python爬取京东一款手机的评论！零基础入门第一节！

前言

最近做了一个京东手机数据分析，从JD爬了一些手机的数据，这里简单介绍一下爬取手机评论的部分。

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一、准备信息

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首先我们准备的数据有：

1. 已知手机的id，可以根据京东上一款手机的网址查询得到。
2. 评论所在的url：
   
          利用google chrome打开网站，右键“检查”，找到Network选项，然后刷新页面，点击商品评价，等待服务器向页面传递参数。
         找到productPageComments点击，就会在右边Header中找到评论网址。
   
         同时在header中也有cookie参数，将cookie参数复制到下面的代码相应位置。

将上述参数准备好后，可以运行下面代码

• 手机id
• 评论url网址
• cookie

二、详细代码

#胖虎Johnny
#2020.11.10
import urllib.request
import json
import random
import time as time0
import re,os
import pandas as pd

#设置代理
agents = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]

def product_reviews(product_id = None,p = 0,maxPage = 99):
    root_dir='京东手机评论_详细字典'
    #判断之前是否爬取过这个型号手机的评论(一种型号的手机，颜色和内存不同，但评论共享)
    os.makedirs(root_dir,exist_ok=True)
    phone_list=os.listdir(root_dir)
    phone_txt=str(product_id)+'.txt'
    if phone_txt in phone_list:
        print(product_id)
        return []

    #对每一页循环爬取
    #"maxPage": 45
    k_head=0
    while p<maxPage:
        #所有品牌评论
        #url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={}&score=0&sortType=5&page={}&pageSize={}&isShadowSku=0&rid=0&fold=1'
        #只看当前商品的评论
        url=  'https://club.jd.com/comment/skuProductPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={}&score=0&sortType=5&page={}&pageSize={}&isShadowSku=0&fold=1'
        url = url.format(product_id, p,maxPage)
        #print(url)
        # 仿造请求头，骗过浏览器
        #cookie可以查找自己浏览器中的cookie，直接复制过来
        cookie=''
        headers = {
            'User-Agent': ''.join(random.sample(agents, 1)),
            'Referer': 'https://item.jd.com/1981570.html',
            'Cookie':cookie
        }
        # 发起请求
        request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
        time0.sleep(2.5)
        # 得到响应ti'm
        try:
            content = urllib.request.urlopen(request).read().decode('gbk')
        except:
            print('第%d页评论代码出错' % p)
            p=p+1
            continue
        # 去掉多余得到json格式
        content = content.strip('fetchJSON_comment98vv995();')

        #评论的最大页数
        try:
            maxPage=int( re.findall('"maxPage":(.*?),"',content,re.S)[0] )
        except:
            pass

        try:
            obj = json.loads(content)
        except:
            print('信号不好，再次尝试！')
            print([content])
            print(url)
            continue

        comments = obj['comments']
        # 产品评论总结
        productCommentSummary = obj['productCommentSummary']
        dict_pars_info={}
        # 平均分
        dict_pars_info['平均分'] = str(productCommentSummary['averageScore'])
        # 好评率
        dict_pars_info['好评率'] = str(productCommentSummary['goodRate'])
        # 当前总评论数
        dict_pars_info['当前评论数'] = str(productCommentSummary['commentCount'])
        # 默认评论数
        dict_pars_info['默认评论数'] = str(productCommentSummary['defaultGoodCount'])
        # 追评、好评、中评、差评
        dict_pars_info['追评数'] = str(productCommentSummary['afterCount'])
        dict_pars_info['好评数'] = str(productCommentSummary['goodCount'])
        dict_pars_info['中评数'] = str(productCommentSummary['generalCount'])
        dict_pars_info['差评数'] = str(productCommentSummary['poorCount'])

        if len(comments)>0:
            # print(comments)
            for comment in comments:
                # print(comment)
                name = comment['referenceName']

                id = comment['id']

                con = comment['content']

                time = comment['creationTime']

                img_url = comment['userImageUrl']

                score=comment['score']

                likes=comment['usefulVoteCount']

                replyCount=comment['replyCount']

                try:
                    productColor = comment['productColor']
                except:
                    productColor = ''

                try:
                    productSize = comment['productSize']
                except:
                    productSize = ''

                item = {
                    'name': name,
                    'id': id,
                    'score': score,
                    'con': con,
                    'time': time,
                    'productColor':productColor,
                    'productSize':productSize,
                    'likes': likes,
                    'replyCount': replyCount,
                    'img_url': img_url,
                }
                item.update(dict_pars_info)
                #print(item)
                string = str(item)

                # 1.保存为csv格式
                item_dataframe = pd.DataFrame([item])
                #print(item_dataframe)
                if k_head==0:
                    item_dataframe.to_csv(root_dir+'/%d.csv' % product_id,mode='w',header=True,index=False,encoding='gbk')
                    k_head+=1
                else:
                    item_dataframe.to_csv(root_dir+'/%d.csv' % product_id,mode='a',header=False,index=False,encoding='gbk')

                #2.保存成txt
                fp = open(root_dir+'/%d.txt' % product_id, 'a', encoding='gbk')
                fp.write(string + '\n')
                fp.close()
            print('%s-page---finish(%s/%s)' % (p,p,maxPage))
        else:
            return []
        p=p+1

if __name__ == '__main__':
    phone_id = 100008348542
    product_reviews(product_id=phone_id)

三、结果

       我们将结果保存到csv文件中，同时也保存了一个字典类型的txt文件。数据都储存在当前新建的文件夹下——京东手机评论_详细字典。

可以看到csv中爬取的数据如上图展示，具体参数包括:

• 评论
• 评论id
• 点赞数
• 手机名称
• 颜色
• 版本
• 用户评分
• 评价时间
• 回复数量

       注意，最后八个参数，从中评数开始，一直到最后的默认评论数，都是这一款手机的数据，因此每个csv文件中，最后八个数据是相同的。

四、更多

       上述代码只是针对一款手机，若是想要python更多手机的评论，则需要先爬取每一款手机的id，之后循环对id进行遍历即可。