爬取9000条京东内衣销售数据做关联度算法之二mysql数据库整理、清洗数据

爬取9000条京东内衣销售数据做关联度算法之二mysql数据库整理、清洗数据

用mysql数据库整理、清洗9000条京东内衣销售数据

上一篇详细介绍了爬取过程，这篇主要介绍用mysql数据库整理数据，爬取详情可参考：
上一篇爬取详情点这里
爬取目的是为了得到数据进行关联度分析（罩杯大小和消费价格的倾向有无关系），这是中间的一篇

1.for循环更改产品id和评论页数，获取大量数据
（这里解释一下为什么页数用0-99页，虽然商品上显示有几万评论，每页10个评论应该有几千页才对，但是京东很多评论100页后是空的；我选了九个商品，价格分别在60 110 160 三个档次 各三个。另外，由于基本上店铺里面都是ABC 小罩杯和 DEF以上的罩杯分开卖，所以为了统一，我只选了只卖ABC三个罩杯的店进行爬取）

下面展示一些 内联代码片。

from urllib import request
import json
import numpy
import time  #用于计算程序运行时间
import csv  #用于将得出数据导入csv文件中（csv逗号分隔符，你可以想象是没有格子的excel,用逗号分隔)starttime=time.time() #启动计时fileopen=open('bra.csv','w',newline='')
# 打开一个文件，并写入文件。参数1是文件名，参数2是write缩写写入意思，参数3emmm 不好解释，如果没有会写一行空一行
writer=csv.writer(fileopen)
#生成写入对象，想象成一支笔就行ROW=[] #全局变量用来搜集爬取的特征数据pagenum=numpy.arange(0,100) #生成0、1、2、3 到99的List，即页数Listproductid={11276508271:'low',20356806191:'low',10372893109:'low',100000198518:'mid',32207941921:'mid',25695145322:'mid',32227619225:'hight',52553994236:'hight',41232098143:'hight'}
# id,还有对应的价格，low是60左右，mid 是110左右，hihgt 是160左右 （Hight单词打错了、。。。，不改了）
wrongpage=0  #会有极少页的格式是错的，爬取不出来，这个记录错误的页码数

接下来是爬取内容的循环以及数据搜集：

##### 以下呢就是爬取过程，只是变动了产品id和页数，可以看之前那篇博客，有非常详细的解释
#我这里稍微增加一些其他的解释就行# 这里提前解释fomat（）这个格式化函数，更改id和页数用 举个例子你就懂，稍后不再解释
# A='aaa{}aaa'  A.format(a) , 格式化后B就代替了A中的{}，A变成'aaaaaaa'url0='.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={}&score=0&sortType=5&page={}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1'
for id in productid.keys():for ii in pagenum:url=url0.format(id,ii)req=request.Request(url)response=request.urlopen(req)#不用try的话，有一些格式错误的页码就会停止程序运行，但是这些页码非常少，可以忽略不计# 出错的时候try可以直接跳过本次操作继续往下操作try:ad().decode('gbk')page