Python爬虫实战：汽车导购网站评论爬取（大数据帮你买到心仪好车）

前言
四天入门Python（慕课网地址），三天入门简单爬虫（慕课网地址），八天撸完180行的代码，一路磕磕绊绊，一路的bugbugbug…，索性还是以比较快的速度解决了女票的要求（爬来的数据给女票写小论文用）。
直接先码代码贴上，以后有空再对代码进行详解吧…：

#爬取爱卡汽车网站所有“纯电动”汽车的“车名”、“价格”、“级别”、“续航”、“电量”,并输出为html
#-*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from urllib import request

#8个电动汽车的总页面的url
first_urls = []
for i in range(1, 9):
    first_urls.append('http://newcar.xcar.com.cn/car/0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-'+str(i)+'-1-0/')

#8个总页面下的所有款车的url
nodes_num = []
for url in first_urls:
    response = request.urlopen(url)
    html_cont = response.read()
    soup = BeautifulSoup(html_cont.decode('gb2312'),'html.parser')
    link_nodes = soup.find_all('a', class_="car_search_ps_list_a")#link_nodes是一个list列表
    for i in link_nodes:
        nodes_num.append('http://newcar.xcar.com.cn'+str(i['href']))

#构造datas-------------------------------------------------------------
datas = []
nodes_rev = []#收集有用的url，加工成口碑url存到此列表中
count = 0
for url_num in nodes_num:
    count+=1
    
    response_num = request.urlopen(url_num)
    html_cont_num = response_num.read()
    soup_num = BeautifulSoup(html_cont_num.decode('gbk'),'html.parser')
    
    url_rev = url_num+'review.htm'
    response_rev = request.urlopen(url_rev)
    html_cont_rev = response_rev.read()
    soup_rev = BeautifulSoup(html_cont_rev.decode('gbk'),'html.parser')
    
    res_data = {
   }#dict列表，每轮res_data列表包含13个key（车名、价格......）
    try:
        link_node01 = soup_num.find("span", class_="lt_f1").get_text()
        link_node02 = soup_num.find('div', class_="tt_h1").find("h1").get_text()
        res_data['车名'] = link_node01+link_node02
        
        link_node03 = soup_num.find('a', class_="com_price_menu").get_text()
        #print "价格：", link_node03,"万"
        res_data['价格'] = link_node03
        
        link_node04 = soup_num.find_all('li',