Python爬虫-某程景区评论数据_爬取大众点评景点评论

Python爬虫 - 某程景区评论数据

简介

1. 这里以某程的景区评论数据为例，实现了对于景区评论数据的获取。
2. 下面展示一下本次分享代码中的评论数据下载情况吧

• 评论数据下载展示
• 
• 评论数据保存

爬虫实施

1. 搜索旅游目的地，例如这里搜索“某某森林公园”，并跳转到相应的评论页

2. 右键单击网页，选择**“检查”**，或者按F12

• 第一步

• 第二步

• 第三步

• 第四步

3. 通过以上分析，其实我们已经找到了评论数据的真正保存位置，找到了相应的链接、请求体，以及返回体，接下来我们就做一个简单的测试，看能否爬取到数据。

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• 源代码

## 1导入第三方包
import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4

## 2、参考网页源码构造请求体( 参考payload页)
payload = {
    "arg":{
        "channelType": 2,
        "collapseType": 0,
        "commentTagId": 0,
        "pageIndex": 3,
        "pageSize": 10,
        "poiId": 78198,
        "sortType": 3,
        "sourceType": 1,
        "starType": 0
    },
    "head": {
        "auth": "",
        "cid": "09031167319556132059",
        "ctok": "",
        "cver": "1.0",
        "extension": [],
        "lang": "01",
        "sid": "8888",
        "syscode": "09",
        "xsid": ""
    }
}

## 3、爬取网页数据 （参考 headers页）
post_url = "https://m.ctrip.com/restapi/soa2/13444/json/getCommentCollapseList"
html = requests.post(post_url, data=json.dumps(payload)).text

## 4、解析网页数据 （为了展示，我此处只选取评论数据）
html_data = json.loads(html)
html_data['result']['items'][0]['content']  # 第0条评论
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4. 当某个景区有数千条评论时，我们参考以上方法，更改页码进行下载即可

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5. 如果想要获取其他景区的评论信息，则只需要修改相应的景点编号即可

• 第一步，使用上述方法找到景区的编码

• 第二步，更新爬虫参数

• 第三步，查看返回结果

6. 以上代码验证通过，接下来就是将以上代码封装成函数，便于循环调用，以实现景区评论数据的获取啦。

函数封装及测试

1. 代码封装

import pandas as pd
import numpy as np
import os
import json
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4

# 1. 通过检查某程评论页面源码，找到post_url和post_data参数结构
def get_xiecheng_comments(post_url, post_data):
    try:
        res = requests.post(post_url, data=json.dumps(post_data)).text
        return res
    except:
        return ""
    

# 2. 从返回的字符串型评论数据中解析出所需要的评论数据，
def select_data(html_str):
    comments =[]
    scores = []
    times = []
    length = []
    if html_str:
        html = json.loads(html_str)
        comment_data = html['result']['items']
        for comment in comment_data:
            com = comment['content']
            comments.append(com)
            leng = len(com)
            length.append(leng)
            sco = comment['score']
            scores.append(sco)
            tm = comment['publishTypeTag'][:10]
            times.append(tm) 
        return comments, length, scores, times


#3.构造某程请求体，模拟请求各个页面的评论内容(只适用于XIE程)
def payload_data(page_number, poi_id):
    data = {
        "arg":{
            "channelType": 2,
            "collapseType": 0,
            "commentTagId": 0,
            "pageIndex": page_number,
            "pageSize": 10,
            "poiId": poi_id,
            "sortType": 3,
            "sourceType": 1,
            "starType": 0
        },
        "head": {
            "auth": "",
            "cid": "09031167319556132059",
            "ctok": "",
            "cver": "1.0",
            "extension": [],
            "lang": "01",
            "sid": "8888",
            "syscode": "09",
            "xsid": ""
        }
    }
    return data

## 4.爬取某一条线路下的全部评论数据
def get_tourist_route_comments(post_url, total_pages, route_query_id):
    html_data = []
    comments = []
    scores = []
    times = []
    length = []
    for page in range(1, total_pages+1):
        # 爬取网页内容
        payload = payload_data(page, route_query_id)
        html_str = get_xiecheng_comments(post_data=payload, post_url=post_url)
        html_data += html_str
        # 解析网页内容
        page_comments, page_com_length, page_scores, page_times = select_data(html_str)
        comments += page_comments
        scores += page_scores
        times += page_times
        length += page_com_length
    return html_data, comments, scores, times, length

## 5. 保存数据到Excel文件中
def save_data_to_excel(comments, scores, times, com_length, query_id):
    # build data
    save_data = pd.DataFrame({
        "comment":comments,
        "score": scores,
        "time": times,
        "comment_length": length
    })
    # duild save path
    save_path = "./xiecheng/" + str(query_id) + ".xlsx"
    save_data.to_excel(save_path, index=False)
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2. 代码调用

#### 按照queryID下载数据并保存到Excel中
# 1、爬取数据
print("========================== start get data ==========================")
post_url = "https://m.ctrip.com/restapi/soa2/13444/json/getCommentCollapseList"
## 如果需要下载其他线路的评论数据，只需要更新下面两个参数，重复执行即可
total_pages = 298        # 该线路下的评论数据总页数
query_id = 78137         # 该线路ID
html_data, comments, scores, times, length = get_tourist_route_comments(post_url, total_pages, query_id)

# 2、保存数据
print("========================== start save data ==========================")
save_data_to_excel(comments, scores, times, length, query_id)
print("========================== done ==========================")
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小结

1. 其实爬虫的关键就是找到所需数据真正的保存地址（url）
2. 解析网页的方法有很多，并不一定要使用beautifulsoup，要根据具体情况来看
3. 网站都是多变的，我第一次爬取XIE程数据是在2022年12月，第二次在2023年1月，前后相差不过一月，XIE程所封装的函数名、网页数据结构都发生了变化，但是只要我们找到了其中的规律，就能够把其中的数据下载下来。因此，想提醒的大家的是，没有一层不变的框架和代码，只是给大家提供这样一种思虑。爬虫，就是工程师们相互博弈的过程。