JD京东爬虫-商品评论爬虫-----附源码

本文介绍了如何使用Python爬取京东商品评论,通过分析网页结构和动态参数,结合基础爬虫和正则表达式实现从抓取URL到提取评论内容的过程,适合初学者入门。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

JD京东爬虫-商品评论爬虫


附源码

本教程适合初学者。

分析开始---------------
打开京东商品链接,打开抓包工具(加载网页后打开抓包工具,发现没有抓到数据包,刷新网页就行),这边直接筛选js了,就不用看那么多内容。然后在响应数据中看看有没有想要的评论数据。在这里插入图片描述
然后双击抓到的数据包,或者复制url进入浏览器。在这里插入图片描述
打开后发现是json数据,看到这里是不是头皮发麻,哈哈哈,不要慌!管它呢么多,咱们要的是文字的评论数据,直接使用正则就好了。有时不得不说,正则真的是很好用的。在这里插入图片描述
但是细心地同志会发现这个网页只有一部分的评论数据,这个时候怎么办呢,我们可以看看url,发现他携带了很多的参数在这里插入图片描述
通过尝试,发现“score=0: 是所有评论, score=1是差评,score=2是中评,score=3是好评,page=0:代表的是评论的页数,”修改后访问url发现,的确如此!!!在这里插入图片描述
分析完毕!
通过分析我们需要,简单的对url进行动态变化再加上,基础爬虫和正则处理就可以拿到想要的数据了。

代码开始:

导包———>>>>>>>这边只需要导入两个包:分别对应爬虫正则
在这里插入图片描述
再对url进行动态处理,通过for循环来控制评论页数。在这里插入图片描述
然后进行最基础的爬虫操作。------>>>>>携带请求头通过requests发起get请求在这里插入图片描述
再进行正则匹配操作就好。------>>>正则表达式这边是向别人学习的在这里插入图片描述
评论获取成功!!
在这里插入图片描述

注意----->>>>初学者建议每一步都print一下,看一下动态组成的url是否可以手动访问,还可以看看正则处理前是否获取到数据。

源码如下:

# -*- endoding: utf-8 -*-
# @ModuleName:京东
# @Function(功能):
# @Author : 苏穆冰白月晨
# @Time : 2021/3/7 0:56
import requests
import re

'''
https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?
callback=fetchJSON_comment98
&productId=1233203
&score=0
&sortType=5
&page=1
&pageSize=10
&isShadowSku=0
&fold=1
'''


def main():
    first = 1
    for i in range(1, 50):
        url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=1233203&score=0&sortType=5&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&page='
        finalurl = url + str(i) + '&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1'

        header = {
            'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/38.0",
                  }
        data = requests.get(url=finalurl,headers=header).text
        remodel_comment = re.compile(r'\"content\":\"([^"]+)\",\"(?:creationTime|vcontent)\"')  # 匹配评论
        comment_list = remodel_comment.findall(data)

        for i in comment_list:
            print(first,":",i)
            first += 1

main()
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。
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