京东商城是Python爬虫初学者试手的经典平台,反爬虫程度较低,但评论采取了动态加载的方式,爬取京东商品评论是学习动态爬虫的一个极佳方法。
动态爬虫,即针对动态加载JSON文件网页的爬虫,其原理与静态爬虫没有本质区别,只是不爬取所见的静态目标网页,而是寻找该网页所加载的JSON文件,爬取JSON文件中的内容。
观察京东具体商品评论页面:
点击商品评价页:
发现商品评价翻页的url不改变,可推测出其采用动态加载的方式,同时,会发现直接获取该页面并没有评论的内容。
因此我们寻找其动态加载文件。
右键打开检查模式,点击network按钮:
在网页中点击下一页,观察右侧栏中新加载出来的文件:
发现可能是评论内容文件,点击查看,发现确实如此,复制下该文件的url:
从上文中我们获取到了商品评论的动态加载文件的url,接下来我们至需要对该文件进行get爬取即可。
同静态爬虫类似,构造header,输入网址,并使用get进行请求,下载其文本内容。
header = {"user-agent":'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'}
url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100021400874&score=0&sortType=5&page=2&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
time.sleep(random.random())
content = requests.get(url = url,headers = headers).text
然后我们观察get到的content内容,发现并不是静态网页的HTML,而是一种类似于字典的文本内容,这即是JSON文本格式,但京东获取到的JSON文本有干扰,不是一个完全的类似字典类型文本,因此我们需要去除掉花括号前后的无意义字符串:
if content != None:
content = content.strip('fetchJSON_comment98vv385();')
然后我们使用json模块对其进行解析,并从中提取我们需要的信息:
jbs = json.loads(content)
comments = jbs["comments"]
for comment in comments:
print(comment["id"],":",comment["content"])
从而我们就得到了京东商品评论。
header = {"user-agent":'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'}
url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100021400874&score=0&sortType=5&page=2&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
time.sleep(random.random())
content = requests.get(url = url,headers = headers).text
if content != None:
content = content.strip('fetchJSON_comment98vv385();')、
jbs = json.loads(content)
comments = jbs["comments"]
for comment in comments:
print(comment["id"],":",comment["content"])