python爬虫实例，一小时上手爬取淘宝评论(附代码)

2022-12-18 12:38:44

前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

1 明确目的

通过访问天猫的网站，先搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据。可以作为设计前期的市场调研的数据，帮助很大。

2 爬取评论并储存

（首先要进行登录，获取cookie）搜索你想收集的信息的评价，然后点开对应的产品图片。找到对应的评价的位置。

找到对应的位置之后就可以进行数据的爬取了，但是在爬取的过程中发现始终无法获取对应的数据。判断可能是因为没有添加cookie导致的，但是在添加了cookie之后发现依旧无法解决问题。

最后，发现应该是显示的数据是通过json解析之后显示在网页上的，因此需要多一些步骤来获取真正的爬取链接。

首先在network中，清除掉以往的数据信息，然后将页面进行刷新，复制其中的一条信息，进行搜索。在4中获得链接，并在5中获取到链接。

找到文件里面的访问url、cookie、referer、agent，将其复制在程序里。

大功告成，现在就可以进行数据的爬取了。

import pandas as pd

import requests

import re

import time

data_list = []

for i in range(1,20,1):

    print("正在爬取第" + str(i) + "页")

    #构建访问的网址，这个网址可有讲究了

    first = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=596452219968&spuId=1240258038&sellerId=1579115485&order=3&currentPage=1'

    last = '&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&groupId=&ua=098%23E1hvB9vnvPgvUvCkvvvvvjiPn25pQjlhPFSv0jthPmPy6jiPR2MwAjnjRLF9gjlERphvCvvvphmjvpvhvUCvp8wCvvpvvhHhmphvLvUIUkUaQCAwe1O0747BhCka%2BoHoDOvfjLeAnhjEKBmAdXIaUExreTgcnkxb5ah6Hd8ram56D40OdiUDNrBlHd8reC69D70fd3J18heivpvUvvCCWUB0wV0EvpvVvpCmpJ2vKphv8vvvpHwvvvvvvvCmqvvvv4pvvhZLvvmCvvvvBBWvvvjwvvCHhQvvvxQCvpvVvUCvpvvv2QhvCvvvMMGtvpvhvvCvp86CvChh9P2s3QvvC0ODj6KHkoVQROhCvCLwMbra3rMwznsJWxS5gn1Uzvr4486Cvvyv9mQS7Qvvm4p%3D&needFold=0&_ksTS=1585406932472_453&callback=jsonp454'

    url = first + str(i) + last

    #访问的头文件，还带这个cookie

    headers ={

        # 用的哪个浏览器

        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36',

        # 从哪个页面发出的数据申请，每个网站可能略有不同

        'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a220m.1000858.1000725.1.464b6bbfQwJmpT&id=596452219968&skuId=4313616443848&areaId=340700&user_id=1579115485&cat_id=2&is_b=1&rn=2aaf4f3d019121cb4b9c1816fe2eb360',

        # 哪个用户想要看数据，是游客还是注册用户,建议使用登录后的cookie

        'cookie':'tk_trace=1; cna=BPoFF17G1wkCASShM8zuMe/z; dnk=%5Cu6211%5Cu624B%5Cu673A%5Cu9762%5Cu5305; uc1=tag=10&cookie16=UIHiLt3xCS3yM2h4eKHS9lpEOw%3D%3D&cookie14=UoTUP2Hg22VKGQ%3D%3D&cookie15=URm48syIIVrSKA%3D%3D&cookie21=WqG3DMC9Fb5mPLIQo9kR&lng=zh_CN&existShop=false&pas=0; uc3=nk2=rUtEsEAPxFiBAw%3D%3D&vt3=F8dBxd9vfOFX6TF0nIU%3D&lg2=UtASsssmOIJ0bQ%3D%3D&id2=UU20sOBlt5YjsA%3D%3D; tracknick=%5Cu6211%5Cu624B%5Cu673A%5Cu9762%5Cu5305; lid=%E6%88%91%E6%89%8B%E6%9C%BA%E9%9D%A2%E5%8C%85; _l_g_=Ug%3D%3D; uc4=nk4=0%40r7rCJKnwPLZ3%2FwyNCMllICP5es7j&id4=0%40U2%2Fz9fRgFErUiIbdThLAqnTeryYw; unb=2565225077; lgc=%5Cu6211%5Cu624B%5Cu673A%5Cu9762%5Cu5305; cookie1=VyVfQs3fk3Q1AMa82%2BACjr%2B92r264TDI3Q1c5WQuXXw%3D; login=true; cookie17=UU20sOBlt5YjsA%3D%3D; cookie2=1cf0a583503c0e1120b70f4ef312f5c5; _nk_=%5Cu6211%5Cu624B%5Cu673A%5Cu9762%5Cu5305; sgcookie=EilyrHs60A8pXOSQMCPEY; sg=%E5%8C%857f; t=0f46f0f89d1ad6a09a42a2e03e34c8ad; csg=af40d9de; _tb_token_=7e358e863e33f; enc=m7O0wanabkvr3U2e%2B%2FVwjIRhdoivog54aY5f614N4hBpuXKXuZzuCOP8Wqjk%2FohRVNzechJXzRihNyJDnIQHxw%3D%3D; l=dBOQ8BwlQB9FA9pWBOfwVsUBXgbOgIOb8sPzcQtKtICPOq1wBiJPWZ43uHTeCnGVh6JwR3laeFr4BMsXcnV0x6aNa6Fy_1Dmn; isg=BKOjn8dx-fVsPLXByTRwZsHRMuFNmDfaBnKiX9UB34JaFMI2XWiVKt1CDuQatI_S'

