1.数据采集逻辑

在进行数据采集之前，明确哪些数据为所需，制定数据Schema为爬取工作做出要求，并根据数据Schema制定出有针对性的爬取方案和采集逻辑。

 

Python爬虫采集商品评价信息--京东

 

2.数据Schema

Python爬虫采集商品评价信息--京东

3.数据爬取

抓取京东平台任一商品的评论信息，此案例抓取的商品是某一店铺的车厘子评价信息。

评论信息是由JS动态加载的，所以直接抓取商品详情页的URL并不能获得商品评论信息。因此我们需要先找到存放商品评价信息的文件，通过使用浏览器的开发者工具进行查找。

目标URL地址：

https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=10056364088483&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1

 

通过发现可知，productId为当前商品的商品Id，page为页码（从0开始），爬取该商品的所有评价信息只需要改变page参数即可。（京东商品评价页只显示前100页，所以page最大值为99）

  1. 导入库
import random
import requests
import json
import re
import csv
import time
import pymysql

 　　2.对爬虫程序进行伪装

header = {
        'refer': 'https: // item.jd.com /',
        'cookie': '',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36 Edg/110.0.1587.50'
    }

 　　3.抓取商品评论信息

将python程序伪装成浏览器后，就可以对评论信息进行爬取，在前面的分析中，productId和page为重要参数，在本案例中爬取的商品为车厘子，productId已确定，只需要对page进行更改即可达到需要。通过parms提交参数，使代码更有逻辑感并方便更改两个重要参数。

parm = {
        'callback': 'fetchJSON_comment98',
        'productId': '10056364088483',
        'score': '0',
        'sortType': '5',
        'page': page,
        'pageSize': '10',
        'isShadowSku': '0',
        'fold': '1'
    }
url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action'
res = requests.get(url, params=parm, headers=header)

　　4.防止反爬，每爬取一页数据后，设置程序休眠环节

# 程序休眠
time.sleep(random.randint(40, 80) * 0.1)
print('第%d页正在爬取' % (page + 1))
 
  爬取完成后，需要对页面进行编码，不影响后期的数据提取和数据清洗工作。
  使用正则对数据进行提取，返回字符串。
  字符串转换为json格式数据。
 
res.encoding = 'gb18030'
html = res.text
data = re.findall('fetchJSON_comment98\((.*?)\);', html)
data = json.loads(data[0])  # 将处理的数据进行解析
comments = data['comments']
print(data['comments'])

4.数据存储

  1. 存储到csv
# 写入csv文件
f = open("evalution_data.csv", "a", newline='', encoding='gb18030')
header = ["id", "content", "creationTime", "score", "productColor", "productSize"]
# 创建一个DictWriter对象，第二个参数就是上面创建的表头
writer = csv.DictWriter(f, header)
writer.writeheader()
    for i in comments:
        id = i['id']
        content = i['content']
        creationTime = i['creationTime']
        score = i['score']
        productColor = i['productColor']
        productSize = i['productSize']
        writer.writerow(
            {"id": id, "content": content, "creationTime": creationTime, "score": score, "productColor": productColor,
             "productSize": productSize})
f.close()

 　　2.存储到数据库

# 写入数据库
conn = pymysql.connect(host='', user='', password='', port=, db='')
cursor = conn.cursor()
    for i in comments:
        id = i['id']
        content = i['content']
        creationTime = i['creationTime']
        score = i['score']
        productColor = i['productColor']
        productSize = i['productSize']
        sql = "insert into evalution_data(id,content,creationTime,score,productColor,productSize) values('%d','%s','%s','%d','%s','%s')"
        cursor.execute(sql)
        conn.commit()
 
cursor.close()
conn.close()