情景再现
今日天气尚好,女友忽然欲买文胸,但不知何色更美,遂命吾剖析何色买者益众,为点议,事后而奖励之。
本文关键词
协程并发、IP被封、IP代理、代理被封、一种植物
挑个“软柿子”
打开京东,直接搜 【文胸】,挑个评论最多的
进入详情页,往下滑,可以看到商品介绍啥的,同时商品评价也在这里。
接下来重头戏,F12 打开 开发者工具,选择 Network,然后点击全部评价,抓取数据包。
将 url 打开,发现确实是评论数据。
单页爬取
那我们先写个小 demo 来尝试爬取这页的代码,看看有没有什么问题。
import requests import pandas as pd headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36' } params = { 'callback':'fetchJSON_comment98', 'productId':'35152509650', 'score':'0', 'sortType':'6', 'page': '5', 'pageSize':'10', 'isShadowSku':'0', 'rid':'0', 'fold':'1' } url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?' page_text = requests.get(url=url, headers=headers, params=params).text page_text
数据处理
数据是获取了,但前面多了一些没用的字符(后面也有),很明显不能直接转成 json
格式,需要处理一下。
page_text = page_text[20: len(page_text) - 2] data = json.loads(page_text) data
现在数据格式处理好了,可以上手解析数据,提取我们所需要的部分。这里我们只提取 id
(评论id)、color
(产品颜色)、comment
(评价)、time
(评价时间)。
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'id': [], 'color': [], 'comment': [], 'time': []}) for info in data['comments']: df = df.append({'id': info['id'], 'color': info['productColor'], 'comment': info['content'], 'time': info['creationTime']}, ignore_index=True) df
翻页操作
那么接下来就要寻找翻页的关键了,下面用同样的方法获取第二页、第三页的url,进行对比。
简单分析一下,page
字段是页数,翻页会用到,值得注意的是 sortType
,字面意思是排序类型,猜测排序方式可能是:热度、时间等。经过测试发现 sortType=5
肯定不是按时间排序的,应该是热度,我们要获取按时间排序的,这样后期比较好处理,然后试了几个值,最后确定当 sortType=6
时是按评价时间排序。图中最后还有个 rid=0
,不清楚什么作用,我爬取两个相同的url(一个加 rid
一个不加),测试结果是相同的,所以不用管它。
撸代码
先写爬取结果:开始想爬 10000 条评价,结果请求过多IP凉了,从IP池整了丶代理,也没顶住,拼死拼活整了1000条,时间不够,如果时间和IP充足,随便爬。经过测试发现这个IP*时间不会超过一天,第二天我跑了一下也有数据。下面看看主要的代码。
主调度函数
设置爬取的 url
列表,windows
环境下记得限制并发量,不然报错,将爬取的任务添加到 tasks
中,挂起任务。
async def main(loop): # 获取url列表 page_list = list(range(0, 1000)) # 限制并发量 semaphore = asyncio.Semaphore(500) # 创建任务对象并添加到任务列表中 tasks = [loop.create_task(get_page_text(page, semaphore)) for page in page_list] # 挂起任务列表 await asyncio.wait(tasks)
页面抓取函数
抓取方法和上面讲述的基本一致,只不过换成 aiohttp
进行请求,对于SSL证书的验证也已设置。程序执行后直接进行解析保存。
async def get_page_text(page, semaphore): async with semaphore: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36' } params = { 'callback': 'fetchJSON_comment98', 'productId': '35152509650', 'score': '0', 'sortType': '6', 'page': f'{page}', 'pageSize': '10', 'isShadowSku': '0', # 'rid': '0', 'fold': '1' } url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?' async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False), trust_env=True) as session: while True: try: async with session.get(url=url, proxy='http://' + choice(proxy_list), headers=headers, params=params, timeout=4) as response: # 遇到IO请求挂起当前任务,等IO操作完成执行之后的代码,当协程挂起时,事件循环可以去执行其他任务。 page_text = await response.text() # 未成功获取数据时,更换ip继续请求 if response.status != 200: continue print(f"第{page}页爬取完成!") break except Exception as e: print(e) # 捕获异常,继续请求 continue return parse_page_text(page_text)
解析保存函数
将 json 数据解析以追加的形式保存到 csv 中。
def parse_page_text(page_text): page_text = page_text[20: len(page_text) - 2] data = json.loads(page_text) df = pd.DataFrame({'id': [], 'color': [], 'comment': [], 'time': []}) for info in data['comments']: df = df.append({'id': info['id'], 'color': info['productColor'], 'comment': info['content'], 'time': info['creationTime']}, ignore_index=True) header = False if Path.exists(Path('评价信息.csv')) else True df.to_csv('评价信息.csv', index=False, mode='a', header=header) print('已保存')
可视化
颜色分布
排名前三分别是灰粉色、黑色、裸感肤色,多的不说,自己体会哈。
评价词云图
可以看出评价的关键词大多是对上身感觉的一些描述,穿着舒服当然是第一位的~
完结撒花,该向女朋友汇报工作了~
别忘记收藏哦~
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