    }

    #尝试获取数据（这里的数据应该是从json里面获取的）

    try:

        data = requests.get(url,headers = headers).text

        time.sleep(10)

        result = re.findall('rateContent":"(.*?)"fromMall"',data)

        data_list.extend(result)

    except:

        print("本页爬取失败")

df = pd.DataFrame()

df["评论"] = data_list

df.to_excel("评论_汇总.xlsx")

由于天猫会有比较强的反爬机制，因此需要设置睡眠时间，链接也要更新。

以上就是爬取的部分评价，可以通过可视化工具提取关键词并绘制出词云。

3 词云图的制作

首先将原来的数据保存为csv的格式

# df = pd.DataFrame()

# df["review"] = data_list

# df.to_excel("评论_汇总.xlsx")

df = pd.DataFrame()

df["review"] = data_list

df.to_csv("coms.csv",mode="a+",header=None,index=None,encoding="utf-8")

之后利用这些数据进行词云的绘制

# @功能：读取csv文件，然后进行绘制词云图

# @日期：2020-04-22

import re

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import jieba

import np

from PIL import Image

# 读取原始数据

raw_comments = pd.read_csv('com.csv');raw_comments.head()

# 导入停用词表,这里的stopword是可以自己更改上传的

with open('stopword.txt') as s:

    stopwords = set([line.replace('\n', ' ') for line in s])

# 传入apply的预处理函数，完成中文提取、分词以及多余空格剔除

def preprocessing(c):

    c = [word for word in jieba.cut(' '.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', c))) if word != ' ' and word not in stopwords]

    return ' '.join(c)

# 将所有语料按空格拼接为一整段文字

comments = ' '.join(raw_comments['评论'].apply(preprocessing));comments[:500]

# ---------生产词云----------

usa_mask = np.array(Image.open('flower.png'))

#image_colors = ImageColorGenerator(usa_mask) #读取图片本身颜色，但是这一句有错误

#从文本中生成词云图

wordcloud = WordCloud(background_color='white', # 背景色为白色

                      height=400, # 高度设置为400

                      width=800, # 宽度设置为800

                      scale=1, # 长宽拉伸程度设置为20

                      prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2

                      max_words=500, # 设置最大显示字数为500

                      relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3

                      max_font_size=50,# 缩小最大字体为50

                      font_path='msyh.ttf',#设置字体为微软雅黑

                      mask=usa_mask#添加蒙版

                    ).generate_from_text(comments)

plt.figure(figsize=[8, 4])

plt.imshow(wordcloud

           #.recolor(color_func=image_colors),alpha=1

)

plt.axis('off')

#保存到本地

plt.savefig('图6.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', quality=95)

plt.show()

最后生产的图片：

（猜猜这个图片像什么）

如果你处于想学Python或者正在学习Python，Python的教程不少了吧，但是是最新的吗？

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2020最新的Python教程。

以上这些教程小编已经为大家打包准备好了，希望对正在学习的你有所帮助！

码农公寓

python爬虫实例，一小时上手爬取淘宝评论(附代码)

获取方式，私信小编 “ 资料 ”，即可免费获取哦！

码农公寓

获取方式，私信小编 “ 资料 ”，即可免费获取哦！

相关文章