新浪黑猫投诉平台

最新推荐文章于 2025-06-21 22:21:36 发布
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博客提供了新浪黑猫投诉平台的网址，即http://tousu.sina.com.cn/ ，方便用户访问该投诉平台。
使用Python爬取黑猫投诉（含signature参数分析与算法还原）
吴秋霖的博客
09-15 2430
使用Python爬取某猫投诉的数据（包含加密参数分析与算法的还原）
Python爬虫实战：全网爬取考研辅导班通过率数据与用户反馈分析
2201_76125261的博客
05-06 897
考研热已成趋势，辅导机构如雨后春笋般兴起，从“新东方”、“文都”、“海天”，到线上机构如“考虫”、“沪江网校”、“启航教育”等，但辅导效果良莠不齐，“通过率”往往是学生最关心的指标之一。但这些通过率数据通常不是官方发布的，而是散见于知乎、微博、贴吧、黑猫投诉、豆瓣等用户自发反馈的信息。我们希望通过构建一个Python爬虫系统，在全网范围内抓取关于辅导班考研通过率的评价和评论，并尝试量化其中出现的“通过”“录取”“没过”等关键词频次。确定关键词：如“考研通过率 + 新东方”、“海天 + 考研成绩”等目标平台：
python黑猫投诉网爬虫，无需修改参数可直接生成投诉内容词云、投诉请求与地址柱形图~(源码）
weixin_48701570的博客
07-11 4047
import requests import time import pandas as pd import urllib.parse as urp import re from matplotlib import pyplot as plt import jieba from wordcloud import WordCloud import PIL.Image as image import numpy as np from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-
爬虫实战3-js逆向入门：以黑猫投诉平台为例
艽野尘梦的博客
01-05 4249
【代码】爬虫实战3-js逆向入门：以黑猫投诉平台为例。 signature参数逆向
python黑猫投诉网爬虫，无需修改参数可直接生成投诉内容词云、投诉请求与地址柱形图~
weixin_48701570的博客
07-11 3674
这里以美团外卖为例，直接运行程序 黑猫投诉网上美团外卖有2324条投诉 运行结束后： 大致的思路是通过 Fiddler4 获得黑猫投诉网每次刷新时的真实url，并使用for循环下request库与正则表达式获取相关数据。将数据通过wordcloud库与plotly库处理。 源码 ...
Python实现“黑猫投诉平台，舆论监控系统”
南宫乘风-Linux运维-虚拟化容器-Python编程 ownit.top
04-24 1739
"黑猫投诉"舆论监控系统是一款专为快速识别和响应网络投诉而设计的应用，旨在帮助企业或机构第一时间掌握公众意见和反馈。通过实时监控网站及其他在线平台，系统能够迅速侦测到关于品牌或服务的负面评论、投诉或提议。
精选资源
2024更新！黑猫投诉数据（2018-2024.7）
04-07
通过黑猫投诉平台，消费者可以随时反馈消费过程中遇到的各种问题，并对商家的不规范行为进行投诉。黑猫投诉平台会对消费者的投诉进行审核和处理，并尽力协助消费者解决纠纷。同时，黑猫投诉平台还提供了企业信誉榜单...
【JS逆向】黑猫投诉signature参数算法分析
2402_89364638的博客
06-21 1827
变量b是一个固定的值（上面js代码中写死的，后面会兄弟们圈出来），变量h是我们搜索的关键字，c是一页的数据量，d["type" + e]就是页码。最后经过下面的concat()转为字符串时，自动的调用了g的toString()方法，在该方法内部实现了字节转十六进制，最终得到了64位十六进制字符串符合 SHA-256 哈希的标准格式。阅读这一块的js代码，我们发现对象v.option中url的生成逻辑，是由接口a.SEARCH_RESULT，时间戳ts，rs，以及加密后的signature拼接得来。
https://tousu.sina.com.cn/ 根据关键词抓取黑猫投诉信息
08-15
在抓取黑猫投诉信息时，可以参考对新闻网站爬虫的实现方式。该网站提供了投诉信息的展示平台，通过关键词抓取相关信息需要分析页面结构并构造合适的请求。 首先，访问 [https://tousu.sina.com.cn/]...
