淘宝评论爬虫python

本文介绍了使用Python的Selenium库抓取淘宝商品评论的实践过程。针对requests请求失效的问题,作者转而使用Selenium,并发现在抓取99页之后,页面源码开始重复,无法获取更多评论。文章提出了疑问,期待高手解答这一现象。抓取的评论数据已存储,同时注意到网页上的评论顺序可能会因动态更新而变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参考:http://www.10tiao.com/html/284/201608/2652390011/1.html


由于链接里的requests跑着跑着就不能连远程主机了,所以我这里修改了一下,网页地址:https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.6.ebc5950lJXMdL&id=546515778506&cm_id=140105335569ed55e27b&abbucket=3&skuId=3467681798994,打开F12找到network下面开头是list_detail_rate.htm?itemId字样的,用新标签页打开会发现就是评论,如果不懂可以返回去看原链接的图文。这里我采用的是selenium抓的,然后发现只能抓到99页,100页及以上的页面源码都是重复的,有没有会的高手解释下?

from selenium import webdriver  
import re  
import json  
import time  
options = webdriver.ChromeOptions()  
options.add_argument('disable-infobars')  
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options)  
comments=[]  
  
for num in range(1,100):  
    print (num)  
    url="https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=546515778506&spuId=811996209&sellerId=2996832334&order=3&currentPage="+str(num)+"&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&ua&isg=AlBQD2WkPRrw9uEfSCoGx8wD
### 使用Python编写爬虫抓取淘宝评论数据 #### 准备工作 为了成功抓取淘宝评论区的数据,需先了解所需工具和技术。主要使用的库有 `requests` 和 `BeautifulSoup` 或者更复杂的自动化浏览器操作工具如 `Selenium` 。如果目标网站提供了 API 接口,则优先考虑使用官方API来获取数据[^3]。 #### 获取登录态与Cookies 许多电商网站会设置反爬机制,因此直接请求页面可能无法获得预期的结果。对于像淘宝这样的平台,在开始之前要解决的第一个问题是模拟用户的正常访问流程,这通常涉及到保持有效的登录状态并处理 Cookies 的传递[^2]。 #### 发送HTTP请求 一旦解决了身份验证问题,就可以向指定URL发送GET或POST请求以加载包含评论信息的网页内容。这里可以借助于 `requests.Session()` 来维持整个会话期间的一致性和效率[^1]。 ```python import requests session = requests.Session() url = 'https://example.com/path/to/comments' # 替换成实际的目标链接 response = session.get(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}) print(response.text[:100]) # 打印前100字符用于调试目的 ``` #### 解析HTML文档 收到服务器返回的内容后,下一步就是从中提取有用的信息了。此时可采用 `BeautifulSoup` 库来进行DOM解析,定位到具体的标签节点从而抽取所需的文本片段。 ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") comments_section = soup.find('div', class_='comment-list') # 假设评论位于此类名为 comment-list 的 div 中 for item in comments_section.findAll('li'): print(item.getText()) ``` #### 处理分页情况 当面对多页形式展示出来的大量评论时,还需要特别注意循环遍历每一页直至收集完毕全部条目。一般情况下,可以通过观察 URL 参数变化规律实现自动翻页功能。 #### 数据保存 最后一步是将所获数据妥善存档以便后续分析之用。可以选择将其导出成 CSV 文件或者其他数据库格式方便长期管理和查询。 ```python import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame(comments_list) # 将列表转换为 DataFrame 对象 dataframe.to_csv('taobao_comments.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') ``` 需要注意的是,上述过程仅为理论指导框架;具体实施过程中还需针对实际情况调整策略,并严格遵守各站点的服务条款及法律法规限制。
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