {PAGES_TO_SCRAPE} 页数据...")
    for page in range(1, PAGES_TO_SCRAPE + 1):
        print(f"正在爬取第 {page} 页...")
        products_on_page = fetch_products_from_api(page)
        if not products_on_page:
            print(f"第 {page} 页没有获取到数据，可能已到达最后一页。")
            break
        all_products.extend(products_on_page)
        # --- 礼貌性爬虫 ---
        # 随机暂停 1 到 3 秒，避免请求过于频繁被封 IP
        sleep_time = random.uniform(1, 3)
        print(f"等待 {sleep_time:.2f} 秒...")
        time.sleep(sleep_time)
    if not all_products:
        print("未能获取任何商品数据。")
        return
    print(f"\n爬取完成，共获取 {len(all_products)} 个商品。")
    # --- 使用 pandas 处理数据 ---
    # 将列表 of 字典 转换为 DataFrame
    df = pd.DataFrame(all_products)
    # 选择我们需要的列
    # 假设 API 返回的字段是 'name', 'price', 'unit', 'image_url'
    # 如果字段名不同，请根据实际情况修改
    desired_columns = ['name', 'price', 'unit', 'image_url']
    df = df[desired_columns]
    # 保存为 CSV 文件
    # index=False 表示不保存行索引 (0, 1, 2...)
    # encoding='utf-8-sig' 可以确保用 Excel 打开时中文不会乱码
    df.to_csv(OUTPUT_CSV_FILE, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"数据已成功保存到文件: {OUTPUT_CSV_FILE}")
if __name__ == "__main__":
    main()

重要注意事项与最佳实践

合法性：
- 永远不要爬取有版权声明或明确禁止爬取的网站。
- 查看网站的 robots.txt 文件（https://www.example.com/robots.txt），它规定了哪些页面不希望被爬虫访问。
- 只爬取公开的、非私有的数据。
礼貌性爬虫：
- 设置 User-Agent：让你的请求看起来像来自普通浏览器。
- 控制请求频率：使用 time.sleep() 在请求之间加入随机延迟，避免对服务器造成过大压力。
- 处理 cookies 和 session：如果需要登录才能访问，要妥善处理 cookies。
反爬虫机制：
- IP 封禁：如果请求太频繁，你的 IP 可能会被暂时封禁，解决方案是使用代理 IP 池。
- 验证码：当检测到异常行为时，网站会弹出验证码，这通常需要使用第三方识别服务或更高级的自动化工具（如 Selenium）。
- 动态加载：数据由 JavaScript 生成，requests 无法获取，解决方案是使用 Selenium 或 Playwright 等工具模拟浏览器行为。
数据存储：
- 对于少量数据,CSV 文件足够。
- 对于大量数据,考虑使用数据库，如 SQLite (轻量级)、MySQL 或 PostgreSQL。

希望这份详细的指南能帮助你开始使用 Python requests 爬取超市数据！从爬取 API 开始是最佳实践，因为它更稳定、更高效。

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核心概念：`requests` 库

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