HTML部分<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>js_sinanav</title> <link rel="stylesheet" href="index.css"> </head> <body> <div class="nav"> <div class="nav_con"> <ul class="nav-left"> <li class="shouye"> <span>设为首页</span> </li> <li class="phone"> <span>手机新浪网</span> </li> <li class="h5"> <span>移动客户端<span class="jiantou"></span></span> <ul> <li>新浪微博</li> <li>新浪新闻</li> <li>新浪财经</li> <li>新浪体育</li> <li>黑猫投诉</li> <li>新浪博客</li> <li>新浪游戏</li> <li>新浪众测</li> <li>新浪邮箱客户端</li> </ul> </li> </ul> <ul class="nav-right"> <li class="web"> <span>网站导航</span> </li> <li class="email"> <span>邮箱<span class="jiantou"></span></span> <ul> <li>免费邮箱</li> <li>VIP邮箱</li> <li>企业邮箱</li> <li>新浪邮箱</li> </ul> </li> <li class="boke"> <span>博客<span class="jiantou"></span></span> <ul> <li>博客评论</li> <li>未读提醒</li> </ul> </li> <li class="weibo"> <span>微博<span class="jiantou"></span></span> <ul> <li>私信</li> <li>评论</li> <li>@我</li> </ul> </li> </ul> </div> </div> <script type="text/javascript" src="index.js"></script> </body> </html> css部分* { margin: 0; padding: 0; } ul, li { list-style: none; margin: 0 auto; cursor: pointer; } .nav { height: 44px; font-size: 12px; color: #333; border-top: 3px solid #ff8500; border-bottom: 1px solid #edeef0; background-color: #fcfcfc; box-sizing: border-box; } .nav_con { width: 1000px; margin: 0 auto; } .nav_con ul>li:hover { background-color: #eee; color: #ff8500; box-sizing: border-box; } .nav-left>li { float: left; padding: 0 2px 0 0; line-height: 16px; } .nav-right>li { float: right; padding: 0 2px 0 0; } .nav-left>li span{ line-height: 41px; padding: 12px 9px 12px 16px; } .nav-right>li span{ line-height: 41px; padding: 12px 9px 12px 16px; } .jiantou { display: inline-block; width: 8px; height: 5px; margin: 0 0 0 5px; overflow: hidden; vertical-align: middle; font-size: 12px; line-height: 13px; background: url(icon.png) 0 -966px no-repeat; } .nav_con ul li ul { display: none; } .nav_con ul li ul li{ border: 1px solid #fecc5b; padding: 8px 0 8px 10px; font-size: 12px; color: #4c4c4c; background-color: #fff; } .nav_con ul li ul li:hover { background-color: rgb(255,245,218); } js部分var uls_left = document.querySelector('.nav-left'); var uls_right = document.querySelector('.nav-right'); var lis_left = uls_left.children; var lis_right = uls_right.children; for (var i = 0;i < lis_left.length;i++) { lis_left[i].onmouseover = function() { this.children[1].style.display = 'block'; } lis_left[i].onmouseout = function() { this.children[1].style.display = 'none'; } } for (var i = 0;i < lis_right.length;i++) { lis_right[i].onmouseover = function() { this.children[1].style.display = 'block'; } lis_right[i].onmouseout = function() { this.children[1].style.display = 'none'; } }。融合为只有HTML和css
最新发布
12-03
新浪导航 * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } ul, li { list-style: none; cursor: pointer; } .nav { height: 44px; font-size: 12px; color: #333; border-top: 3px solid...
python爬虫练习案例.zip
03-25
汇总一些简单的js逆向案例，看准网，网易云评论、房天下，粉笔网，企名片，天翼云，巨潮资讯，tokencap，新榜资讯，公共资源交易，欧科云链，得物等 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。
新版黑猫后台
04-08
新版黑猫后台
JS逆向 -- 硬扣SHA256(黑猫投诉)
weixin_43786514的博客
02-22 2067
摘要：JS逆向是一个积累的过程，就例如此次所演示的例子，如果你就SHA256的经验，那么对于这个问题，分分钟几行代码就能解决，反之，可能被里面的代码逻辑带着团团转。
爬虫实战：规范化流程爬取新浪新闻
chinaltx的博客
02-03 3296
一、基础知识 1.1 需要用到的框架 1.2 整个流程 踩点（通过Chorme的开发者工具中的Network选项卡去寻找自己需要的标签或者请求是哪一个），通常我们需要的往往是请求的DOC、JS这两个。 1.3 其他基础知识 我们在网站中看到的数据是非结构化数据： 只有将非结构化数据进行一定的处理才能变成结构化数据： 数据抽取（需要用到的框架：re、Requests、BeautifulS...
