不知道各位网购的时候，是否会去留意商品评价，有些小伙伴是很在意评价的，看到差评就不想买了，而有些小伙伴则是会对差评进行理性分析，而还有一类人不在乎这个。
当然这都是题外话，咱们今天主要的目的是使用Python来爬取某东商品的评价，并保存到CSV表格。
1、数据采集逻辑
在进行数据采集之前，明确哪些数据为所需，制定数据Schema为爬取工作做出要求，并根据数据Schema制定出有针对性的爬取方案和采集逻辑。
2、数据Schema
3、数据爬取
抓取平台任一商品的评论信息，此案例抓取的商品是某一店铺的车厘子评价信息。
评论信息是由JS动态加载的，所以直接抓取商品详情页的URL并不能获得商品评论信息。因此我们需要先找到存放商品评价信息的文件，通过使用浏览器的开发者工具进行查找。
目标URL地址：
通过发现可知，productId为当前商品的商品Id，page为页码（从0开始），爬取该商品的所有评价信息只需要改变page参数即可。（商品评价页只显示前100页，所以page最大值为99）
导入库
import random
import requests
import json
import re
import csv
import time
import pymysql
对爬虫程序进行伪装
header = {
'refer': 'https: // item.jd.com /',
'cookie': '',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36 Edg/110.0.1587.50'
}
抓取商品评论信息
将python程序伪装成浏览器后，就可以对评论信息进行爬取，在前面的分析中，productId和page为重要参数，在本案例中爬取的商品为车厘子，productId已确定，只需要对page进行更改即可达到需要。通过parms提交参数，使代码更有逻辑感并方便更改两个重要参数。
防止反爬，每爬取一页数据后，设置程序休眠环节。
# 程序休眠
time.sleep(random.randint(40, 80) * 0.1)
print('第%d页正在爬取' % (page + 1))
'''
爬取完成后，需要对页面进行编码，不影响后期的数据提取和数据清洗工作。
使用正则对数据进行提取，返回字符串。
字符串转换为json格式数据。
'''
res.encoding = 'gb18030'
html = res.text
data = re.findall('fetchJSON_comment98\((.*?)\);', html)
data = json.loads(data[0]) # 将处理的数据进行解析
comments = data['comments']
print(data['comments'])
4、数据存储
存储到csv
# 写入csv文件
f = open("evalution_data.csv", "a", newline='', encoding='gb18030')
header = ["id", "content", "creationTime", "score", "productColor", "productSize"]
# 创建一个DictWriter对象，第二个参数就是上面创建的表头
writer = csv.DictWriter(f, header)
writer.writeheader()
for i in comments:
id = i['id']
content = i['content']
creationTime = i['creationTime']
score = i['score']
productColor = i['productColor']
productSize = i['productSize']
writer.writerow(
{"id": id, "content": content, "creationTime": creationTime, "score": score, "productColor": productColor,
"productSize": productSize})
f.close()
存储到数据库
# 写入数据库
conn = pymysql.connect(host='', user='', password='', port=, db='')
cursor = conn.cursor()
for i in comments:
id = i['id']
content = i['content']
creationTime = i['creationTime']
score = i['score']
productColor = i['productColor']
productSize = i['productSize']
sql = "insert into evalution_data(id,content,creationTime,score,productColor,productSize) values('%d','%s','%s','%d','%s','%s')"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
# 我还专门录制了视频讲解，以及进行可视化分析，完整代码和视频讲解都在这个扣裙了：708525271
cursor.close()
conn.close()
好了，今天的分享就到这里结束了，咱们下次见！
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