用 Python 分析网易严选 Bra 销售信息，告诉你她们真实的 Size

今天通过爬虫数据进行分析，一起来看看网易严选商品评论的获取和分析。

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！

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网易商品评论爬取

分析网页

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“薄款、穿着舒适、满意”，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：

https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?csrf_token=060f4782bf9fda38128cfaeafb661f8c&__timestamp=1571106038283&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

将该 URL 放入 Postman 中，逐个尝试 url query params，最后能够发现，只需保留 itemId 和 page 两个请求参数即可。

请求返回的是一个 JSON 格式的数据，下面就是分析该 JSON 数据了。

不难发现，所有的评论数据都存储在 commentList 中，我们只需保存该数据即可。

下面就是如何获取 itemId 的信息了，这个是产品的 ID，我们回到网易严选首页，继续分析。

产品 ID 获取

当我们在搜索框中输入关键字进行搜索的时候，同样能够发现在 Network 中有很多请求，此时可以观察各个请求，通过请求文件的名称（此处需要一些经验，守规矩的程序员都不会乱起名字），我们可以定位到搜索时展示搜索结果的请求。

搜索一般都是 search，所以我们就锁定了这个 search.json 的请求。同样把请求 URL 拷贝到 Postman 中，逐个验证传参，最后保留 page 和 keyword 两个参数即可。

该请求返回的数据较多，还是需要耐心的分析数据，也能够发现，在 result->data->directly->searcherResult->result 下面的 id 值，即为我们要获取的产品 ID。

以上，我们基本完成了前期的分析工作，下面开始代码的编写。

编写代码

获取产品 ID

def search_keyword(keyword):uri = 'https://you.163.com/xhr/search/search.json'query = {"keyword": keyword,"page": 1}try:res = requests.get(uri, params=query).json()result = res['data']['directly']['searcherResult']['result']product_id = []for r in result:product_id.append(r['id'])return product_idexcept:raise

我这里是获取了 page 为 1 的产品 ID，下面就是通过产品 ID 来获取不同产品下的评论信息。

通过前面的分析，我们可以知道，评论信息都是如下形式的，对这种形式的信息，我们可以很方便地存储进入 MongoDB，然后再慢慢分析数据里的内容。

{"skuInfo": ["颜色:肤色","杯码:75B"],"frontUserName": "1****8","frontUserAvatar": "https://yanxuan.nosdn.127.net/f8f20a77db47b8c66c531c14c8b38ee7.jpg","content": "质量好，穿着舒服","createTime": 1555546727635,"picList": ["https://yanxuan.nosdn.127.net/742f28186d805571e4b3f28faa412941.jpg"],"commentReplyVO": null,"memberLevel": 4,"appendCommentVO": null,"star": 5,"itemId": 1680205}

对于 MongoDB，我们既可以自己搭建，也可以使用网上免费的服务。在这里我介绍一个免费的 MongoDB 服务网站：mlab，使用很简单，就不过多介绍使用过程了。

数据库有了，下面就是把数据保存进去了。

def details(product_id):url = 'https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json'try:C_list = []for i in range(1, 100):query = {"itemId": product_id,"page": i,}res = requests.get(url, params=query).json()if not res['data']['commentList']:breakprint("爬取第 %s 页评论" % i)commentList = res['data']['commentList']C_list.append(commentList)time.sleep(1)# save to mongoDBtry:mongo_collection.insert_many(commentList)except:continuereturn C_listexcept:raise

最后爬取完成之后，总共是七千多条数据，下面就可以根据个人需要做一些分析了。

爬取的数据 MongoDB 链接

conn = MongoClient("mongodb://%s:%s@ds149974.mlab.com:49974/you163" % ('you163', 'you163'))
db = conn.you163
mongo_collection = db.you163

商品评论数据分析

下面就到了激动人心的时刻了，一探妹子偏好！

偏好颜色

先来看看妹子们偏好的颜色

可以看出，黑色是遥遥领先的哦，这里你要做到心中有数！

再通过饼状图来观察下不同颜色的占比情况

尺寸分布

没有问题，75B 就是大多数妹子的尺寸了

如果你对这种罩杯尺寸没有研究的话，不要紧，贴心的我给你准备了对照表，拿走不谢

商品评论

最后我们再来看看妹子们对于商品的评价情况

就星级评价上来看，大多数都是五星好评，毕竟打着“严选”的名号，质量是必须有保证的。

再来看看在评论区，妹子最喜欢用什么词语来描述呢

舒服、很舒服，非常舒服；满意、很满意，非常满意。