在电商网站开展业务时，经常需要对商品信息进行爬取与分析，以获取市场走向和竞争对手情况，辅助企业制定营销方案。而作为目前使用最广泛的脚本语言之一，Python有着简单易上手、高效快捷、支持多线程等优点，让它成为了网络爬虫领域的首选工具。下面就以爬取京东商城的商品分类与链接为例，讲解一下如何使用Python进行数据爬取。

1. 网页分析

首先，我们需要获取想要爬取的网址，并对其网页结构进行分析。打开京东商城首页，观察商品分类栏的结构，会发现每个分类都对应一个a标签，并且这个标签的href属性里面包含了对应分类的链接。

2. 代码实现

搞清楚网页结构后，接下来开始写代码。使用Python中的requests库发送网络请求，获取网页内容，再使用BeautifulSoup4库对网页进行解析。由于京东网站是动态加载的，所以需要使用Chrome浏览器自带的开发者模式查看XHR文件，获取商品链接API的url，并传入headers和payload中，将其发送至目标页面获取JSON数据。

3. 结果输出

最后，运行程序，将商品分类与链接输出到文本文件或数据库中，方便后续分析。这里我们使用了文本文件保存，将分类名称和链接分别以逗号分隔写入文件，如下所示：

银行|https://list.jd.com/list.html?cat=670,686,689

保险|https://list.jd.com/list.html?cat=672,674,682

证券|https://list.jd.com/list.html?cat=670,686,690

基金|https://list.jd.com/list.html?cat=672,674,679

白银|https://list.jd.com/list.html?cat=9847,9850,9859

黄金|https://list.jd.com/list.html?cat=9847,9850,9858

艺术品|https://list.jd.com/list.html?cat=652,831,844

黄晶|https://list.jd.com/list.html?cat=9847,9850,9865

中国文化|https://list.jd.com/list.html?cat=652,829,840

西方文化|https://list.jd.com/list.html?cat=652,829,851

溪水白菜|https://list.jd.com/list.html?cat=9847,9850,9870

这样，我们就通过Python爬取了京东商城的商品分类与链接，并输出到了文本文件中。需要注意的是，在进行大规模的数据爬取时，为了不影响网站的正常访问，我们需要限制爬取频率，避免对被爬取网站造成过大压力。