淘宝/天猫获得淘宝商品评论数据API接口文档

本文介绍了如何在淘宝/天猫不公开商品评论API的情况下,通过数据导出功能或爬虫技术获取商品评论数据,同时强调了遵守用户隐私和法律法规的重要性。

淘宝/天猫并不公开淘宝商品评论数据的API接口,因此无法直接获取淘宝商品评论数据。如果您需要获得淘宝商品评论数据,您可以尝试以下方法:

  1. 使用淘宝/天猫提供的数据导出功能,将需要的评论数据导出为Excel或CSV文件。您可以在淘宝卖家后台或天猫卖家后台的数据管理功能中找到相关导出选项。

  2. 使用爬虫技术,通过模拟用户操作来抓取淘宝/天猫的商品评论数据。请注意,使用爬虫技术需要了解相关法律法规,确保在合法合规的范围内使用。

Taobao.item_review-获取淘宝天猫商品评论数据接口返回值说明

1.请求方式:HTTP POST GET; 复制Taobaoapi2014获取APISDK文件。

2.请求URL地址:c0b.cc/R4rbK2 

3.请求参数:

请求参数:num_iid=600530677643&data=&page=1

参数说明:num_iid:淘宝商品ID
sort:排序 0:默认排序 ,1: 最新排序

4.请求示例:

# coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from __future__ import print_function
import requests
# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "api-gw.xxx.cn/taobao/item_review/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=600530677643&data=&page=1"
headers = {
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
    r = requests.get(url, headers=headers)
    json_obj = r.json()
    print(json_obj)

 5.返回结果

无论您选择哪种方法,都需要注意保护用户隐私和遵守相关法律法规。

### 如何使用Python爬虫抓取淘宝天猫商品评论数据 要实现从淘宝天猫平台上抓取商品评论数据的任务,可以参考现有的技术方案和工具。以下是详细的说明: #### 技术背景 网络爬虫是一种自动化程序,用于从互联网上收集特定的数据。对于像淘宝天猫这样的电商平台,其网页结构复杂且可能包含动态加载的内容。因此,构建一个高效的爬虫需要考虑以下几个方面: - **HTTP请求**:通过`requests`库发送GET/POST请求获取目标页面的HTML内容。 - **解析HTML**:利用`BeautifulSoup`或`lxml`等工具解析HTML文档,提取所需的信息。 - **处理JavaScript渲染**:由于许多现代网站依赖于JavaScript动态生成内容,传统的基于静态HTML的爬虫无法有效工作。此时可采用`selenium`或其他浏览器自动化工具模拟真实用户的操作。 #### 方法描述 一种常见的做法是从指定的商品详情页开始,逐步深入到各个分页下的用户评价区域。下面给出具体实现思路及相关代码片段: 1. **安装必要的库** 确保已安装所需的第三方模块,例如 `requests`, `re`, 和 `pandas`. 如果计划使用Selenium,则还需额外配置 WebDriver. 2. **设置初始参数** 定义URL模板、headers头信息以及其他任何自定义选项以伪装成合法访问者减少被封禁风险[^1]. 3. **发起请求并接收响应** 利用循环遍历不同页数链接地址,并调用相应函数下载每一页对应的原始数据流[^4]. 4. **分析返回结果** 应用正则表达式或者XPath/CSS Selector定位感兴趣字段位置,比如用户名、评分星级及时机反馈文字等内容项[^2]. 5. **保存成果至本地文件** 创建DataFrame对象容纳整理后的表格型资料最后导出CSV格式便于后续统计分析用途[^3]. ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup as soup import pandas as pd import time from selenium import webdriver def get_page(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' ' AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89 Safari/537.36' } response = requests.get(url=url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text else: raise Exception('Failed to load page {}'.format(response.url)) def parse_html(html_content): parsed_data = [] sp = soup(html_content,'html.parser') comments_section = sp.find_all("div", {"class": "comment"}) for comment in comments_section: user_name = comment.select_one('.username').text.strip() rating_star = int(comment.select_one('.rating')['value']) review_text = comment.select_one('.review-text').get_text(separator=" ").strip() entry = {'Username':user_name, 'Rating Stars':rating_star , 'Review Text' :review_text} parsed_data.append(entry) df = pd.DataFrame(parsed_data) return df if __name__=='__main__': base_url='https://example.tmall.com/reviews?page={}' all_reviews_df=pd.DataFrame(columns=['Username','Rating Stars', 'Review Text']) driver=webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver') try: for i in range(1, max_pages+1): current_url =base_url.format(i) # Use Selenium when JavaScript is involved driver.get(current_url) time.sleep(random.uniform(2,5)) raw_html =driver.page_source temp_df =parse_html(raw_html ) all_reviews_df=all_reviews_df.append(temp_df , ignore_index=True ) output_file ='tmall_product_comments.csv' all_reviews_df.to_csv(output_file,index=False) print(f"All reviews saved into {output_file}.") finally: driver.quit() ``` 上述脚本展示了如何结合Requests与Selenium两种方式分别应对简单场景及需执行JS的情况;同时也体现了将最终采集所得存入Pandas DataFrame再转储为标准CSV形式的过程[^5]。 #### 注意事项 尽管技术可行性强,但在实际部署前务必审慎评估法律合规性和道德责任。未经授权的大规模复制他人站点资源不仅违反服务条款还可能导致法律责任追究。始终优先寻求官方API接口作为首选解决方案。 ---
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