Python爬蟲可以用來抓取拼多多商品資料，並對這些資料進行資料分析。以下是一個簡單的示例，演示如何使用Python爬取拼多多商品資料並進行資料分析。

首先，需要使用Python的requests庫和BeautifulSoup庫來抓取拼多多商品頁面。以下是一個簡單的示例程式碼：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 定義頁面URL
url = '
# 傳送GET請求獲取頁面內容
response = requests.get(url)
html = response.content
# 使用BeautifulSoup解析HTML頁面
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 從頁面中提取商品資訊
title = soup.find('h1', {'class': 'goods-title'}).text.strip()
price = soup.find('span', {'class': 'goods-price'}).text.strip()
sales = soup.find('span', {'class': 'goods-sales'}).text.strip()
# 列印商品資訊
print('商品標題：', title)
print('商品價格：', price)
print('銷量：', sales)

在上面的程式碼中，我們使用requests庫傳送GET請求獲取拼多多商品頁面內容，然後使用BeautifulSoup庫解析HTML頁面，並從中提取商品資訊。最後，我們將商品資訊列印出來。

當我們獲取了足夠的商品資料後，可以使用Python的pandas庫對這些資料進行資料分析。以下是一個簡單的示例程式碼：

import pandas as pd
# 建立DataFrame儲存商品資料
data = {
    '標題': ['商品1', '商品2', '商品3'],
    '價格': [100, 200, 150],
    '銷量': [1000, 500, 800]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 計算平均價格和平均銷量
mean_price = df['價格'].mean()
mean_sales = df['銷量'].mean()
# 列印平均價格和平均銷量
print('平均價格：', mean_price)
print('平均銷量：', mean_sales)

在上面的程式碼中，我們使用pandas庫建立DataFrame儲存商品資料，並計算平均價格和平均銷量。最後，我們將計算結果列印出來。此外，我們還可以使用pandas庫提供的其他函式和方法來進行更復雜的資料分析和處理。

需要注意的是，爬取拼多多商品資料需要遵守拼多多的使用協議和規定，避免過度請求和濫用資料。

Python 爬蟲實戰之爬拼多多商品並做資料分析

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