commit = item.find(''div'', class_=''p-commit'').strong.get_text(strip=True) if item.find(''div'', class_=''p-commit'') else ''0''

books.append([title, price, shop, commit])

except AttributeError as e:

print(f“解析错误: {e}, 跳过此项“)

continue

df = pd.DataFrame(books, columns=[''书名'',''价格'',''店铺'',''评价数''])

df.to_csv(''jd_math_books_page1.csv'', index=False, encoding=''utf-8-sig'')

短短几十行代码，他调试了大半天。问题层出不穷：标签class名不准确、某些商品信息缺失导致find返回None进而引发AttributeError、价格符号和评价文本中夹杂着“￥”、“+”等需要清洗的字符、以及最棘手的——京东的部分商品信息是通过JavaScript动态加载的，直接请求HTML页面获取不到。他不得不学习使用requests抓取实际的接口数据（通过开发者工具查看Network中的XHR请求），这比解析静态HTML复杂得多。

第四、五天：优化、多页抓取与当当网适配。

解决动态加载问题后，他增加了循环，尝试抓取前5页数据（约100条）。他加入了time.sleep(random.uniform(1, 3))在每次请求之间随机休眠1-3秒，避免访问过快触发反爬。数据存储也从单页覆盖改为追加模式。

接着，他用类似的方法分析当当网的结构，编写了适配的爬虫脚本。当当的反爬似乎弱一些，但页面结构也略有不同，需要调整选择器。

第六天：数据清洗与初步分析。

他成功抓取了京东156条、当当189条有效数据。但原始数据很“脏”：价格是字符串“￥39.80”，需要提取数字；评价数可能是“2万+”，需要转换为近似数值（如20000）；店铺名有冗余信息。他用pandas进行了清洗：

# 价格清洗

df[''价格''] = df[''价格''].str.replace(''￥'', '''').astype(float)

# 评价数清洗（简化处理，将“万+”乘以10000）

def clean_commit(x):

if ''万'' in str(x):

return float(str(x).replace(''万+'','''').replace(''万'','''')) * 10000

else:

return float(str(x).replace(''+'',''''))

df[''评价数''] = df[''评价数''].apply(clean_commit)

清洗后，他进行了快速的探索性分析：

1. 价格分布：用df[''价格''].describe()和直方图查看。初中数学教辅价格主要集中在20-60元区间，均价约35元，但也有少数高端教辅（如竞赛专题）价格超过100元。

2. 销量（评价数）与价格关系：绘制散点图，发现评价数（粗略代表销量）与价格呈微弱负相关，但高评价的爆款往往集中在30-50元这个“黄金价格带”。

3. 店铺分析：发现销量高的店铺，除了官方自营，主要是几家大型专营教辅的图书专营店。个人小店铺销量普遍很低。

4. 竞品初步观察：筛选出评价数最高的前20本书，查看其书名、特点。发现畅销品集中在几个系列（如“五年中考三年模拟”、“教材全解”、“实验班”等），且名称中常包含“必刷题”、“压轴题”、“冲刺”等关键词，紧扣应试痛点。

第七天：整合与洞察。

他将两份数据（京东、当当）合并，去重（基于书名和价格），得到一个包含312条记录的“初中数学教辅市场样本数据”。他用新学的plotly制作了交互式仪表盘雏形，可以按价格区间、店铺类型、评价数范围进行筛选和查看。