京东商品评论信息爬取及词云图制作——python爬虫(步骤详细，初学可做)

目录

一、介绍

1.摘要：

2.所需工具：

二、效果展示

1.评论信息表格

2.词云图​编辑

三、爬取过程

1.导入所需模块

2.UA伪装

3.评论信息所在网址获取

4.利用input语句输入商品编号实现评论信息爬取

5.利用requests获取html

6.json文件转换为dict

7.实现翻页功能

8.重复上方5，6的步骤

9.获取评论内容、产品颜色、产品型号

10.借助pandas将信息存储为csv文件

11.设置睡眠时长控制数据爬取翻页时间

四、评论信息爬取完整代码展示

五、词云图制作流程

1.导入所需模块

2.导入评论信息所在文件

3.利用jieba对字段进行切分

4.将列表数据转换为字符串

5.利用wordcloud进行词云图制作

六、词云图制作完整代码展示

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一、介绍

1.摘要：

        本篇内容主要介绍如何利用python在京东上爬取商品的评论信息及词云图的制作，案例选取了京东某店铺的新品小米十四手机两百多条评价，并采取了手动输入商品编号的方式可以实现"一码多用"进行不同商品信息爬取。

2.所需工具：

        爬虫：python、pandas、requests、xpath、json、time

        词云图：python、jieba、wordcloud

二、效果展示

1.评论信息表格

2.词云图

 

三、爬取过程

1.导入所需模块

import requests
import json
import pandas as pd
import time

2.UA伪装

headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'}

建议直接复制粘贴

获取方法：在商品网页右键单击，依次选择——检查——Network——F5刷新选择第一项——划到最下方即可获取User-Agent

详细方法见上篇https://blog.csdn.net/2302_80061155/article/details/134630197https://blog.csdn.net/2302_80061155/article/details/134630197

3.评论信息所在网址获取

（1）注意：

此时我们所需要的链接并不是像往常一样点击”商品评价“即可获取，用此链接是无法爬取到评论信息的

（2）真实链接查找方法

右键单击——检查——network——F5刷新后找到如图所示左侧选项，右侧的request url即我们所需的网址

url=‘https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0& t=1700188551707&loginType=3&uuid=122270672.1700188238960301464362.1700188239.1700188239.1700188239.1& productId=10089055921527&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield='

然后选择右侧Preview即可看见我们所需的评论信息，是一个json文件

4.利用input语句输入商品编号实现评论信息爬取

本网页商品编号如图：

对比上方网址可知网址中的productId即为商品编号，可得出新网址代码如下

productid=input('请输入商品编号:')
url=f'https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&
t=1700188551707&loginType=3&uuid=122270672.1700188238960301464362.1700188239.1700188239.1700188239.1&
productId={productid}&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield='l

5.利用requests获取html

json_html=requests.get(url,headers=headers).text

6.json文件转换为dict

由3可知评论信息被封装在json文件中，所以我们需要借助json模块将json文件转换为python能识别的字典，代码如下：

dict_data=json.loads(json_html)

7.实现翻页功能

而网址中的page代表的是页数，page=0时是第一页，page=1是第二页，而且由图可知该网页最大页数maxPage为22，所以翻页功能可以借助for循环改变page的数值来实现，代码如下：

max_page=dict_data['maxPage']
for num in range (1,max_page+1):
    new_url=f'https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&t=1700188551707&loginType=3&uuid=122270672.1700188238960301464362.1700188239.1700188239.1700188239.1&productId={productid}&score=0&sortType=5&page={num-1}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield='

8.重复上方5，6的步骤

由于运用for循环使url发生改变，所以要在for循环内重复5，6步骤

注意：自此以下所有步骤都要包含在7的for循环内部

json_html = requests.get(new_url, headers=headers).text
dict_data = json.loads(json_html)

9.获取评论内容、产品颜色、产品型号

继续利用for循环分别获取评论内容、产品颜色、产品型号的列表，内容涉及有关于字典利用key取值内容、列表的append添加内容，代码如下

comments_list=dict_data['comments']
content_list=[]
color_list=[]
type_list=[]
for x in comments_list:
    comment=x['content']
    content_list.append(comment)
for y in comments_list:
    color=y['productColor']
    color_list.append(color)
for z in comments_list:
    type=z['referenceName']
    type_list.append(type)

