用python3爬取天猫商品评论并分析(0)

最新推荐文章于 2025-07-03 16:53:26 发布

原创

最新推荐文章于 2025-07-03 16:53:26 发布 · 置顶 · 1.5w 阅读

78 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#爬虫新手 #python网络爬虫和数据分析 #文本挖掘 #request #爬取天猫

本文介绍了作者作为爬虫新手，如何使用Python3爬取天猫商品评论，并通过snownlp模块进行情感分析。主要流程包括数据采集，通过获取目标网址，利用正则表达式解析JSON数据，再用json.loads转换为字典。在数据采集过程中，遇到了天猫的安全系统securitymatrix，采取了设置延时的方法降低页面丢失率。文章最后提到，爬虫框架还考虑过selenium和scrapy，但最终选择了request库实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

由于日后实习需要，新年假期在家里有空写了个抓取天mao评论的程序，并用python的snownlp模块进行简单的情感分析，由于本人刚接触python，项目可能有许多不足，请大家谅解！具体流程如下：

0. 主要流程

0. 数据采集

0. 目标网址获取

首先，获取自己要爬取的商品网页。如图：

这里用iPhone x的商品做样例(博主目前使用的手机是小米3，穷鬼啊有没有！)。因为加载评论的页面用js封装起来了。因此需要用到浏览器开发者工具获取保存评论的页面，直接按F12打开。如图：

在NETwork//js目录下有一个形如上图的网址(巨长无比呀)，细心发现会有一个page=1的字段，这个是控制不同页数的关键字！因此我们只需要改变page的值就能爬取不同页面的内容了！！具体代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib.request
import json
im

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Java丶Script

关注关注

9
点赞
踩
78

收藏

觉得还不错? 一键收藏
14
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

使用Python爬取天猫商品详情与评论（包含sign加密分析）

吴秋霖的博客

11-28

6020

使用Python爬取淘宝天猫商品详情与评论（包含sign加密分析）

python爬虫天猫商品评论数据接口

ecommerceAPI的博客

12-28

1323

请注意，你需要替换代码中的"商品ID"、"每页评论数量"和"当前页码"等参数为你要爬取的具体数值。2.构造请求URL：根据天猫商品评论数据接口的文档，构造请求URL。该URL包含了商品ID（item_id），每页评论数量（page_size）以及当前页码（page_no）等参数。1.导入所需的库：你需要导入requests库以发送HTTP请求，并导入json库以解析返回的JSON数据。4.解析JSON数据：使用json库解析返回的JSON数据，并提取出所需的评论信息。

14 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

通过Python抓取天猫评论数据

lsxxx2011的专栏

12-22

390

天气逐渐寒冷，觉得应该给自己添加几件保暖的衣服了，于是想到了天猫，搜寻了一番，觉得南极人的保暖内衣还是不错的。到低怎么选择这么多的衣服呢？我一般选择按销量排序，毕竟销量也...

Python 爬虫获取淘宝商品评论实战指南

热门推荐

weixin_41716128的博客

02-19

1万+

用python爬取天猫商品评论并分析（2）之前介绍过天猫数据的爬取和数据初步处理，今天介绍下将采集的评论进行文本分析！下面是总流程：0. 主要流程0. 数据采集这一步参考网址：https://www.jianshu.com/p/2b015d289083或者http://blog.youkuaiyun.com/weixin_41716128/article/details/793069230. 目标网...

用python3爬取天猫商品评论并分析（1）

weixin_41716128的博客

02-12

8843

在上一篇文章我们已经完成数据的采集，并将数据存储在mysql，现在我们来继续后面的数据分析工作，先放出项目流程：0. 主要流程0. 数据采集0. 目标网址获取1. 爬虫框架选用注：了解这一步请登录https://www.jianshu.com/p/2b015d289083 或http://blog.youkuaiyun.com/weixin_41716128/article/details/7930...

python爬虫实例，一小时上手爬取淘宝评论（附代码）

qq_46614154的博客

04-22

1万+

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 1 明确目的通过访问天猫的网站，先搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据。可以作为设计前期的市场调研的数据，帮助很大。 2 爬取评论并储存（首先要进行登录，获取cookie）搜索你想收集的信息的评价，然后点开对应的产品图片。找到对应的评价的位置。 ...

【爬虫】Python爬取电商平台评论完整代码

capsule的博客

04-08

6332

利用Ajax爬取淘宝评论，这里完整的补充一下，包括数据存储。对于Ajax参数的分析，上一篇文章已经写过，这里不再重复了。主要是完善一下代码。 import time import requests import json import os import random class taobaoSpider_content(): """通过分析网址的Ajax获取淘宝商品评论 其中get_p...

tmall评价爬取

zcjlike的博客

01-07

531

安装mongodb，默认设置localhost', 27017 goods.txt 需要爬取商品id 直接执行tm_goods_rate_max.py 爬取到的评价会在桌面生成excel 码云：https://gitee.com/zhuchaocc/tmall_rate.git import json import re from pymongo import MongoC...

