Python實(shí)戰(zhàn)爬蟲(chóng)之女友欲買(mǎi)文胸不知何色更美
情景再現(xiàn)
今日天氣尚好，女友忽然欲買(mǎi)文胸，但不知何色更美，遂命吾剖析何色買(mǎi)者益眾，為點(diǎn)議，事后而獎(jiǎng)勵(lì)之。
本文關(guān)鍵詞
協(xié)程并發(fā)😊、IP被封😳、IP代理😏、代理被封😭、一種植物🌿
挑個(gè)“軟柿子”
打開(kāi)京東，直接搜 【文胸】，挑個(gè)評(píng)論最多的
進(jìn)入詳情頁(yè)，往下滑，可以看到商品介紹啥的，同時(shí)商品評(píng)價(jià)也在這里。
接下來(lái)重頭戲，F(xiàn)12 打開(kāi) 開(kāi)發(fā)者工具，選擇 Network，然后點(diǎn)擊全部評(píng)價(jià)，抓取數(shù)據(jù)包。
將 url 打開(kāi)，發(fā)現(xiàn)確實(shí)是評(píng)論數(shù)據(jù)。
單頁(yè)爬取
那我們先寫(xiě)個(gè)小 demo 來(lái)嘗試爬取這頁(yè)的代碼，看看有沒(méi)有什么問(wèn)題。
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
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)是獲取了，但前面多了一些沒(méi)用的字符（后面也有），很明顯不能直接轉(zhuǎn)成 json 格式，需要處理一下。
page_text = page_text[20: len(page_text) - 2] data = json.loads(page_text) data
現(xiàn)在數(shù)據(jù)格式處理好了，可以上手解析數(shù)據(jù)，提取我們所需要的部分。這里我們只提取 id（評(píng)論id）、color（產(chǎn)品顏色）、comment（評(píng)價(jià)）、time（評(píng)價(jià)時(shí)間）。
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
翻頁(yè)操作
那么接下來(lái)就要尋找翻頁(yè)的關(guān)鍵了，下面用同樣的方法獲取第二頁(yè)、第三頁(yè)的url，進(jìn)行對(duì)比。
簡(jiǎn)單分析一下，page 字段是頁(yè)數(shù)，翻頁(yè)會(huì)用到，值得注意的是 sortType，字面意思是排序類(lèi)型，猜測(cè)排序方式可能是：熱度、時(shí)間等。經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn) sortType=5 肯定不是按時(shí)間排序的，應(yīng)該是熱度，我們要獲取按時(shí)間排序的，這樣后期比較好處理，然后試了幾個(gè)值，最后確定當(dāng) sortType=6 時(shí)是按評(píng)價(jià)時(shí)間排序。圖中最后還有個(gè) rid=0 ，不清楚什么作用，我爬取兩個(gè)相同的url（一個(gè)加 rid 一個(gè)不加），測(cè)試結(jié)果是相同的，所以不用管它。
擼代碼
先寫(xiě)爬取結(jié)果：開(kāi)始想爬 10000 條評(píng)價(jià)，結(jié)果請(qǐng)求過(guò)多IP涼了，從IP池整了丶代理，也沒(méi)頂住，拼死拼活整了1000條，時(shí)間不夠，如果時(shí)間和IP充足，隨便爬。經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)這個(gè)IP封鎖時(shí)間不會(huì)超過(guò)一天，第二天我跑了一下也有數(shù)據(jù)。下面看看主要的代碼。
主調(diào)度函數(shù)
設(shè)置爬取的 url 列表，windows 環(huán)境下記得限制并發(fā)量，不然報(bào)錯(cuò)，將爬取的任務(wù)添加到 tasks 中，掛起任務(wù)。
async def main(loop): # 獲取url列表 page_list = list(range(0, 1000)) # 限制并發(fā)量 semaphore = asyncio.Semaphore(500) # 創(chuàng)建任務(wù)對(duì)象并添加到任務(wù)列表中 tasks = [loop.create_task(get_page_text(page, semaphore)) for page in page_list] # 掛起任務(wù)列表 await asyncio.wait(tasks)
頁(yè)面抓取函數(shù)
抓取方法和上面講述的基本一致，只不過(guò)換成 aiohttp 進(jìn)行請(qǐng)求，對(duì)于SSL證書(shū)的驗(yàn)證也已設(shè)置。程序執(zhí)行后直接進(jìn)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請(qǐng)求掛起當(dāng)前任務(wù)，等IO操作完成執(zhí)行之后的代碼，當(dāng)協(xié)程掛起時(shí)，事件循環(huán)可以去執(zhí)行其他任務(wù)。page_text = await response.text()# 未成功獲取數(shù)據(jù)時(shí)，更換ip繼續(xù)請(qǐng)求if response.status != 200:
continueprint(f"第{page}頁(yè)爬取完成!")break
except Exception as e:
print(e)
# 捕獲異常，繼續(xù)請(qǐng)求
continue
return parse_page_text(page_text)
解析保存函數(shù)
將 json 數(shù)據(jù)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('評(píng)價(jià)信息.csv')) else True
df.to_csv('評(píng)價(jià)信息.csv', index=False, mode='a', header=header)
print('已保存')
可視化
顏色分布
排名前三分別是灰粉色、黑色、裸感膚色，多的不說(shuō)，自己體會(huì)哈。
評(píng)價(jià)詞云圖
可以看出評(píng)價(jià)的關(guān)鍵詞大多是對(duì)上身感覺(jué)的一些描述，穿著舒服當(dāng)然是第一位的~
完結(jié)撒花，該向女朋友匯報(bào)工作了~
別忘記收藏哦~
到此這篇關(guān)于Python實(shí)戰(zhàn)爬蟲(chóng)之女友欲買(mǎi)文胸不知何色更美的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 爬蟲(chóng)文胸內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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