python爬虫 爬取京东网页

本文详细介绍了如何利用Python进行京东网站的数据爬取,包括设置请求头、解析HTML、处理反爬策略等关键步骤,旨在帮助读者掌握网络爬虫的基本技能。
import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

input_name = input('请输入搜索关键字:')

# 获取京东商品前50页的信息,包括名称,价格,图片,商店
def get_jd():
    #循环获得网页url
    for i in range(1, 51):
        #定义请求头
        headers = {
            'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) '
                          'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                          'Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
            'upgrade-insecure-requests': '1',
        }
        url = 'https://search.jd.com/Search?keyword={}&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&page={}'.format(input_name, 2*i-1)
        #获取网页
        html = requests.get(url, headers=headers).content.decode('utf-8')
        #分析网页
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        li_list = soup.find_all('li', class_='gl-item')
        detail_list = []
        for li in li_list:
            #提取需要内容
            image = 'https:' + li.find('div', c
### 如何使用Python编写爬虫程序爬取京东商品评价数据 为了实现这一目标,可以按照以下方法构建一个简单的爬虫程序。以下是详细的说明: #### 1. 开发工具与依赖库 在开发过程中需要用到一些常用的Python库[^2]: - **`requests`**: 发送HTTP请求以获取网页内容。 - **`json`**: 解析JSON格式的数据。 - **`pandas`**: 将数据保存至CSV文件以便后续处理。 安装这些库可以通过pip命令完成: ```bash pip install requests pandas ``` #### 2. 获取API接口和JSON数据结构 京东的商品评论通常通过其内部API提供。需要分析该API返回的JSON数据结构,找到评论的相关字段。例如,在某些情况下,评论可能位于键名为`comments`的列表中[^4]。 #### 3. 编写爬虫代码 下面是一个示例代码片段,展示如何从指定URL中提取评论数据并将其保存到本地文件中: ```python import requests import json import pandas as pd def fetch_comments(product_id, page=0): url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={product_id}&score=0&sortType=5&page={page}&pageSize=10" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code != 200: raise Exception(f"Failed to retrieve comments: {response.status_code}") data = response.json() return data['comments'] def save_to_csv(comments, filename="jd_reviews.csv"): df = pd.DataFrame(comments) df.to_csv(filename, index=False) if __name__ == "__main__": product_id = "example_product_id" # 替换为目标产品的ID all_comments = [] for i in range(10): # 假设只抓取前10页 try: comments = fetch_comments(product_id, page=i) all_comments.extend([{ 'content': c['content'], 'time': c['creationTime'] } for c in comments]) except KeyError: break save_to_csv(all_comments) ``` 上述脚本实现了如下功能: - 定义了一个函数 `fetch_comments` 来调用特定的产品评论API,并传入产品ID以及分页参数。 - 使用Pandas将收集到的所有评论保存成CSV文件[^1]。 #### 4. 数据清洗与初步分析 一旦成功下载了原始数据,则可进一步执行清理工作,比如去除重复项或者过滤掉无意义的内容。之后还可以利用Matplotlib或Seaborn绘制图表来进行情感倾向评估等操作[^3]。 --- 相关问题
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