taobao_hot_search.py — 一条命令完成「采集 → 分析 → 报告」：
bash
# 先看效果（模拟数据，无需登录） python taobao_hot_search.py 露营灯 --demo # 真实抓取（首次运行弹出浏览器扫码登录，之后免登录） python taobao_hot_search.py 露营灯 --pages 3 --sort sale-desc
工作流程：
采集：基于 Playwright 抓取淘宝 PC 搜索结果（标题/价格/销量/店铺/发货地/链接），翻页间隔 2~4 秒随机限速；
解析：自动把“2万+人付款”等文本转成数值销量；
热点标记：三条规则——销量破万、销量进入该词前 10%、标题命中热词（爆款/热销/旗舰/直播等），热点分 = log10(销量)×10 + 热词加权；
输出：
hot_report_<关键词>.html（🔥热点商品置顶卡片 + 全量明细表热点行高亮，可打印）+taobao_items_<关键词>.csv（Excel 可直接打开）。
已验证：demo 模式跑通全流程（60 个商品 → 标记 42 个热点 → 报告渲染正常，见预览）。
两点注意：
淘宝前端改版较频繁，若真实抓取为空，按 README 提示更新
[data-item-id]选择器即可，解析逻辑无需动；脚本仅供个人学习与调研，已内置限速，请勿高频抓取或转售数据。
淘宝关键词搜索 · 热点商品分析
输入一个关键词，抓取淘宝搜索结果，自动标记热点商品并生成一页高亮 HTML 报告 + CSV 明细。
快速开始（先看效果）
python taobao_hot_search.py 露营灯 --demo--demo 使用模拟数据跑通「采集 → 分析 → 报告」全流程，不需要登录淘宝， 会生成 hot_report_露营灯.html 和 taobao_items_露营灯.csv。
真实抓取（需要登录一次）
pip install playwright
playwright install chromium
python taobao_hot_search.py 露营灯 --pages 3 --sort sale-desc
前往体验API：o0b.cn/ibrad首次运行会弹出浏览器，扫码登录淘宝后回车，登录态保存到
taobao_state.json，之后免登录；--sort sale-desc按销量排序抓取（找热点更直接）；--pages控制页数，每页约 20 个商品；输出：
hot_report_<关键词>.html—— 热点商品置顶卡片 + 全量明细表（热点行高亮）taobao_items_<关键词>.csv—— 全字段明细，可直接用 Excel 打开
热点判定规则
| 规则 | 说明 |
| 销量破万 | sales_num ≥ 10000 |
| 前 10% | 销量进入该关键词结果的前 10%（相对其他结果） |
| 标题热词 | 命中 爆款 / 热销 / 旗舰 / 直播 / 断货王 等 |
热点分 = log10(销量+1) × 10 + 热词数 × 0.5，规则都在 analyze() 里，可自行调整阈值或加权。
维护提示
淘宝前端改版较频繁，若抓取为空，通常是 s.taobao.com 的卡片选择器变了： 进浏览器 F12 检查搜索结果卡片的特征（目前用 [data-item-id]，兜底用 class 模糊匹配 title / price / shopName），对应修改 fetch_items_playwright() 中的选择器即可， 解析逻辑（parse_sales 等）不用动。
合规提醒
仅供个人学习与市场调研；脚本已内置 2~4 秒随机翻页间隔，请勿提高频率、 批量抓取或转售数据，遵守淘宝平台服务条款。
