手把手带你爬天猫，获取杜蕾斯评论数据
生活随笔
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手把手带你爬天猫，获取杜蕾斯评论数据
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
↑?關(guān)注 + 星標(biāo)?~?有趣的不像個技術(shù)號
每晚九點，我們準(zhǔn)時相約??
大家好，我是黃同學(xué)
聽說大家最近對爬蟲感興趣，所以今天手把手帶你爬天貓。
爬蟲爬什么呢？
因為海報出圈的杜蕾斯，真的是家喻戶曉。
不如就它吧
1、登錄天貓網(wǎng)站
??對于有些網(wǎng)站，需要登陸后才有可能獲取到網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)。天貓網(wǎng)站就是其中的網(wǎng)站之一。
2、搜索指定網(wǎng)頁
??這里我想要爬取的是杜蕾斯。因此我們直接搜索“杜蕾斯”。由于“杜蕾斯”的賣家有很多，這里我們只選取頁面的第一個圖片，進行其中的“評論數(shù)據(jù)”的爬取。
?
?點擊第一個圖片，進入到我們最終想要爬取數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁。可以看到該頁面有很多評論信息，這也是我們想要抓取的信息。
3、進行第一次請求測試
import pandas as pd import requests import re import timeurl = "https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a220m.1000858.1000725.1.626d40c2tp5mYQ&id=43751299764&skuId=4493124079453&areaId=421300&user_id=2380958892&cat_id=2&is_b=1&rn=cc519a17bf9cefb59ac94f0351791648" headers ={'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' } data = requests.get(url,headers=headers).text data結(jié)果如下：
結(jié)果分析：明明評論信息就是在這個頁面里面，我們這樣請求，怎么得不到數(shù)據(jù)呢？難道是沒有帶著cookies發(fā)送請求？我們接下來嘗試帶著cookies發(fā)送請求。
4、進行第二次請求測試
import pandas as pd import requests import re import timeurl = "https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a220m.1000858.1000725.1.626d40c2tp5mYQ&id=43751299764&skuId=4493124079453&areaId=421300&user_id=2380958892&cat_id=2&is_b=1&rn=cc519a17bf9cefb59ac94f0351791648" headers ={'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36' } data = requests.get(url,headers=headers).text data結(jié)果如下：
結(jié)果分析：不科學(xué)哈！這次我已經(jīng)帶著cookies發(fā)送了請求呀，為什么還是獲取不到我們想要的數(shù)據(jù)，會不會“評論數(shù)據(jù)”根本就不再這個url中呢？那么真正的true_url究竟在哪里呢？下面我們慢慢解密。
5、怎么找到真正的true_url？
1）點擊【鼠標(biāo)右鍵】–>點擊【檢查】
2）點擊【Network】
3）刷新網(wǎng)頁
刷新網(wǎng)頁以后，可以發(fā)現(xiàn)【紅色方框】中，多了很多請求的url。
4）點擊【搜索按鈕】，進行評論數(shù)據(jù)搜索，尋找trul_url
??當(dāng)出現(xiàn)如下界面后，按照如圖所示操作即可。
??緊接著，查看該請求所對應(yīng)的Request URL，就是我們最終要找的
true_url。信不信嗎？下面可以試試。
6、進行第三次請求測試
??首先我們在上述圖的基礎(chǔ)上，順著Request URL往下面找，獲取Request Headers中user-agent、referer、cookie這3樣?xùn)|西。
??反正都在Request Headers中，我們將這3樣?xùn)|西，一一粘貼到headers中，形成一個字典格式的鍵值對。然后我們發(fā)起其三次請求。
true_url = "https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=43751299764&spuId=864684242&sellerId=2380958892&order=3¤tPage=1&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&groupId=&ua=098%23E1hvmvvPvBvvUvCkvvvvvjiPn25UQjlHnLs9ljD2PmPUtjEmPFsUzjiUPsFh0jYR9phv2nsGdj2qzYswMjBt7u6CvvDvpiQZN9CC0Jujvpvhphhvv2yCvvBvpvvvKphv8hCvvvvvvhjPphvhqvvvpkxvpCBXvvC2p6CvHHyvvh84phvWipvvpS0EvpvVpyUUCCQOuphvmhCvCW780nVlmphvLhm6DQmFdcHmjobWlCkfJy3Qp%2BoQRqwiL7CpqU0QKoZHaysEDLuTWD19C7zhdixdBAyZgn94e7Q4b64B9CkaU6UsxI2wjLyDZLxjKOvCvpvVphhvvvvv2QhvCvvvMM%2F5vpvhphvhH86CvCHUooppwvCvws1B34ZzKsELW86CvvDvp3%2BpDQCCTzurvpvEphHi7WWvpORURphvChCvvvv%3D&needFold=0&_ksTS=1585207007017_726&callback=jsonp727" headers ={# 用的哪個瀏覽器'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36',# 從哪個頁面發(fā)出的數(shù)據(jù)申請，每個網(wǎng)站可能略有不同'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a220m.1000858.1000725.1.744840c2FKDkFG&id=43751299764&skuId=4493124079453&areaId=421300&user_id=2380958892&cat_id=2&is_b=1&rn=388ceadeefb8d85e5bae2d83bd0b732a',# 哪個用戶想要看數(shù)據(jù)，是游客還是注冊用戶,建議使用登錄后的cookie'cookie': 'tk_trace=1; cna=qzxtFlkIdkICARsvgIh8ftNm; t=972672ef4a0555634bb4c53147d9c209; _tb_token_=f9ed83467e7ab; cookie2=11c397b08781b52815002215ea5d1ad4; dnk=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; tracknick=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; lid=huang%E8%87%B3%E5%B0%8A; lgc=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; uc1=cookie16=UIHiLt3xCS3yM2h4eKHS9lpEOw%3D%3D&pas=0&existShop=false&cookie15=UtASsssmOIJ0bQ%3D%3D&cookie14=UoTUP2D4F2IHjA%3D%3D&cookie21=VFC%2FuZ9aiKCaj7AzMHh1; uc3=id2=UU8BrRJJcs7Z0Q%3D%3D&lg2=VT5L2FSpMGV7TQ%3D%3D&vt3=F8dBxd9hhEzOWS%2BU9Dk%3D&nk2=CzhMCY1UcRnL; _l_g_=Ug%3D%3D; uc4=id4=0%40U22GV4QHIgHvC14BqrCleMrzYb3K&nk4=0%40CX8JzNJ900MInLAoQ2Z33x1zsSo%3D; unb=2791663324; cookie1=BxeNCqlvVZOUgnKrsmThRXrLiXfQF7m%2FKvrURubODpk%3D; login=true; cookie17=UU8BrRJJcs7Z0Q%3D%3D; _nk_=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; sgcookie=E53NoUsJWtrYT7Pyx14Px; sg=%E5%B0%8A41; csg=8d6d2aae; enc=VZMEO%2BOI3U59DBFwyF9LE3kQNM84gfIKeZFLokEQSzC5TubpmVCJlS8olhYmgHiBe15Rvd8rsOeqeC1Em9GfWA%3D%3D; l=dBLKMV6rQcVJihfaBOfgSVrsTkQ9UIRb8sPrQGutMICP9ZCwNsyFWZ4Kb-8eCnGVHsMvR3oGfmN0BDTHXyIVokb4d_BkdlkmndC..; isg=BK2tcrfNj3CNMWubo5GaxlajvEknCuHcPbxLgO-yO8QhZswYt1ujrPVwUDqAZvmU' } data = requests.get(true_url,headers=headers).text data結(jié)果如下：
結(jié)果分析：經(jīng)過一番波折，我們最終找到了我們想要獲取的數(shù)據(jù)，接下來的話，就是我們進行頁面解析的工作了。
其實在真實的爬蟲環(huán)境中，可能會遇到更多的反爬措施，真正難得不是解析網(wǎng)頁，而是分析網(wǎng)頁和反爬。
7、獲取網(wǎng)頁中的評論數(shù)據(jù)
result = re.findall('rateContent":"(.*?)"fromMall"',data) result結(jié)果如下：
8、翻頁爬取(最終代碼)
??我們的目的肯定不只是爬取一個頁面的評論數(shù)據(jù)，而是進行翻頁爬取，我們需要仔細觀察true_url中，有一個【currentPage=1】參數(shù)，當(dāng)這個數(shù)字變化的時候，對應(yīng)的頁面也就發(fā)生的變化，基于此，我們將完整的爬蟲代碼寫在下面。
import pandas as pd import requests import re import timedata_list = []for i in range(1,300,1):print("正在爬取第" + str(i) + "頁")url = first + str(i) + lastheaders ={# 用的哪個瀏覽器'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36',# 從哪個頁面發(fā)出的數(shù)據(jù)申請，每個網(wǎng)站可能略有不同'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a220m.1000858.1000725.1.744840c2FKDkFG&id=43751299764&skuId=4493124079453&areaId=421300&user_id=2380958892&cat_id=2&is_b=1&rn=388ceadeefb8d85e5bae2d83bd0b732a',# 哪個用戶想要看數(shù)據(jù)，是游客還是注冊用戶,建議使用登錄后的cookie'cookie': 