Pyppeteer使用过程中的问题记录

博主分享了在爬取JD商品评论时遇到的反爬难题,尝试了aiohttp、selenium和pyppeteer等方法,最终选择pyppeteer进行异步爬取,成功获取了超过3万条评论数据。通过pyppeteer的异步特性,实现了稳定高效的爬虫运行。

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最近要爬取jd商品评论,看了网上大部分文章,都是只介绍了爬取方法,但没有明说能爬取多少。我相信其中大部分都是只能爬取几百条数据,就爬不到内容了。被jd反爬了,虽然还能访问商品页,但评论是看不到了。

我试了几个方法,从aiohttp-->selenium-->pyppeteer。最终还是采用了pyppeteer,原因是相对于selenium,最关键的一点是pyppeteer支持异步

捣鼓了几天时间,终于是顺畅的跑起来了,获取数据量3万左右。

针对京东商城的商品评论进行爬取、情感分析及数据可视化,是一个涉及多个知识点的综合项目。下面详细阐述每一步骤: 参考资源链接:[Python网络爬虫与京东商品评论情感可视化分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7bc7cgv2h5?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **爬虫技术实施**: - 使用`requests`库发送HTTP请求,获取目标商品页面的HTML内容。为了避免被网站的反爬虫策略拦截,可以设置请求头(User-Agent、Cookies等)来模拟浏览器行为。 - 利用`BeautifulSoup`解析HTML,提取用户评论部分的内容。提取评论时要注意处理可能存在的JavaScript动态加载内容,可能需要使用`Selenium`或`Pyppeteer`等自动化工具。 2. **数据预处理操作**: - 清洗数据,去除HTML标签、特殊字符、空格等无用信息。 - 文本分词,将评论文本分割成单独的词汇。可以使用`jieba`中文分词库来处理中文评论。 - 词性标注,识别每个词在句中的功能。`HanLP`等自然语言处理库可以用于词性标注。 3. **文本情感分析**: - 构建情感分析模型。如果是基于规则,可以创建一个情感词典,用于匹配评论中的关键词;如果是基于机器学习,可以使用`scikit-learn`库中的分类器(如SVM、随机森林等)。 - 训练模型,使用已标注的数据集对模型进行训练,使其能够识别评论的情感倾向。 - 应用模型,对新爬取的评论数据进行情感倾向预测。 4. **数据可视化**: - 使用`Matplotlib`、`Seaborn`或`Plotly`等库将分析结果可视化。可以选择适合的图表来展示数据,如柱状图显示不同情感的比例,或饼图展示情感分布。 5. **项目文档和报告**: - 编写项目文档,详细记录爬虫的实现细节、数据预处理过程、情感分析模型的选择和训练过程、可视化结果以及项目遇到的挑战和解决方案。 - 撰写报告,概括项目目标、实现方法、结果分析和业务洞察。 本项目资源《Python网络爬虫与京东商品评论情感可视化分析》为你的实践提供了完整的开发文档资料,可帮助你深入理解每个步骤的具体实现方法和所用到的工具。该资源包含了爬虫开发、数据处理、情感分析到数据可视化全过程的细节,是学习和实践上述知识点的重要参考。 参考资源链接:[Python网络爬虫与京东商品评论情感可视化分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7bc7cgv2h5?spm=1055.2569.3001.10343)
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