- 情景再现
- 本文关键词
- 挑个“软柿子”
- 单页爬取
- 数据处理
- 翻页操作
- 撸代码
- 主调度函数
- 页面抓取函数
- 解析保存函数
- 可视化
- 颜色分布
- 评价词云图
- ❤️源码获取方式❤️
今日天气尚好，女友忽然欲买文胸，但不知何色更美，遂命吾剖析何色买者益众，为点议，事后而奖励之。
本文关键词
协程并发、IP被封、IP代理、代理被封、一种植物
挑个“软柿子”
打开京东，直接搜 【文胸】，挑个评论最多的
进入详情页，往下滑，可以看到商品介绍啥的，同时商品评价也在这里。
接下来重头戏，F12 打开 开发者工具，选择 Network，然后点击全部评价，抓取数据包。
将 url 打开，发现确实是评论数据。
单页爬取
那我们先写个小 demo 来尝试爬取这页的代码，看看有没有什么问题。
import requests
import pandas as pd
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36'
}
params = {
'callback':'fetchJSON_comment98',
'productId':'35152509650',
'score':'0',
'sortType':'6',
'page': '5',
'pageSize':'10',
'isShadowSku':'0',
'rid':'0',
'fold':'1'
}
url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?'
page_text = requests.get(url=url, headers=headers, params=params).text
page_text
数据处理
数据是获取了，但前面多了一些没用的字符（后面也有），很明显不能直接转成 json 格式，需要处理一下。
page_text = page_text[20: len(page_text) - 2] data = json.loads(page_text) data
现在数据格式处理好了，可以上手解析数据，提取我们所需要的部分。这里我们只提取 id（评论id）、color（产品颜色）、comment（评价）、time（评价时间）。
import pandas as pd
df = pd.Dataframe({'id': [],
'color': [],
'comment': [],
'time': []})
for info in data['comments']:
df = df.append({'id': info['id'],
'color': info['productColor'],
'comment': info['content'],
'time': info['creationTime']},
ignore_index=True)
df
翻页操作
那么接下来就要寻找翻页的关键了，下面用同样的方法获取第二页、第三页的url，进行对比。
简单分析一下，page 字段是页数，翻页会用到，值得注意的是 sortType，字面意思是排序类型，猜测排序方式可能是：热度、时间等。经过测试发现 sortType=5 肯定不是按时间排序的，应该是热度，我们要获取按时间排序的，这样后期比较好处理，然后试了几个值，最后确定当 sortType=6 时是按评价时间排序。图中最后还有个 rid=0 ，不清楚什么作用，我爬取两个相同的url（一个加 rid 一个不加），测试结果是相同的，所以不用管它。
撸代码
先写爬取结果：开始想爬 10000 条评价，结果请求过多IP凉了，从IP池整了丶代理，也没顶住，拼死拼活整了1000条，时间不够，如果时间和IP充足，随便爬。经过测试发现这个IP封锁时间不会超过一天，第二天我跑了一下也有数据。下面看看主要的代码。
主调度函数设置爬取的 url 列表，windows 环境下记得限制并发量，不然报错，将爬取的任务添加到 tasks 中，挂起任务。
async def main(loop):
# 获取url列表
page_list = list(range(0, 1000))
# 限制并发量
semaphore = asyncio.Semaphore(500)
# 创建任务对象并添加到任务列表中
tasks = [loop.create_task(get_page_text(page, semaphore)) for page in page_list]
# 挂起任务列表
await asyncio.wait(tasks)
页面抓取函数
抓取方法和上面讲述的基本一致，只不过换成 aiohttp 进行请求，对于SSL证书的验证也已设置。程序执行后直接进行解析保存。
async def get_page_text(page, semaphore):
async with semaphore:
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36'
}
params = {
'callback': 'fetchJSON_comment98',
'productId': '35152509650',
'score': '0',
'sortType': '6',
'page': f'{page}',
'pageSize': '10',
'isShadowSku': '0',
# 'rid': '0',
'fold': '1'
}
url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?'
async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False), trust_env=True) as session:
while True:
try:
async with session.get(url=url, proxy='http://' + choice(proxy_list), headers=headers, params=params,
timeout=4) as response:
# 遇到IO请求挂起当前任务，等IO操作完成执行之后的代码，当协程挂起时，事件循环可以去执行其他任务。
page_text = await response.text()
# 未成功获取数据时，更换ip继续请求
if response.status != 200:
continue
print(f"第{page}页爬取完成!")
break
except Exception as e:
print(e)
# 捕获异常，继续请求
continue
return parse_page_text(page_text)
解析保存函数
将 json 数据解析以追加的形式保存到 csv 中。
def parse_page_text(page_text):
page_text = page_text[20: len(page_text) - 2]
data = json.loads(page_text)
df = pd.Dataframe({'id': [],
'color': [],
'comment': [],
'time': []})
for info in data['comments']:
df = df.append({'id': info['id'],
'color': info['productColor'],
'comment': info['content'],
'time': info['creationTime']},
ignore_index=True)
header = False if Path.exists(Path('评价信息.csv')) else True
df.to_csv('评价信息.csv', index=False, mode='a', header=header)
print('已保存')
可视化 颜色分布
排名前三分别是灰粉色、黑色、裸感肤色，多的不说，自己体会哈。
可以看出评价的关键词大多是对上身感觉的一些描述，穿着舒服当然是第一位的~
完结撒花，该向女朋友汇报工作了~
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