小红书店铺链接怎么批量采集数据

使用Python批量采集小红书店铺数据

小红书是一家知名的社区电商平台，用户可以在平台上分享商品、购物心得和评价。对于商家来说，了解竞争对手的店铺数据非常重要。本文将介绍如何使用Python批量采集小红书店铺数据，帮助您快速获取有关竞争对手的信息。

获取店铺列表

首先，我们需要获取小红书中的店铺列表。可以通过小红书的搜索接口获取到相关店铺的数据。使用Python的requests库发送HTTP请求，获取店铺列表的JSON数据。
“`python
import requests
url = ‘https://www.xiaohongshu.com/api/store/v1/search?keyword=keyword&page=1’
response = requests.get(url)
data = response.json()
“`
需要替换上述代码中的`keyword`为想要搜索的关键词，`page`表示要获取的页数。可根据实际情况设置关键词和页数。

解析店铺数据

获取到店铺列表的JSON数据后，我们需要对数据进行解析，提取出需要的信息。遍历店铺列表，对每个店铺的数据进行处理。
“`python
shops = data[‘data’][‘stores’]
for shop in shops:
shop_id = shop[‘store_id’] # 店铺id
shop_name = shop[‘name’] # 店铺名称
shop_description = shop[‘desc’] # 店铺描述
# 其他店铺信息…
“`
上述代码中的`shop_id`、`shop_name`和`shop_description`分别代表了店铺的id、名称和描述。可以根据自己的需求提取其他店铺信息。

获取店铺详细信息

通过店铺id，我们可以获取店铺的详细信息。使用店铺详情的API接口，发送HTTP请求，获取店铺的详细数据。
“`python
shop_detail_url = f’https://www.xiaohongshu.com/api/store/v1/detail?id={shop_id}’
shop_detail_response = requests.get(shop_detail_url)
shop_detail_data = shop_detail_response.json()
“`

解析店铺详细信息

获取到店铺的详细信息后，我们同样需要对数据进行解析，提取出需要的信息。
“`python
shop_detail = shop_detail_data[‘data’]
shop_address = shop_detail[‘address’] # 店铺地址
shop_rating = shop_detail[‘rating’][‘score’] # 店铺评分
# 其他店铺详细信息…
“`
上述代码中的`shop_address`和`shop_rating`分别代表了店铺的地址和评分。可以根据自己的需求提取其他店铺详细信息。

保存数据

最后，我们可以将店铺数据保存到本地文件或数据库中，方便后续分析和处理。
“`python
import csv
data_rows = []
for shop in shops:
# 提取店铺信息（与前面的代码一致）
data_row = [shop_id, shop_name, shop_description, shop_address, shop_rating]
data_rows.append(data_row)
# 将数据写入CSV文件
with open(‘shop_data.csv’, ‘w’, newline=”, encoding=’utf-8′) as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow([‘店铺ID’, ‘店铺名称’, ‘店铺描述’, ‘店铺地址’, ‘店铺评分’])
writer.writerows(data_rows)
“`
上述代码将店铺数据保存到了名为`shop_data.csv`的CSV文件中。可以根据需要修改文件名和数据字段。
通过以上步骤，我们可以使用Python批量采集小红书店铺数据。有了这些数据，您就可以对竞争对手的店铺进行深入分析，为您的业务决策提供有力支持。

原创文章，作者：Denis，如若转载，请注明出处：https://www.beiiwang.com/127097.html