四月初，距离高考不足百日。空气里弥漫着焦灼和最后冲刺的味道。但古民的时间表上，除了复习，还挤出了一条窄缝，用于一项新的技能实验――网络爬虫。这是他在“数据分析入门”后，自然延伸的下一步。数据分析的前提是“有数据”，而互联网是最大的、免费的、但非结构化的数据金矿。爬虫，就是开矿的“机械臂”。他想验证，自己能否用这个新工具，解决一个实际且与他现有业务相关的问题。

他选择的目标是：抓取主流电商平台（京东、当当）上，初中数学教辅材料的价格、销量、评价等公开信息。动机明确：

1.业务相关：他正在与周老师合作开发初中数学知识产品。了解市场上同类竞品的定价、受欢迎程度、用户反馈，是产品定位和定价策略的关键输入。之前靠手动搜索和零星观察，效率低且不系统。

2.技能验证：爬虫是数据分析“获取-分析-呈现”链条的第一环。他需要实践，从“有数据”过渡到“能自己拿数据”。

3.风险可控：教辅信息是公开商品数据，抓取用于个人研究分析，风险低。且目标网站（京东、当当）结构相对规范，适合入门练习。

他制定了简单的“爬虫初战”计划：

目标：从京东和当当网站，各抓取约200条初中数学教辅书籍的核心信息（书名、价格、店铺、评价数、好评率等），存储为结构化数据（csv），并进行初步分析。

工具：python+requests（发送请求）+beautifulsoup（解析html）+pandas（存储和分析）。这是最经典的入门组合。

预期时间：一周的课余时间，主要用于学习爬虫基础和调试。

第一天：理论学习与环境准备。

他快速浏览了爬虫基础教程，理解了核心概念：发送请求模拟浏览器访问->接收服务器返回的html页面->用解析库（如beautifulsoup）从html中提取目标数据->保存数据。难点在于：1.分析目标网页结构，找到数据所在的html标签和属性。2.处理反爬机制（如请求头设置、简单验证码、访问频率控制）。3.数据清洗（提取的文本常包含多余空格、符号等）。

他用浏览器的“开发者工具”（f12）查看京东搜索“初中数学教辅”的结果页。密密麻麻的html标签让他眼花缭乱，但通过“检查元素”功能点击具体的书名、价格，他逐渐锁定了数据所在的标签类别和class名称。这是一个需要耐心和细心的“侦探”工作。

第二、三天：编写第一个爬虫脚本（京东）。

他先尝试抓取单页数据。代码大致如下：

importrequests

frombs4importbeautifulsoup

importpandasaspd

importtime

headers={'user-agent''mozilla5.0...'}#模拟浏览器请求头

url='ssearch.jd....初中数学教辅...'#搜索url

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

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

books=[]

foriteminsoup.find_all('div',class_='gl-i-wrap')#根据实际class调整

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'

#评价数有时在另一个标签里，需要更复杂的查找