python爬虫1：天猫评论的爬取（附词云解析）_爬取评价数据:编写爬虫,评论数据,主要爬取评价评分

废话少说，直接上干货

选择的淘宝产品是olay官方旗舰店下的产品，

点击到评价页面之后，打开网页源代码，找到评论的链接如下所示

接下来就是爬取的过程了，找到链接：

rate.tmall.com/list_det

为了发现不同页数URL链接的区别，多选择几页

rate.tmall.com/list_det

随后你就会发现，变化的参数是currentPage，_ksTS，callback，其中主要的参数是currentPage，其他的参数只是随着时间不同在变化，没啥用

接下来就需要写代码了，完整代码如下：

#导入需要的库
import requests
from bs4 import  BeautifulSoup as bs
import json
import csv
import re
import time
 
#宏变量存储目标js的URL列表
URL_LIST = []
cookies=['放置自己的cookies']
 
'''
URL链接中的_ksTS,callback参数的解析
_ksTS=1526545121518_1881
callback=jsonp1882
'''
 
t=str(time.time()).split('.')
print(t[0],t[1])
 
 
#生成链接列表
def get_url(num):
    # urlFront = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=10905215461&spuId=273210686&sellerId=525910381&order=3&currentPage='
    url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=597319717047&spuId=1216294042&sellerId=2201435095942&order=3&currentPage='
    urlRear = '&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&groupId=&ua=098%23E1hvHQvRvpQvUpCkvvvvvjiPRLqp0jlbn2q96jD2PmPWsjn2RL5wQjnhn2cysjnhR86CvC8h98KKXvvveSQDj60x0foAKqytvpvhvvCvp86Cvvyv9PPQt9vvHI4rvpvEvUmkIb%2BvvvRCiQhvCvvvpZptvpvhvvCvpUyCvvOCvhE20WAivpvUvvCC8n5y6J0tvpvIvvCvpvvvvvvvvhZLvvvvtQvvBBWvvUhvvvCHhQvvv7QvvhZLvvvCfvyCvhAC03yXjNpfVE%2BffCuYiLUpVE6Fp%2B0xhCeOjLEc6aZtn1mAVAdZaXTAdXQaWg03%2B2e3rABCCahZ%2Bu0OJooy%2Bb8reEyaUExreEKKD5HavphvC9vhphvvvvGCvvpvvPMM3QhvCvmvphmCvpvZzPQvcrfNznswOiaftlSwvnQ%2B7e9%3D&needFold=0&_ksTS=1552466697082_2019&callback=jsonp2020'
    for i in range(0,num):
        URL_LIST.append(url+str(1+i)+urlRear)
 
 
#获取评论数据
def get_content(num):
    #循环获取每一页评论
    for i in range(num):
        #头文件，没有头文件会返回错误的js
        headers = {
            'cookie':cookies[0],
            'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36',
            'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a1z10.5-b-s.w4011-17205939323.51.30156440Aer569&id=41212119204&rn=06f66c024f3726f8520bb678398053d8&abbucket=19&on_comment=1&sku_properties=134942334:3226348',
            'accept': '*/*',
            'accept-encoding':'gzip, deflate, br',
            'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9'
        }
        #解析JS文件内容
        print('第{}页'.format(i+1))
        # print(URL_LIST[i])
        content = requests.get(URL_LIST[i],headers=headers).text
        data=re.findall(r'{.*}',content)[0]
        data=json.loads(data)
        # print(data)
        items=data['rateDetail']['rateList']
        D=[]
        for item in items:
            product=item['auctionSku']
            name=item['displayUserNick']
            content=item['rateContent']
            times=item['rateDate']
            data=[product,name,content,times]
            D.append(data)
        save_csv(D)
 
 
def save_csv(data):
    with open('./text.csv', 'a', encoding='utf-8',newline='')as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerows(data)
 
 
#主函数
if __name__ == "__main__":
    header = ['产品','评论人','评论内容','评论时间']
    with open('text.csv', 'a',encoding='utf-8',newline='')as f:
        write=csv.writer(f)
        write.writerow(header)
    page=100
    get_url(page)
    # 获取评论页数
    get_content(100)

在爬取的时候必须加上cookies才能获取数据，可以选择自己的cookies来测试一下，爬取的结果如下所示：

少侠别走，作为数据分析师，怎么只能简单的爬取数据就完事了呢，怎么着也得简单的分析一下啦，做个词云图什么的啦。

上面词云图只提供参考，毕竟只爬取了160天评论，想要做详细的分析可以爬取完整，

当然了，图形可以换，字体也可以换，词频也可以统计，这里就不做过多描述。

参考代码：

import pandas as pd
import jieba
import time
import csv
import re
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
df=pd.read_csv('./olay.csv',encoding='utf-8')
print(df['评论内容'])
items=df['评论内容'].astype(str).tolist()
 
 
# 创建停用词list
def stopwordslist():
    stopwords = [line.strip() for line in open('./stop_word.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    return stopwords
 
 
# 去除英文,数字等其他特殊符号
def remove_sub(input_str):
    # 去除数字
    shuzi=u'123456789.'
    # 去除字母
    zimu = u'a-zA-Z'
    output_str = re.sub(r'[{}]+'.format(shuzi), '', input_str)
    return output_str
 
 
def main():
    outstr = ''
    for item in items:
        b=jieba.cut(item,cut_all=False)
        # 创建一个停用词表
        stopwords=stopwordslist()
        for j in b:
            if j not in stopwords:
                if  not  remove_sub(j):
                    continue
                if j !='\t':
                    outstr+=j
                    outstr+=" "
    return outstr
 
 
alice_mask = np.array(Image.open('./0.png'))
cloud = WordCloud(
       #设置字体，不指定就会出现乱码
       font_path="./ziti.ttf",
       #font_path=path.join(d,'simsun.ttc'),
       #设置背景色
       background_color='white',
       #词云形状
       mask=alice_mask,
       #允许最大词汇
       max_words=200,
       #最大号字体
       max_font_size=200,
       random_state=1,
       width=400,
       height=800
)
cloud.generate(main())
cloud.to_file('./pic1.png')

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