【转】淘宝评论爬取 python

最新推荐文章于 2025-07-03 16:53:26 发布

转载最新推荐文章于 2025-07-03 16:53:26 发布 · 2.6k 阅读

文章标签：

#python

本文介绍如何使用Python爬取天猫商品评论数据，包括分析页面请求、利用正则表达式提取评论内容并使用Pandas处理数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转自：https://blog.youkuaiyun.com/neuwangmingqiang/article/details/50234539

本文记录一下爬取天猫某商品的全过程，淘宝上面的店铺也是类似的做法，不赘述。主要是分析页面以及用Python实现简单方便的抓取。

使用的工具如下

Python 3——极其方便的编程语言。选择3.x的版本是因为3.x对中文处理更加友好。

Pandas——Python的一个附加库，用于数据整理。

IE 11——分析页面请求过程（其他类似的流量监控工具亦可）。

剩下的还有requests,re，这些都是Python自带的库。

 1
2
3
4
5
6
7
8

实例页面（美的某热水器）：http://detail.tmall.com/item.htm?id=41464129793
评论在哪里？

要抓取评论数据，首先得找到评论究竟在哪里。打开上述网址，然后查看源代码，发现里面并没有评论内容！那么，评论数据究竟在哪里呢？原来天猫使用了ajax加密，它会从另外的页面中读取评论数据。

这时候IE 11就发挥作用了（当然你也可以使用其他的流量监控工具），使用前，先打开上述网址，待页面打开后，清除一下IE 11的缓存、历史文件等，然后按F12，会出现如下界面
F12.png

这时候点击绿色的三角形按钮，启动网络流量捕获（或者直接按F5），然后点击天猫页面中的“累计评价”：
捕获.png
出现如下结果
捕获结果.png
在URL下面出现很多网址，而评论数据正隐藏在其中！我们主要留意类型为“text/html”或者“application/json”的网址，经过测试发现，天猫的评论在下面这个网址之中

http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=41464129793&spuId=296980116&sellerId=1652490016&order=3&currentPage=1&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&ua=166UW5TcyMNYQwiAiwVQX1EeUR5RH5Cd0xiNGI%3D%7CUm5Ockt1SHxBe0B0SXNOdCI%3D%7CU2xMHDJxPk82UjVOI1h2VngRd1snQSJEI107F2gFfgRlAmRKakQYeR9zFGoQPmg%2B%7CVGhXd1llXGJfa1ZsV2NeZFljVGlLdUt2TXFOc0tyT3pHe0Z6QHlXAQ%3D%3D%7CVWldfS0SMgo3FysUNBonHyMdNwI4HStHNkVrPWs%3D%7CVmhIGCIWNgsrFykQJAQ6DzQAIBwiGSICOAM2FioULxQ0DjEEUgQ%3D%7CV25OHjAePgA0DCwQKRYsDDgHPAdRBw%3D%3D%7CWGFBET8RMQ04ACAcJR0iAjYDNwtdCw%3D%3D%7CWWBAED5%2BKmIZcBZ6MUwxSmREfUl2VmpSbVR0SHVLcU4YTg%3D%3D%7CWmFBET9aIgwsECoKNxcrFysSL3kv%7CW2BAED5bIw0tESQEOBgkGCEfI3Uj%7CXGVFFTsVNQw2AiIeJxMoCDQIMwg9az0%3D%7CXWZGFjhdJQsrECgINhYqFiwRL3kv%7CXmdHFzkXNws3DS0RLxciAj4BPAY%2BaD4%3D%7CX2ZGFjgWNgo1ASEdIxsjAz8ANQE1YzU%3D%7CQHtbCyVAOBY2Aj4eIwM%2FAToONGI0%7CQXhYCCYIKBMqFzcLMwY%2FHyMdKRItey0%3D%7CQntbCyULKxQgGDgEPQg8HCAZIxoveS8%3D%7CQ3paCiQKKhYoFDQIMggwEC8SJh8idCI%3D%7CRH1dDSMNLRIrFTUJMw82FikWKxUueC4%3D%7CRX5eDiAOLhItEzMOLhIuFy4VKH4o%7CRn5eDiAOLn5GeEdnW2VeYjQUKQknCSkQKRIrFyN1Iw%3D%3D%7CR35Dfl5jQ3xcYFllRXtDeVlgQHxBYVV1QGBfZUV6QWFZeUZ%2FX2FBfl5hXX1AYEF9XXxDY0J8XGBbe0IU&isg=B2E8ACFC7C2F2CB185668041148A7DAA&_ksTS=1430908138129_1993&callback=jsonp1994

