Python实现爬取并分析电商评论

Python是一种功能强大的编程语言，可以用来实现各种各样的任务。其中，爬取电商网站的评论数据并进行分析是Python的一个非常常见的应用场景。本文将介绍如何使用Python实现这一任务，涵盖以下内容：

1. 环境准备
2. 网站选择
3. 网站分析
4. 爬取评论数据
5. 数据分析

环境准备

在进行任何Python项目之前，首先需要安装Python并设置好相关配置。如果您还没有安装Python，可以在官网（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。此外，还需要安装一些Python第三方库，如requests、BeautifulSoup、pandas等，可以通过pip进行安装。

pip install requests
pip install BeautifulSoup4
pip install pandas

网站选择

在进行爬取评论数据的任务之前，需要先选择要爬取的电商网站。选择适合的网站可以让任务变得更加容易和高效。一些常见的电商网站，如亚马逊、京东、天猫等，都提供了大量的商品评论数据。在此，我们以“京东”为例。

网站分析

在进行任何爬虫任务之前，需要先对网站进行分析，了解要抓取的数据位于哪些位置以及如何获取这些数据。在网站分析过程中，可以使用浏览器自带的“开发者工具”来进行分析。

以京东的“洗衣机”商品为例，我们可以进入这个商品的评论页面（https://item.jd.com/100008682978.html#comment），使用开发者工具来分析这个页面。通过分析，我们可以发现，评论数据位于以下URL：

https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=100008682978&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10

其中的参数productId代表商品ID，score代表评分（0代表所有评分，1至5代表评分为1至5星的评价），sortType代表排序方式（1代表按照时间从早到晚，5代表按照时间从晚到早），page和pageSize代表分页信息。通过改变这些参数，我们可以获取不同的评论数据。

爬取评论数据

在进行爬取任务之前，需要确保已经安装好了必要的Python第三方库。下面是一个示例代码，爬取了上述URL中第一页的所有评论数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=100008682978&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)

data = response.json()['comments']
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

上述代码中，我们首先使用requests库进行HTTP请求，获取评论数据的JSON格式。然后，使用BeautifulSoup库来解析JSON格式，得到评论数据的DataFrame，并打印其前5行。

数据分析

在获取到评论数据之后，我们可以使用pandas库来进行数据分析。下面是一个示例代码，统计了所有评论中文字数最多的前5个评论：

import numpy as np

df['content_length'] = df['content'].apply(lambda x: len(x))
df_sort = df.sort_values(['content_length'], ascending=[False])
print(df_sort[:5][['content', 'content_length']])

上述代码中，我们首先根据评论内容的长度增加了一个新的列“content_length”。然后，按照评论内容的长度对DataFrame进行排序，并打印出前5个评论的内容和长度。

示例说明

以上代码只是一个简单的示例，可以根据实际需要进行修改和扩展。下面是另一个示例，统计了所有评论中出现次数最多的前10个词语：

import jieba

stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '它', '有', '在', '就', '不', '人']
content_list = df['content'].tolist()
content = ' '.join(content_list)
words = jieba.lcut(content)

word_count = {}
for word in words:
    if word not in stopwords:
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1
word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(word_count_sorted[:10])

上述代码中，我们首先使用jieba库进行中文分词，并去除停用词。然后，统计出现次数最多的前10个词语，并打印输出。

通过以上示例，可以看到Python实现爬取并分析电商评论数据的简单攻略。需要注意的是，在进行任何爬虫任务之前，需要遵循相关的法律法规和网站的服务条款，避免违反相关规定。