本次python实战，主要目标是利用 Python爬取京东商品评论数，如上图所示：爬取“Python之父”推荐的小蓝书，这些信息主要包括用户名、书名、评论等信息。

爬取的网址url是 https://item.jd.com/12531181.html ，爬取后的结果会保存在csv文件里面，便于数据分析。

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如何准备爬虫环境？

其实不难

环境：MAC + Python3.6 ;  IDE：Pycharm.  具体使用的模块如下。

import requests

但是如果你的系统上安装了anaconda，模块requests已经安装完成，但是 pycharm软件不能识别。

此时，需要使用preferences直接进行安装，入下图所示，点击+，直接安装即可。

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爬虫分析真的很重要

准备工作

我们的目标是爬取京东的《零基础轻松学PYTHON》评论数，打开网页发现评论的页数很多。

也就是说我们需要解析多个页面。因此，我们想到使用一个for循环来实现。

那么该如何找到评论的网址呢？首先，打开浏览器，比如chrome，然后右键选择检查，调出来网页源代码，如下图：

然后，点击Network选项卡，并且把左边的网页翻滚到评论数，最后搜索COMMEN。如下图：你会发现红框里面的URL。该网址就是我们爬取的网址。

具体的网址是  https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv36&productId=12531181&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1。通过观察，我们发现page=0,pagesize=10等信息。

并且当你点击下一页时，您会发现page=2，而网址中的其他信息没有变化，如图所示：

因此，我们构造循环即可实现对多个网页的爬取，比如100个网页，代码如下：

if __name__ == '__main__':# 循环100次    for i in range(101):        main(start=i)

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真正开始爬取评论数

两步走

根据以前爬虫文章(爬虫实战)的解析 ，我们分2步爬取本次任务。第一步是解析网页；第二步是爬取评论数并且保存文件。

为了方便代码可复用性和简洁，我们把两步写入两个函数里，分别是begain_scraping()和python_coments()，代码如下:

def main(start):"""    开始爬取    :return:    """    # 第一步解析网页    comments_jd = begain_scraping(start)# 第二步 爬取评论并保存文件    python_comments(comments_jd)

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开始解析网页

第一步

解析网页，也就是编写begain_scraping()，代码如下：

首先，根据爬取的网址(https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv36&productId=12531181&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1，我们得到下面信息：

# 构造商品地址url_jd = 'https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback'# 网页信息vari_p = {# 商品ID    'productId': 12531181,  # 换成你想爬取的ID就可以了    'score': 0,    'sortType': 5,    # 爬取页面    'page': page,    'pageSize': 10,}

为了防止反爬虫，我们构造一个伪装浏览器，然后开始爬取，代码如下：

# 防止反爬虫，不需要更换headers = {'cookie': 'shshshfpaJsAhpiXZzNtbFCHZXchb60B240F81702FF',    'referer': 'https://item.jd.com/11993134.html',    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.102 Safari/537.36'}comment_jd = requests.get(url=url_jd, params=vari_p, headers=headers)

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开始爬取评论数并保存

第二步

开始爬取评论数并保存，也就是实现函数python_comment。本函数主要是对爬取的网页解析，然后保存在CSV文件。这也是模块化编程，逻辑清洗 ，代码简洁高效。具体代码如下：

def python_comments(comment_resp):"""    爬取数据并且写入评论    :param comment_resp:    :return:    """    comment_js = comment_resp.text    comment_dict = json.loads(comment_js)    comments_jd = comment_dict['comments']for comment in comments_jd:        user = comment['nickname']        color = comment['productColor']        comment_python = comment['content']# 写入文件        with open('comments_jd.csv', 'a', newline='')as csv_file:            rows = (user, color, comment_python)            writer = csv.writer(csv_file)            writer.writerow(rows)

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爬取结果展示

效果

首先，在pycharm软件控制台 ，您可以看到爬取页面信息，如下：

另外，您会在项目下面， 多了一个CSV文件，就是我们保存的文件。打开看一下效果吧：

通过大家的评论，我们可以看出《轻松学Python》特别适合零基础的小伙伴学