代码中存在一些问题和可以优化的地方。以下是修改后的代码以及三条改进建议: ```python import json import requests import pandas as pd url = "https://www.anta.com/antacom/data.goods/getgoods" goods_ids = ["251370", "314641", "314636", "314623", "314644", "314633", "314642", "314635", "314880", "314881", "314886", "314887", "314888", "314870", "314871", "314875", "314878", "314879", "314868", "314869", "314630", "314631", "314634", "314637", "314638", "314639", "314640", "314643"] payload = {"id_goods": ",".join(goods_ids)} headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) data = response.json() df = pd.DataFrame(columns=["商品id", "商品名称", "商品价格", "详细地址", "配色"]) for item in data["data"]: for info in item["child"]: row = { "商品id": info.get("recruitpostid"), "商品名称": info.get("posturl"), "商品价格": info.get("locationname"), "详细地址": info.get("responsibility"), "配色": info.get("lastupdatetime") } df = df.append(row, ignore_index=True) ``` 1. 改进数据结构:将`goods`从字符串改为列表,并使用字典形式构建POST请求体,确保数据格式正确。 2. 增加错误处理:为`requests.post()`添加异常捕获机制,防止网络或API调用失败导致程序崩溃。 3. 优化DataFrame操作:避免在循环内频繁调用`append`方法,考虑先收集所有数据到列表,最后一次性创建DataFrame。 [2024-12-25 14:12:03 | AI写代码神器 | 532点数解答]