[特殊字符] Python爬虫实战：自动化抓取客户反馈与投诉数据【含全流程代码】
2201_76125261的博客
04-18 1118
本文以“客户评论与投诉数据爬取”为主题，从技术到实战全面展示了一个完整的数据采集+分析系统的构建流程。如果你想做品牌口碑分析、舆情挖掘，或者用于科研项目，本文的架构都可以直接参考或拓展。
数据分析实战项目-蛋壳公寓投诉分析
诡途的博客
11-10 9830
把黑猫上关于蛋壳公寓的投诉内容爬取了下来并进行了分析，手把手带你进行完整的数据分析实战项目，从数据获取到数据的清洗和分析
黑猫投诉signature字段生成
u011460470的博客
11-10 723
黑猫投诉网站逆向分析signature详细过程，干货满满
Python 爬虫进阶必备 | 关于投诉平台网页参数 signature 加密逻辑分析
咸鱼学Python的博客
01-16 1311
今日网站aHR0cHM6Ly90b3VzdS5zaW5hLmNvbS5jbi9jb21wYW55L3ZpZXcvP2NvdWlkPTYzODQ5MTI0MzE=很久没有写原创了，其实我私...
黑猫投诉爬虫
03-26
### 黑猫投诉平台的网络爬虫实现方法 #### 使用 Selenium 进行数据抓取 Selenium 是一种强大的自动化测试工具，同时也被广泛用于动态网页的数据抓取。对于像黑猫投诉这样的平台，其页面可能通过 JavaScript 动态加载内容，传统的 `requests` 或 `BeautifulSoup` 可能无法有效解析这些内容。此时，Selenium 成为了更优的选择。 以下是基于 Python 和 Selenium 的简单实现方案： 1. **安装依赖库** 需要先安装必要的库文件： ```bash pip install selenium ``` 2. **配置 WebDriver** Selenium 需要配合浏览器驱动程序使用，例如 ChromeDriver 或 GeckoDriver。下载对应版本并将其路径设置到环境变量中，或者直接指定路径。 3. **编写代码逻辑** 下面是一个简单的示例代码，展示如何利用 Selenium 抓取黑猫投诉平台上的一些基础信息： ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.chrome.service import Service import time # 初始化 WebDriver (假设已下载 chromedriver 并放置于当前目录下) service = Service('./chromedriver') driver = webdriver.Chrome(service=service) try: url = 'https://heimaotousu.com/' # 替换为目标 URL driver.get(url) # 等待页面加载完成 time.sleep(5) # 建议替换为显式等待机制 # 定位目标元素 complaint_items = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "complaint-item") # 示例类名，请根据实际调整 for item in complaint_items: title = item.find_element(By.TAG_NAME, "h3").text # 获取标题 content = item.find_element(By.CLASS_NAME, "content").text # 获取具体内容 print(f"Title: {title}\nContent: {content}") finally: driver.quit() ``` 上述代码展示了基本的操作流程，包括初始化 WebDriver、访问目标网址以及提取所需的信息[^1]。 #### 使用 Scrapy 构建高效爬虫 虽然 Selenium 能够很好地处理动态加载的内容，但在某些场景下可能会显得效率较低。Scrapy 则是一种更为高效的爬虫框架，适合大规模数据采集任务。然而，在面对复杂的反爬措施时，仍需结合其他技术手段来克服障碍。 下面提供了一个简化的 Scrapy Spider 示例： ```python import scrapy class HeimaoSpider(scrapy.Spider): name = "heimao" start_urls = ['https://heimaotousu.com/'] # 替换为目标 URL def parse(self, response): complaints = response.css('div.complaint-item') # CSS Selector 示例 for complaint in complaints: yield { 'title': complaint.css('h3::text').get(), 'content': complaint.css('.content::text').get() # 类似 Selenium 中 find_element 方法 } next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get() if next_page is not None: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` 运行此脚本前需要创建一个 Scrapy 项目并通过命令启动蜘蛛程序。相比 Selenium，这种方式更加轻量级且性能优越。 #### 注意事项 - 在开发过程中务必遵循目标网站的服务条款与隐私政策。 - 对抗反爬策略可采用多种方式，比如设置合理的请求间隔时间、更换 User-Agent 字符串或是引入代理 IP池等。
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