fitten code可一键生成京东rtx 4090价格爬虫脚本，自动处理反爬、数据清洗（转价、过滤、标记官方店）及matplotlib可视化，并支持pyinstaller打包为exe。
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你需要在30分钟内完成一个能自动抓取电商商品价格并生成趋势图表的Python脚本，但又不想从零写requests、BeautifulSoup和matplotlib的底层代码。
用Fitten Code一键生成爬虫主体
打开Fitten Code网页端，登录后点击「新建项目」→ 选择「Python 网页爬虫」模板。
在需求描述框中输入：「爬取京东搜索页“RTX 4090显卡”的前20个商品标题、价格、店铺名，返回结构化JSON，跳过广告位」。
点击「生成代码」，等待约8秒，页面输出完整可运行脚本——它已自动识别京东DOM结构变化规律，用CSS选择器+动态等待规避了常见反爬拦截点。
复制代码到本地test_spider.py文件中，运行前需先执行pip install requests beautifulsoup4 lxml。注意：若提示“Connection refused”，说明京东当前IP被限频，此时需在代码开头添加time.sleep(1)再重试。
让AI补全数据清洗逻辑
将上一步生成的原始JSON粘贴进Fitten Code对话框，输入指令：
「把price字段转为float类型，过滤掉price为空或小于500的条目，按price升序排列，新增一列is_official：若shop_name含“官方旗舰店”则为True，否则为False」。
AI返回的pandas处理代码直接插入原脚本末尾即可，无需修改变量名——Fitten Code会自动识别上下文中的data变量为DataFrame。
这一步操作起来很简单，直接把生成的三行代码粘贴到print(data.head())上方就行。
自动生成可视化图表
方法一：在Fitten Code中上传清洗后的CSV（或直接粘贴DataFrame.head(10)输出），输入「画柱状图：横轴是店铺名（取前8个），纵轴是均价，标题为“各店RTX4090报价对比”，用深蓝色填充」。
方法二：不导出数据，直接在对话框输入「基于当前清洗后的DataFrame，用matplotlib画散点图：x=price, y=index，点大小随price增大而增大，加网格线，保存为trend.png」。
两种方法生成的代码都自带plt.tight_layout()，避免中文标签被截断。注意：【必须手动将plt.show()替换为plt.savefig("trend.png")】，否则脚本运行时会弹窗阻塞流程。
一键打包成可执行文件
第一步：确保当前目录下有spider.py和requirements.txt（Fitten Code可自动生成后者）。
第二步：在终端执行pip install pyinstaller。
第三步：运行pyinstaller --onefile --console spider.py。
生成的dist/spider.exe双击即可运行，无需安装Python环境。这一步耗时约90秒，期间不要关闭终端窗口——PyInstaller正在打包内置的lxml C扩展，中断会导致exe无法解析HTML。
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