'tk_trace=1; cna=qzxtFlkIdkICARsvgIh8ftNm; t=972672ef4a0555634bb4c53147d9c209; _tb_token_=f9ed83467e7ab; cookie2=11c397b08781b52815002215ea5d1ad4; dnk=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; tracknick=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; lid=huang%E8%87%B3%E5%B0%8A; lgc=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; uc1=cookie16=UIHiLt3xCS3yM2h4eKHS9lpEOw%3D%3D&pas=0&existShop=false&cookie15=UtASsssmOIJ0bQ%3D%3D&cookie14=UoTUP2D4F2IHjA%3D%3D&cookie21=VFC%2FuZ9aiKCaj7AzMHh1; uc3=id2=UU8BrRJJcs7Z0Q%3D%3D&lg2=VT5L2FSpMGV7TQ%3D%3D&vt3=F8dBxd9hhEzOWS%2BU9Dk%3D&nk2=CzhMCY1UcRnL; _l_g_=Ug%3D%3D; uc4=id4=0%40U22GV4QHIgHvC14BqrCleMrzYb3K&nk4=0%40CX8JzNJ900MInLAoQ2Z33x1zsSo%3D; unb=2791663324; cookie1=BxeNCqlvVZOUgnKrsmThRXrLiXfQF7m%2FKvrURubODpk%3D; login=true; cookie17=UU8BrRJJcs7Z0Q%3D%3D; _nk_=huang%5Cu81F3%5Cu5C0A; sgcookie=E53NoUsJWtrYT7Pyx14Px; sg=%E5%B0%8A41; csg=8d6d2aae; enc=VZMEO%2BOI3U59DBFwyF9LE3kQNM84gfIKeZFLokEQSzC5TubpmVCJlS8olhYmgHiBe15Rvd8rsOeqeC1Em9GfWA%3D%3D; l=dBLKMV6rQcVJihfaBOfgSVrsTkQ9UIRb8sPrQGutMICP9ZCwNsyFWZ4Kb-8eCnGVHsMvR3oGfmN0BDTHXyIVokb4d_BkdlkmndC..; isg=BK2tcrfNj3CNMWubo5GaxlajvEknCuHcPbxLgO-yO8QhZswYt1ujrPVwUDqAZvmU'}try:data = requests.get(url,headers = headers).texttime.sleep(10)result = re.findall('rateContent":"(.*?)"fromMall"',data)data_list.extend(result)except:print("本頁爬取失敗") df = pd.DataFrame() df["評論"] = data_list df.to_excel("評論_匯總.xlsx")結(jié)果如下：
9、詞云圖的制作
import numpy as np import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from imageio import imreadimport warnings warnings.filterwarnings("ignore")# 讀取數(shù)據(jù) df = pd.read_excel("評論_匯總.xlsx") df.head() # 利用jieba進行分析操作 df["評論"] = df["評論"].apply(jieba.lcut) df.head() # 去除停用詞操作 with open("stopword.txt","r",encoding="gbk") as f:stop = f.read() # 返回的是一個字符串stop = stop.split() # 這里得到的是一個列表.split()會將空格，\n，\t進行切分，因此我們可以將這些加到停用詞當(dāng)中 stop = stop + [" ","\n","\t"] df_after = df["評論"].apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop]) df_after.head() # 詞頻統(tǒng)計 all_words = [] for i in df_after:all_words.extend(i)word_count = pd.Series(all_words).value_counts() word_count[:10] # 繪制詞云圖 # 1、讀取背景圖片 back_picture = imread(r"G:\6Tipdm\wordcloud\alice_color.png") # 2、設(shè)置詞云參數(shù) wc = WordCloud(font_path="G:\\6Tipdm\\wordcloud\\simhei.ttf",background_color="white",max_words=2000,mask=back_picture,max_font_size=200,random_state=42) wc2 = wc.fit_words(word_count) # 3、繪制詞云圖 plt.figure(figsize=(16,8)) plt.imshow(wc2) plt.axis("off") plt.show() wc.to_file("ciyun.png")結(jié)果如下：
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五
黃問我，大家最近都喜歡看什么？
我說爬蟲啊、數(shù)據(jù)分析案例、最好吸引人的，
沒想到他就寫了杜蕾斯的爬蟲
不知道你們喜不喜歡？
三連走一波~
朱小五
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的手把手带你爬天猫，获取杜蕾斯评论数据的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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