爬取淘宝商品详情评论，最新版

m0_46639364的博客

06-15

1922

第一步抓包打开你想要爬取的商品详情页，这里我是输入手机然后随便点开的一个页面。（这里建议用谷歌浏览器，懂的人都懂不必多说）然后右键点击检查，选择network，找到保存评论的url。在这里提供一个小技巧，我们在打开网页的时候默认评论一栏是没有点开的，所以现有的url里并不存在我们所需要的评论的url。所以可以先把现有的url全部清除，再点击网页中的‘’累计评论‘’，这样找起来会简单的多大家第一次做可以在js里慢慢找，我这里就直接把评论的url地址给大家指出来了。我们点击Headers可以得到相关的ur

python爬取淘宝商品评论

ecommerceAPI的博客

12-28

3262

需要注意的是，淘宝有反爬机制，如果你频繁请求页面可能会被封IP。为了规避这个问题，你可以设置一些延时，或使用一些代理IP来避免被封。这个代码需要输入要爬取的淘宝商品详情页面链接，然后会打印出该商品的评价内容。你可以根据自己的需求来对评价内容进行处理或保存。taobao.item_review-获取淘宝天猫商品评论数据接口返回值说明。请求参数：num_iid=600530677643&data=&page=1。sort:排序 0：默认排序，1：最新排序。参数说明：num_iid:淘宝商品ID。

利用Python爬虫获取淘宝商品评论：实战案例分析

2401_87849335的博客

11-23

2449

在数字化时代，数据的价值日益凸显，尤其是对于电商平台而言，商品评论作为用户反馈的重要载体，蕴含着丰富的信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品评论，包括代码示例和关键步骤解析。

【爬虫】Python爬取电商平台评论

capsule的博客

04-02

1万+

目前网站上很多爬取评论的博文都已经失效了，所以自己尝试写一篇目前可行的爬取代码。我们以爬取淘宝的APPLE官方旗舰店的Iphone11为例。打开淘宝页面，按下F12快捷键，进入开发者模式。点击累计评价。然后在开发者窗口左上角输入list，找到相应的进程。这里发现了评论。寻找请求头headers信息。找到请求的url，发现其中只有三个参数是会改变的。发现其中的规律。首先是"currentP...

淘宝商品链接获取淘宝商品评论数据（用 Python实现淘宝商品评论信息抓取）

Miya(米娅）的博客

10-25

761

根据需要，调用相应的商品接口，如批量查询商品详情、批量查询商品分类、查询商品评论等。（2）分析用户评价：通过API接口获取到的评价信息，可以进行文本分析和情感分析，帮助商家了解用户对商品的喜好和需求，以便决策商品的改进和调整。（1）获取商品评价信息：可以通过API接口获取淘宝商品的评价信息，包括评价内容、评价时间、评价用户等，帮助商家了解用户对商品的评价情况。（3）监控竞争对手：通过API接口获取竞争对手的商品评价信息，可以了解竞争对手产品的优点和不足，从而制定自己的市场策略。（1）保证数据的准确性。

Python 爬取淘宝指定搜索商品评论 标题销量计算sign

这个人很懒什么都没有留下

06-14

645

只需要替换原来的Cookie和token即可使用，自动计算对应链接地址的sign直接使用即可。需要注意是一个账号爬取过多会有验证码。

Python使用Appium爬取移动端淘宝评论

2201_75824704的博客

11-12

1032

由于这段时间需要淘宝某一个店铺评论信息做研究，但是苦于pc端评论信息的不完善，于是决定爬取移动端的评论信息。在这里分享一下最近爬取移动端淘宝评论，环境配置有空就出一期。记录一下爬取过程遇到的一些问题。最后贴上部分代码以及运行结果。本次教程只做分享与记录，不可使用代码触犯法律，其结果不做任何承担！！！

python爬虫爬取天猫商品评论

12-30

### 使用 Python 编写爬虫抓取天猫商品评论数据为了实现这一目标，可以采用两种主要方法：一种是直接解析网页 HTML 来获取所需的数据；另一种则是利用官方提供的 API 接口。鉴于天猫提供了专门用于访问商品评论的 API，推荐优先考虑后者。 #### 方法一：调用天猫商品评论数据接口通过调用天猫提供的商品评论数据接口能够更高效地获得结构化的 JSON 数据，减少开发难度并提高效率。具体流程如下： - 需要先注册成为开发者账号，并申请相应的权限以便于合法使用此服务[^2]。 ```python import requests def get_tmall_comments(product_id, page=1): url = f"https://api.tmall.com/comment?product_id={product_id}&page={page}" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', # 如果有其他必要的请求头参数也应在此处补充 } response = requests.get(url=url, headers=headers) data = response.json() comments = [] if "comments" in data and isinstance(data["comments"], list): for item in data['comments']: comment_info = { 'content': item.get('content'), 'date': item.get('created_at') } comments.append(comment_info) return comments ``` 这种方法依赖于天猫平台所提供的开放接口文档说明来进行编码工作，在实际应用过程中可能还需要处理分页逻辑以及错误异常情况等细节问题。 #### 方法二：基于 Selenium 的 Web 页面自动化交互方式如果无法直接使用 API 或者希望模拟真实用户的浏览行为，则可以选择借助浏览器驱动工具如Selenium来完成页面加载后的动态内容读取任务。这种方式虽然相对复杂一些，但对于某些特殊场景下的需求来说更为灵活多变。 ```python from selenium import webdriver from time import sleep options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--headless') # 设置无界面模式运行Chrome浏览器实例 driver = webdriver.Chrome(options=options) def fetch_product_reviews_by_selenium(product_url): driver.get(product_url) sleep(3) # 等待页面完全渲染完毕 review_elements = driver.find_elements_by_css_selector('.tm-rate-list .rate-content') reviews_text = [element.text.strip() for element in review_elements] return reviews_text if __name__ == '__main__': product_link = input("请输入想要抓取评论的商品链接:") fetched_reviews = fetch_product_reviews_by_selenium(product_link) print(fetched_reviews[:5]) # 输出前五个评价作为示例展示 ``` 需要注意的是，当采取第二种方案时，应当遵循网站的服务条款规定，合理控制请求频率以免给服务器带来过重负担或触发反爬机制而被封禁IP地址等问题的发生。