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目 标 场 景
经常看到有朋友在闲鱼卖些小东西又或是自己擅长的一些技能，都能为他们带来不错的 睡后收入。
闲鱼上大量的商品，很难精准判断哪些受欢迎，哪些好卖；一个个录入数据去做数据分析，浪费时间的同时，效率也极其的低效。
本篇文章的目的是利用** Python 自动化 **来获取某类商品中最好卖的商品以供参考。
ps：本文仅限用于技术交流，请勿用于其他用途。
准 备 工 作
在编写代码之前，需要做如下准备工作：
1、配置好 Android ADB 开发环境
2、Python 虚拟环境内安装 pocoui 依赖库
3、安装数据可视化依赖库 pyecharts
# pocoui
pip3 install pocoui
# 数据可视化图表
pip3 install pyecharts -U
编 写 代 码
我们分** 7** 个步骤来实现这个功能，分别是：打开目标应用客户端、检索关键字到商品列表界面、计算最佳滑动距离、筛选商品、获取商品链接地址、写入文件排序并统计商品、配置参数。
第 1 步，使用 pocoui 自动化打开目标应用。
def __pre(self):
"""
准备工作
:return:
"""
home()
stop_app(package_name)
start_my_app(package_name, activity)
# 等待到达桌面
self.poco(text='闲鱼').wait_for_appearance()
self.poco(text='鱼塘').wait_for_appearance()
self.poco(text='消息').wait_for_appearance()
self.poco(text='我的').wait_for_appearance()
print('进入闲鱼主界面')
进入到闲鱼首页之后，应用端会拿到剪切板的数据，当存在特定规律的口令的时，会立马弹出一个对话框，因此需要模拟关闭对话框的操作。
# 如果指定时间内内有淘口令，就关闭
for i in range(10, -1, -1):
close_element = self.poco('com.taobao.idlefish:id/ivClose')
if close_element.exists():
close_element.click()
break
time.sleep(1)
打开应用之后，就可以进行第 2 步操作了。
通过要检索的关键字，模拟输入到输入框内，然后点击搜索按钮，一直等待搜过列表出现为止。
另外，为了更加方便地处理数据，商品列表切换到列表模式，即一行只显示一个商品。
def __input_key_word(self):
"""
输入关键字
:return:
"""
# 进入搜索界面
perform_click(self.poco('com.taobao.idlefish:id/bar_tx'))
# 搜索框内输入文本
self.poco('com.taobao.idlefish:id/search_term').set_text(self.good_msg)
# 点击搜索按钮
while True:
# 等待检索结果列表出现
if not self.poco('com.taobao.idlefish:id/list_recyclerview').exists():
perform_click(self.poco('com.taobao.idlefish:id/search_button', text='搜索'))
else:
break
# 等待商品列表完全出现
self.poco('com.taobao.idlefish:id/list_recyclerview').wait_for_appearance()
# 切换到列表
perform_click(self.poco('com.taobao.idlefish:id/switch_search'))
第 3 步，计算最佳滑动距离。
为了保证爬取数据的高效性，获取计算出每次滑动的最佳距离。
首先先拿到当前界面的 UI 控件树，然后通过控件的属性 ID 拿到商品的坐标，进而得到每一项商品的高度。
最后，通过观察屏幕中出现商品的数目得到最佳滑动距离。
def __get_good_swipe_distance(self):
"""
获取每次滑动，最合适的距离
:return:
"""
element = Element()
# 保存当前的UI树到本地
element.get_current_ui_tree()
# 第一个商品Item的坐标
position_item = element.find_elment_position_by_id_and_index("com.taobao.idlefish:id/card_root",
"1")
# 商品的高度
item_height = position_item[1][1] - position_item[0][1]
# 通过观察，当前屏幕有3件商品
return item_height * 3
第 4 步，筛选商品。
上面的步骤拿到最佳的滑动距离，不停的滑动页面遍历列表元素的子 Item。
需要注意的是，为了避免滑动惯性导致的误差，每一次的滑动时长最好设置为 2s 以上。
通过商品 Item 筛选出想要数目大于预设数字的商品。
# 多少人想要
want_element_parent = item.offspring('com.taobao.idlefish:id/search_item_flowlayout')
if want_element_parent.exists():
# 想要数/已付款数目
want_element = want_element_parent.children()[0]
want_content = want_element.get_text()
# 过滤掉【已付款】等其他商品，只保留个人发布商品
if '人想要' not in want_content:
continue
# 拿到商品想要的具体数目，代表商品热度
want_num = get_num(want_content)
if int(want_num) < self.num_assign:
# print('不达标，过滤掉')
pass
else:
# 商品想要数达标，加入统计
第 5 步，获取商品链接地址。
对于上一步满足条件的商品，点击商品 Item 进入到商品详情页面。
接着点击右上角的分享按钮，会立即弹出分享对话框。
然后点击口令控件，会提示口令复制到系统剪切板成功。
# 点击更多
while True:
if self.poco('com.taobao.idlefish:id/ftShareName').exists():
break
print('点击更多~')
perform_click(self.poco(text='更多'))
# 点击复制淘口令
perform_click(self.poco('com.taobao.idlefish:id/ftShareName', text='淘口令'))
# 拿到口令码
taobao_code_element = self.poco('com.taobao.idlefish:id/tvWarnDetail')
taobao_code = taobao_code_element.get_text()
第 6 步，写入商品、排序并统计数据。
将上面获取到的商品标题、想要数、分享地址写入到 CSV 文件中。
然后读取数据文件，通过对表格中的第二列进行反向排序，使商品按照想要数进行降序排列。
def __sort_result(self):
"""
对爬取的结果进行排序
:return:
"""
reader = csv.reader(open(self.file_path), delimiter=",")
# 头部标题
head_title = next(reader)
# 按照第二列进行逆序排列
sortedlist = sorted(reader, key=lambda x: (int(x[1])), reverse=True)
# 写入头部数据
write_to_csv(self.file_path, [(head_title[0], head_title[1], head_title[2])], False)
for value in sortedlist:
write_to_csv(self.file_path, [(value[0], value[1], value[2])], False)
return sortedlist
最后拿到前 10 项数据，利用 pyecharts 生成统计图表。
def draw_image(self, sortedlist):
"""
画图
:param sortedlist:
:return:
"""
# 标题列表
titles = []
# 销量
sales_num = []
# 拿到爬取结果的标题、销量两个列表
with open(self.file_path, 'r') as csvfile:
# 读取文件
reader = csv.DictReader(csvfile)
# 加入列表中
for row in reader:
titles.append(row['title'])
sales_num.append(row['num'])
# 数目限制
if len(titles) > self.num:
titles = titles[:self.num]
sales_num = sales_num[:self.num]
# 画图
bar = (
Bar()
.add_xaxis(titles)
.add_yaxis("哪些好卖", sales_num)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我要卖货"))
)
bar.render('%s.html' % self.good_msg)
第 7 步，配置参数。
编写 yaml 文件，指定要爬取商品的关键字、爬取时间、想要数考核指标数、筛选商品数目。
goods:
# 搜索商品1，包含搜索关键字、爬取时间
good1:
key_word: '资料' # 搜索关键字
key_num: 100 # 筛选【想要数】的临界点
num: 10 # 只筛选爆款
time: 600 # 爬取时间(秒)
结 果 结 论
提前配置好商品关键字、爬取时间等参数，即可以爬取到符合要求的、最好卖的商品数据，最终以图表的方式展示出来。
本文首发于公众号「 AirPython 」，我已经将全部源码上传到公众号后台，关注公众号后回复「 卖东西 」即可获得下载链接。
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