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前言
主要内容
1. 爬取商品列表数据
2. 爬取单个商品页面的数据
3. 爬取评论数据
4. 使用代理ip
总结 前言
随着互联网的发展#xff0c;电商平台的出现让我们的消费更加便利#xff0c;消费者可以在家里轻松地购买到各种商品。但有时候我们需要大量的商品数据进…目录
前言
主要内容
1. 爬取商品列表数据
2. 爬取单个商品页面的数据
3. 爬取评论数据
4. 使用代理ip
总结 前言
随着互联网的发展电商平台的出现让我们的消费更加便利消费者可以在家里轻松地购买到各种商品。但有时候我们需要大量的商品数据进行分析或者需要了解其他消费者的评价这时候我们可以通过爬虫来获取数据。本文将介绍如何使用Python爬取某电商平台的商品数据及评论并且用到代理ip来实现爬虫的稳定运行。 主要内容
本文的主要内容分为以下几部分
爬取商品列表数据爬取单个商品页面的数据爬取评论数据使用代理ip
1. 爬取商品列表数据
我们首先需要爬取商品列表数据包括商品名称、价格、评分、销量等信息。以某电商平台为例我们可以使用requests和BeautifulSoup库来实现
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 定义请求头
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36,Referer: https://www.xxx.com/
}# 定义请求参数
params {keyword: 手机, # 商品名称sort: s, # 排序方式s为综合排序p为销量排序pageNum: 1 # 页码
}# 发送请求
url https://search.xxx.com/search
response requests.get(url, paramsparams, headersheaders)# 解析html
soup BeautifulSoup(response.text, html.parser)# 获取商品列表
items soup.select(.gl-item)
for item in items:# 商品名称title item.select(.p-name em)[0].text.strip()# 商品价格price item.select(.p-price i)[0].text.strip()# 商品评分score item.select(.p-commit strong)[0].text.strip()# 商品销量sales item.select(.p-commit a)[0].text.strip()print(title, price, score, sales)
以上代码中我们通过requests发送请求使用BeautifulSoup解析html然后获取商品列表信息。通过分析html代码我们可以发现商品列表信息在class为“gl-item”的标签中因此可以使用select方法来获取。
2. 爬取单个商品页面的数据
接下来我们需要爬取单个商品页面的数据包括商品名称、价格、评分、评论数、详情等信息。同样使用requests和BeautifulSoup库来实现
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 定义请求头
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36,Referer: https://www.xxx.com/
}# 定义请求地址
url https://item.xxx.com/123456.html# 发送请求
response requests.get(url, headersheaders)# 解析html
soup BeautifulSoup(response.text, html.parser)# 商品名称
title soup.select(#itemDisplayName)[0].text.strip()
# 商品价格
price soup.select(#breakprice em)[0].text.strip()
# 商品评分
score soup.select(.J_commentTotal)[0].text.strip()
# 评论数
comment_count soup.select(.J_commentTotal)[0].text.strip()
# 商品详情
detail soup.select(.J-detail-content)[0].text.strip()print(title, price, score, comment_count, detail)
以上代码中我们通过requests发送请求使用BeautifulSoup解析html然后获取单个商品页面的信息。通过分析html代码我们可以发现需要的信息在不同的标签中需要根据实际情况进行选择。
3. 爬取评论数据
评论数据是非常重要的我们需要获取其他消费者对商品的评价以此来了解商品的优缺点。以某电商平台为例我们可以使用requests和json库来实现
import requests
import json# 定义请求头
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36,Referer: https://www.xxx.com/
}# 定义请求地址及参数
url https://club.jd.com/comment/productPageComments.action
params {productId: 123456, # 商品idscore: 0, # 评分0为全部评价1为好评2为中评3为差评sortType: 5, # 排序方式5为按时间排序6为按热度排序pageNumber: 1, # 页码pageSize: 10, # 每页显示数量isShadowSku: 0, # 是否为非主流商品callback: fetchJSON_comment98vv123456 # 固定值
}# 发送请求
response requests.get(url, paramsparams, headersheaders)# 解析json
data json.loads(response.text.lstrip(fetchJSON_comment98vv123456().rstrip();))# 获取评论列表
comments data[comments]
for comment in comments:# 评论内容content comment[content].strip()# 评分score comment[score]# 评论时间time comment[creationTime]# 评论者nickname comment[nickname]print(content, score, time, nickname)
以上代码中我们通过requests发送请求使用json.loads解析json然后获取评论列表信息。通过分析json数据我们可以找到需要的信息在哪些字段中并且选择对应的字段即可。
4. 使用代理ip
在爬虫过程中我们可能会遇到被封ip的情况为了避免这种情况的发生我们可以使用代理ip来实现爬虫的稳定运行。以某代理ip网站为例我们可以使用requests和随机选择代理ip的方式来爬取数据
import requests# 定义请求头
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36,Referer: https://www.xxx.com/
}# 定义请求地址
url http://www.xxx.com/# 获取代理ip列表
proxy_list [http://123.45.67.89:8888,http://123.45.67.90:8888,http://123.45.67.91:8888
]# 随机选择代理ip
proxy {http: random.choice(proxy_list)
}# 发送请求
response requests.get(url, headersheaders, proxiesproxy)
以上代码中我们定义了一个代理ip列表然后随机选择一个代理ip来发送请求。这样就可以防止ip被封的情况发生。
总结
通过Python爬取电商平台的商品数据及评论可以方便地获取到商品的基本信息、价格、评分、评论内容等信息并进行数据分析和挖掘。在实现过程中需要注意反爬虫机制和页面的动态加载可以使用代理ip和模拟浏览器发送请求来解决。同时需要遵守网站的抓取规则和不侵犯用户隐私的原则。