 1
2

是不是感觉长到晕了？不要紧，只需要稍加分析，就发现可以精简为以下部分

http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=41464129793&sellerId=1652490016&currentPage=1

 1
2

我们发现天猫还是很慷慨的，评论页面的地址是很有规律的（像京东就完全没规律了，随机生成。），其中itemId是商品id，sellerid是卖家id，currentPage是页面号。
怎么爬取？

费了一番周折，终于找到评论在哪里了，接下来是爬取，怎么爬取呢？首先分析一下页面规律。
页面格式.png

我们发现页面数据是很规范的，事实上，它是一种被称为JSON的轻量级数据交换格式（大家可以搜索JSON），但它又不是通常的JSON，事实上，页面中的方括号[]里边的内容，才是一个正确的JSON规范文本。

下面开始我们的爬取，我使用Python中的requests库进行抓取，在Python中依次输入：

import requests as rq
url='http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=41464129793&sellerId=1652490016&currentPage=1'
myweb = rq.get(url)
 1
2
3

现在该页面的内容已经保存在myweb变量中了这里写代码片，我们可以用myweb.text查看文本内容。

接下来就是只保留方括号里边的部分，这需要用到正则表达式了，涉及到的模块有re。

import re
myjson = re.findall('\"rateList\":(\[.*?\])\,\"tags\"',myweb.text)[0]
 1
2

呃，这句代码什么意思？懂Python的读者大概都能读懂它，不懂的话，请先阅读一下相关的正则表达式的教程。上面的意思是，在文本中查找下面标签

"rateList":[...],"tags"

 1
2

找到后保留方括号及方括号里边的内容。为什么不直接以方括号为标签呢，而要多加几个字符？这是为了防止用户评论中出现方括号而导致抓取出错。

现在抓取到了myjson，这是一个标准的JSON文本了，怎么读取JSON？也简单，直接用Pandas吧。这是Python中强大的数据分析工具，用它可以直接读取JSON。当然，如果仅仅是为了读取JSON，完全没必要用它，但是我们还要考虑把同一个商品的每个评论页的数据都合并成一个表，并进行预处理等，这时候Pandas就非常方便了。

import pandas as pd
mytable = pd.read_json(myjson)
 1
2

现在mytable就是一个规范的Pandas的DataFrame了：
mytable1.png
mytable2.png

如果有两个表mytable1和mytable2需要合并，则只要

pd.concat([mytable1, mytable2], ignore_index=True)
 1

等等。更多的操作请参考Pandas的教程。

最后，要把评论保存为txt或者Excel（由于存在中文编码问题，保存为txt可能出错，因此不妨保存为Excel，Pandas也能够读取Excel文件）

mytable.to_csv('mytable.txt')
mytable.to_excel('mytable.xls')
 1
2

一点点结论

让我们看看一共用了几行代码？

import requests as rq
url='http://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=41464129793&sellerId=1652490016¤tPage=1'
myweb = rq.get(url)

import re
myjson = re.findall('\"rateList\":(\[.*?\])\,\"tags\"',myweb.text)[0]

import pandas as pd
mytable = pd.read_json(myjson)

mytable.to_csv('mytable.txt')
mytable.to_excel('mytable.xls')
 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12