答案：使用Python爬取商品信息需先分析网页结构，再用requests发送请求获取页面内容，通过BeautifulSoup解析HTML提取数据，最后保存为CSV文件。过程中需添加headers避免反爬，控制请求频率，并遵守网站robots.txt规则。对于动态加载的页面，应采用Selenium等工具模拟浏览器操作。
要使用 Python 爬取线上商品信息，核心步骤包括分析目标网页结构、发送网络请求、提取数据并保存。下面是一个实用的流程说明，适合初学者快速上手。
Python 提供了多个库来简化爬虫开发：
安装命令：
pip install requests beautifulsoup4 lxml打开目标商品页面（如京东、淘宝、拼多多等），按 F12 打开开发者工具，查看商品名称、价格、图片等信息对应的 HTML 标签。
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例如，某商品标题可能在：
记录下标签名和 class 或 id 属性，后续用 BeautifulSoup 定位。
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使用 requests 获取网页源码。注意添加 headers 模拟浏览器访问，防止被反爬机制拦截。
import requests使用 BeautifulSoup 解析 HTML 并提取数据。
from bs4 import BeautifulSoup可将结果保存为 CSV 文件，方便后续分析。
import csv合法合规是前提。注意以下几点：
基本上就这些。掌握基础后，可以扩展到批量爬取列表页商品、翻页处理、异常重试等功能。不复杂但容易忽略细节。
以上就是如何使用python爬取线上商品信息？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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