10.借助pandas将信息存储为csv文件

all_data=pd.DataFrame({'评论内容':content_list,'产品颜色':color_list,'产品型号':type_list})
all_data.to_csv('D:/ceshi京东商品评论信息爬取.csv',mode='a',encoding="utf-8-sig")

注意：有些小伙伴可能会遇到跟我一样的问题，刚开始我写的是encoding="utf-8"，用Excel打开之后是看不懂的中文乱码，经过实验发现用utf-8-sig可以正常显示

11.设置睡眠时长控制数据爬取翻页时间

这一步个人理解是为了让数据爬取过程更像是人在浏览一样，避免被发现

time.sleep(3)

四、评论信息爬取完整代码展示

import requests
import json
import pandas as pd
import time
#应用input语句实现手动输入商品编号和页码来获取评论
productid=input('请输入商品编号:')
headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)\
Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'}
url=f'https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&\
t=1700188551707&loginType=3&uuid=122270672.1700188238960301464362.1700188239.1700188239.1700188239.1&\
productId={productid}&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield='
json_html=requests.get(url,headers=headers).text
#将json字符串转换为字典格式
dict_data=json.loads(json_html)
max_page=dict_data['maxPage']
for num in range (1,max_page+1):
    new_url=f'https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&\
    t=1700188551707&loginType=3&uuid=122270672.1700188238960301464362.1700188239.1700188239.1700188239.1&\
    productId={productid}&score=0&sortType=5&page={num-1}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield='
    json_html = requests.get(new_url, headers=headers).text
    dict_data = json.loads(json_html)
    comments_list=dict_data['comments']
    content_list=[]
    color_list=[]
    type_list=[]
    for x in comments_list:
        comment=x['content']
        content_list.append(comment)
    for y in comments_list:
        color=y['productColor']
        color_list.append(color)
    for z in comments_list:
        type=z['referenceName']
        type_list.append(type)
    all_data=pd.DataFrame({'评论内容':content_list,'产品颜色':color_list,'产品型号':type_list})
    all_data.to_csv('D:/ceshi京东商品评论信息爬取.csv',mode='a',encoding="utf-8-sig")
    time.sleep(3)

五、词云图制作流程

1.导入所需模块

import jieba
import wordcloud

2.导入评论信息所在文件

f=open('D:/小米十四评论.txt',encoding='utf-8')
data=f.read()

3.利用jieba对字段进行切分

data_list=jieba.lcut(data)

4.将列表数据转换为字符串

由于wordcloud不支持列表，所以要将数据转换为字符串

str1=" ".join(data_list)

5.利用wordcloud进行词云图制作

（1）参数配置

wc=wordcloud.WordCloud(
    height=300,
    width=500,
    background_color='white',
    font_path='STZHONGS.TTF',
    scale=15,
    stopwords={"的",'了','手机','非常','很','!','也',"小米",'我','是','用'}
)

height和width分别表示词云图的高度和宽度即宽和长

background_color表示背景图颜色

font_path表示索要设置的字体路径

scale表示字体大小

stopwords表示不需要参与词云图制作的词

tip：font_path查找方法

        C盘——windows——Fonts——选中字体后右键点击属性——常规——第一行内容即为font_path

（2）jieba字段导入和词云图导出

wc.generate(str1)
wc.to_file('D:/小米十四词云图8.png')

六、词云图制作完整代码展示

import jieba
import wordcloud
f=open('D:/小米十四评论.txt',encoding='utf-8')
data=f.read()
data_list=jieba.lcut(data)
str1=" ".join(data_list)
wc=wordcloud.WordCloud(
    height=300,
    width=500,
    background_color='white',
    font_path='STZHONGS.TTF',
    scale=15,
    stopwords={"的",'了','手机','非常','很','!','也',"小米",'我','是','用'}
)
wc.generate(str1)
wc.to_file('D:/小米十四词云图8.png')