爬虫系列（五）--爬取商城评论数据

爬虫系列（五）--爬取商城评论数据

这篇标题是爬取评论数据，实际上是一种类型的数据爬取。比如网页的下拉加载数据，使用js动态加载的数据。这类数据有一些爬取起来会比较麻烦，可能要深入分析目标页面运行机理。

迟迟没有写这个，原因是图片太多，步骤会多一点，有些麻烦。不过不用担心，这些步骤很简单，操作两次就熟悉起来了。也许你刚开始会觉得这一篇爬取数据的方式和之前很不一样，到最后你会惊奇的发现，这一篇内容和前面的内容没有什么差别，本质都是一样的。

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1.打开某商城网站

建议用相同的商城网站，不同网页可能会有区别。我使用的是谷歌浏览器，强烈建议保持一致。

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2.点开一个商品页面

任意一个商品即可，这里打开的是一本书。本来想打开一个让人想入非非的商品页面，担心被女同志，小学生看到。只好打开一本书了。如果你愿意，可以打开一个不能说的商品页面，但必须有评论。因为我们要抓取评论数据，特殊商品买家可能不好意思评论的。

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3.找到页面评论带有页码的部位

先不要急着点击下一页，找到这个的目的是为了研究点击下一页评论的时候，该页面做了什么操作。

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4.打开浏览器开发者工具

打开开发者工具后，如图所示，选择Network，然后点击页面上的“2”

使用开发者工具主要是协助我们了解网页运行机理，我们总不能每爬取一个网页，打开原始的html js文件，去一行一行的看吧。

什么！！！你不知道怎么打开开发者工具！！！好好反省一下吧。真的不知道的话，去百度一下吧。

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5.分析点击后页面下载的数据

如下图所示，找出要爬取的数据可能的类型，这里我们想要的是文本，不是图片，直接忽略图片数据。可以使用开发者工具的过滤功能。有可能会有多个数据，这时要看响应数据是不是我们想要的。直到找到需要的数据。

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6.复制5中找的数据url

操作步骤如下图，很简单。

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7.把6中复制下来的url粘贴到地址栏中

我复制的地址是：

https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv13806&productId=12327282&score=0&sortType=5&page=1&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1

这个链接中有几个参数score,sortType,page,pageSize,productId,productId和2中圈出的值是一样的。其他几个参数含义和它们的名称表达的含义一致。具体值是什么意思，你们自己探索吧。好中差评，按时间排序等。

到了这一步，可以在浏览器地址栏中输入的地址，我们用之前几篇的内容，已经可以把需要的数据爬下来了。

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8.把7中结果复制下来，放在json解析工具中

这个数据是js数据，稍微处理一下（删除头部和尾部若干字节即可），中间部分是js数据。

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9.简单实现

这里只实现单个商品评论的爬取，如果想实现多个或者全站爬取，需要参考前几篇文章。

#用来爬取京东商品评论
import json
from urllib import request
import time

header_dict = {
    "Accept":"application/json, text/javascript, */*; q=0.01",
    "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9",
    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36",
    }
def get_http(load_url,header=None):
    res=""
    try:
        req = request.Request(url=load_url,headers=header)#创建请求对象
        coonect = request.urlopen(req)#打开该请求
        byte_res = coonect.read()#读取所有数据，很暴力
        try:
            res=byte_res.decode(encoding='utf-8')
        except:
            try:
                res=byte_res.decode(encoding='gbk')
            except:
                res=""
    except Exception as e:
        print(e)
    return res


pid="12327282"#页面上的产品id
fout=open("./"+pid+".csv","w",encoding='utf-8')#输出文件
fout.write("uid,nickname,time,star,comment\n")#写csv头 微软的表格打开可能是乱码，解决方法是另存为带BOM头的编码
for score in ["3","2","1"]:#爬取好中差评3好评，2中评，1差评，0默认评论
    #这个链接和从网页上的链接不太一样，少了几个参数，加载出来的是json数据。
    url0="https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?productId="+pid+"&score="+score+"&sortType=6&page="
    #调整页码，这里只爬取前10页，用于演示，可以写成while True的
    for page in range(10):
        url=url0+str(page)+"&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
        res=get_http(url,header_dict)
        time.sleep(0.1)
        if res==None or len(res)<=30:
            print("加载错误",url)
            continue
        jobj=json.loads(res)#解析json
        
        comments=jobj["comments"]
        if len(comments)==0:
            break
        #提取每一页的评论数据并保存
        for comment in comments:
            userImage=comment["userImage"]
            nickname=comment["nickname"]
            uid=str(hash(userImage+nickname))[0:18]
            content=comment["content"]
            creationTime=comment["creationTime"]
            score1=str(comment["score"])
            fout.write(uid+","+nickname+","+creationTime+","+score1+","+content+"\n")
fout.close()
                
                
                
            
            
            

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下一篇文章爬取图片数据。看下一篇之前，可以自己先写一个。下一篇文章可能若干天后才会写。不要着急。