一年一度的双十一就快到了,各种砍价、盖楼、挖现金的口令将在未来一个月内充斥朋友圈、微信群中。玩过多次双十一活动的小编表示一顿操作猛如虎,一看结果2毛5。浪费时间不说而且未必得到真正的优惠,双十一电商的“明降暗升”已经是默认的潜规则了。打破这种规则很简单,可以用 Python 写一个定时监控商品价格的小工具。
思路
- 第一步抓取商品的价格存入 Python 自带的 SQLite 数据库
- 每天定时抓取商品价格
- 使用 pyecharts 模块绘制价格折线图,让低价一目了然
抓取京东价格
从商品详情的页面中打开 F12 控制面板,找到包含 p.3 的链接,在旁边的 preview 面板中可以看到当前商品价格
def get_jd_price(skuId): sku_detail_url = 'http://item.jd.com/{}.html' sku_price_url = 'https://p.3.cn/prices/get"sku-name") if not sku_name_div: print('您输入的商品ID有误!') return else: sku_name = sku_name_div.text.strip() r = requests.get(sku_price_url.format(skuId)) price = json.loads(r.text)[0]['p'] data = { 'sku_id': skuId, 'sku_name': sku_name, 'price': price } return data
把抓取的价格存入 sqlite 数据库,使用 PyCharm 的 Database 功能创建一个 sqlite 数据库
最终将数据插入到数据库
# 新增 def insert(data): conn = sqlite3.connect('price.db') c = conn.cursor() sql = 'INSERT INTO price (sku_id,sku_name,price) VALUES ("{}", "{}", "{}")'.format(data.get("sku_id"), data.get("sku_name"), data.get('price') ) c.execute(sql) conn.commit() conn.close() # 查询 def select(sku_id): conn = sqlite3.connect('price.db') c = conn.cursor() sql = 'select sku_id, sku_name, price, time from price where sku_id = "{}" order by time asc'.format(sku_id) cursor = c.execute(sql) datas = [] for row in cursor: data = { 'sku_id': row[0], 'sku_name': row[1], 'price': row[2], 'time': row[3] } datas.append(data) conn.close() return datas
示例结果
计划任务
使用轻量级的 schedule 模块每天早上 10 点抓取京东价格这一步骤
安装 schedule 模块
pip install schedule
def run_price_job(skuId): # 使用不占主线程的方式启动 计划任务 def run_continuously(interval=1): cease_continuous_run = threading.Event() class ScheduleThread(threading.Thread): @classmethod def run(cls): while not cease_continuous_run.is_set(): schedule.run_pending() time.sleep(interval) continuous_thread = ScheduleThread() continuous_thread.start() return cease_continuous_run # 每天10点运行,get_jd_price:任务方法,skuId:任务方法的参数 schedule.every().day.at("10:00").do(get_jd_price, skuId=skuId) run_continuously()
查看历史价格
使用 pytharts 模块绘制折线图,直观的查看每一天的价格差异
datas = select(skuId) def line(datas): x_data = [] y_data = [] for data in datas: x_data.append(data.get('time')) y_data.append(data.get('price')) ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis(datas[0].get('sku_name'), y_data, is_connect_nones=True) .render("商品历史价格.html") )
总结
本文抓取了京东商城的价格,小伙伴们也可以修个脚本抓取淘宝的价格。使用 Python 解决生活中的小小痛点,让钱包不再干瘪。
示例代码:
用 Python 制作商品历史价格查询
以上就是Python 制作查询商品历史价格的小工具的详细内容,更多关于python 查询历史价格的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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