Python实战爬虫之女友欲买文胸不知何色更美

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-04 来源:互联网
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  • 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

    情景再现

    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。

    在这里插入图片描述

    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。

    请添加图片描述

    将 url 打开，发现确实是评论数据。

    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述

    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。

    在这里插入图片描述

    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。

    在这里插入图片描述

    评价词云图

    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~

    在这里插入图片描述

    完结撒花，该向女朋友汇报工作了~

    别忘记收藏哦~

    在这里插入图片描述

    到此这篇关于Python实战爬虫之女友欲买文胸不知何色更美的文章就介绍到这了,更多相关Python 爬虫文胸内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

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