妹纸对网易严选的Bra是什么评价？

声明：这是一篇超级严肃的技术文章，请本着学习交流的态度阅读，谢谢！

一、网易商品评论爬取

1、评论分析

进入到网易严选官网，搜索“文胸”后，先随便点进一个商品。

 在商品页面，打开 Chrome 的控制台，切换至 Network 页，再把商品页面切换到评价标签下，选择一个评论文字，如“还没穿，也不知道合不合身”，在 Network 中搜索。

 可以发现，评论文字是通过 listByItemByTag.json 传递过来的，点击进入该请求，并拷贝出该请求的 URL：

http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=1&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0

经过上面的步骤，我们就轻松的获取到了评论的请求接口。且知道返回的数据是个json，评论内容都在content中。

2、爬取数据

拿到评论数据接口url之后，我们就可以开始写代码抓取数据了。一般我们会先尝试抓取一条数据，成功之后，我们再去分析如何实现大量抓取。

import requests

def spider_comment():
    '''爬取网易严选评论数据'''
    kv = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36'
    }
    url = '

http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=1&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0

' try: result = requests.get(url, headers=kv) result.raise_for_status() # 返回状态码。如果返回4XX或者5XX直接执行except print(result.text) except Exception as e: print(e)

获取到如图所示的数据

 3、数据提取

经过上面的分析以及爬取的结果不难发现发现，返回的是json数据。

import json

import requests


def spider_comment():
    '''爬取网易严选评论数据'''
    kv = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36'
    }
    url = '

http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=1&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0

' try: result = requests.get(url, headers=kv) result.raise_for_status() # 返回状态码。如果返回4XX或者5XX直接执行except result_dict = json.loads(result.text) # 将json转换为字典 result_json_comments = result_dict['data']['commentList'] # print(result_json_comments) for i in result_json_comments: # 真正的评论在'content print(i['content']) except Exception as e: print(e) if __name__ == '__main__': spider_comment()

4.数据保存

数据提取后我们需要将他们保存起来，一般保存数据的格式主要有：文件、数据库、内存这三大类。今天我们就将数据保存为txt文件格式，因为操作文件相对简单同时也能满足我们的后续数据分析的需求。

import json

import requests

comment_file_path = '163_comment.txt'

def spider_comment():
    '''爬取网易严选评论数据'''
    kv = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36'
    }
    url = '

http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=1&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0

' try: result = requests.get(url, headers=kv) result.raise_for_status() # 返回状态码。如果返回4XX或者5XX直接执行except result_dict = json.loads(result.text) # 将json转换为字典 result_json_comments = result_dict['data']['commentList'] # print(result_json_comments) for i in result_json_comments: # 真正的评论在'content with open(comment_file_path, 'a+', encoding='utf-8') as f: f.write(i['content'] + '
') except Exception as e: print(e) if __name__ == '__main__': spider_comment()

5.批量爬取

我们刚刚完成一页数据爬取、提取、保存之后，我们来研究一下如何批量抓取？

做过web的同学可能知道，有一项功能是我们必须要做的，那便是分页。何为分页？为何要做分页？

我们在浏览很多网页的时候常常看到“下一页”这样的字眼，其实这就是使用了分页技术，因为向用户展示数据时不可能把所有的数据一次性展示，所以采用分页技术，一页一页的展示出来。

让我们再回到最开始的加载评论数据的url：http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&page=1

我们可以大胆的猜测，page就是页数。我们可以通过上面的方法，查找第二页评论的接口为

http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=2&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0

对比发现page变了，证明我们的猜想是正确的。

import json
import os
import random
import time

import requests

comment_file_path = '163_comment.txt'

def spider_comment(i):
    '''爬取网易严选评论数据'''
    kv = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36'
    }
    url = 'http://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?__timestamp=1573277881857&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page={}&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0'.format(i)
    try:
        result = requests.get(url, headers=kv)
        result.raise_for_status()  # 返回状态码。如果返回4XX或者5XX直接执行except
        result_dict = json.loads(result.text)  # 将json转换为字典
        result_json_comments = result_dict['data']['commentList']
        # print(result_json_comments)
        for i in result_json_comments:  # 真正的评论在'content
            with open(comment_file_path, 'a+', encoding='utf-8') as f:
                f.write(i['content'] + '
')
    except Exception as e:
        print(e)


def batch_spider_comment():
    # 写入文件之前，先清空之前的数据
    if os.path.exists(comment_file_path):
        os.remove(comment_file_path)
    for i in range(100):
        spider_comment(i)
        # 模拟用户浏览，设置一个爬虫间隔，防止ip被封
        time.sleep(random.random() * 5)


if __name__ == '__main__':
    batch_spider_comment()

6.数据清洗以及生成词云。

数据成功保存之后我们需要对数据进行分词清洗，对于分词我们使用著名的分词库jieba。

import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt


comment_file_path = '163_comment.txt'

def cut_word():
    '''
    对数据分词
    :return: 分词后的数据
    '''
    with open(comment_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        comment_txt = f.read()

        wordlist = jieba.cut(comment_txt, cut_all=True)
        word_str = ' '.join(wordlist)
        #print(word_str)
        return word_str


def create_word_cloud():
    """生成词云"""
    # 设置词云形状图片
    coloring = np.array(Image.open('111.png'))
    stop_words = ['之前', '内衣', '质量', '非常']
    # 设置词云一些配置，如字体，背景色，词云形状，大小
    wc = WordCloud(background_color='white', max_words=2000, mask=coloring, scale=4, stopwords=stop_words,
                    max_font_size=50, random_state=42, font_path='C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')
    # 生成词云
    wc.generate(cut_word())

    # 在只设置mask情况下，会拥有一个图形形状的词云
    plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
    plt.axis('off')
    plt.figure()
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    create_word_cloud()