使用Python爬虫爬取京东商品数据的关键步骤包括：‌分析网页结构‌、‌模拟请求获取数据‌、‌解析页面内容‌以及‌存储结果‌。以下是具体实现方法：

1. ‌分析京东网页结构‌
   打开京东商品页（如搜索"手机"），按F12进入开发者工具，观察Network中的XHR请求或直接分析HTML源码。重点查找商品列表的标签结构（通常包含class="gl-item"的div），以及价格、标题等关键信息的CSS选择器路径。

2. ‌配置爬虫请求头‌
   需添加User-Agent（如Mozilla/5.0）和Referer等反反爬参数，建议使用requests库的Session对象保持会话。对于动态加载的数据，可能需要抓取接口API（如价格接口含"p.3.cn"字样）。

3. ‌解析页面数据‌
   推荐用BeautifulSoup或lxml解析HTML：

   • 商品标题：soup.select('div.p-name em')
   • 价格：soup.select('div.p-price i')
   • 评论数：soup.select('div.p-commit a')
     注意处理分页逻辑，观察页码参数（如page=2）。

4. ‌数据存储与反爬应对‌
   将结果保存为CSV（用pandas.to_csv）或数据库。建议：

   • 设置随机延迟（time.sleep(random.uniform(1,3))）
   • 使用代理IP池应对IP封锁
   • 检查robots.txt合规性

完成爬取后建议清洗数据（去重/空值处理），动态内容可结合selenium模拟点击。注意控制请求频率避免封禁，商业用途需获得官方授权。