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Python实战爬虫之女友欲买文胸不知何色更美

2024-04-02 19:55

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情景再现

今日天气尚好，女友忽然欲买文胸，但不知何色更美，遂命吾剖析何色买者益众，为点议，事后而奖励之。

本文关键词

协程并发😊、IP被封😳、IP代理😏、代理被封😭、一种植物🌿

挑个“软柿子”

打开京东，直接搜【文胸】，挑个评论最多的

进入详情页，往下滑，可以看到商品介绍啥的，同时商品评价也在这里。

在这里插入图片描述

接下来重头戏，F12 打开开发者工具，选择 Network，然后点击全部评价，抓取数据包。

请添加图片描述

将 url 打开，发现确实是评论数据。

在这里插入图片描述

单页爬取

那我们先写个小 demo 来尝试爬取这页的代码，看看有没有什么问题。


import requests
import pandas as pd

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36'
}

params = {
    'callback':'fetchJSON_comment98',
    'productId':'35152509650',
    'score':'0',
    'sortType':'6',
    'page': '5',
    'pageSize':'10',
    'isShadowSku':'0',
    'rid':'0',
    'fold':'1'
}

url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?'
page_text = requests.get(url=url, headers=headers, params=params).text
page_text

在这里插入图片描述

数据处理

数据是获取了，但前面多了一些没用的字符（后面也有），很明显不能直接转成 json 格式，需要处理一下。


page_text = page_text[20: len(page_text) - 2]
data = json.loads(page_text)
data

在这里插入图片描述

现在数据格式处理好了，可以上手解析数据，提取我们所需要的部分。这里我们只提取 id（评论id）、color（产品颜色）、comment（评价）、time（评价时间）。


import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id': [],
                   'color': [],
                   'comment': [],
                   'time': []})
for info in data['comments']:
    df = df.append({'id': info['id'],
                    'color': info['productColor'],
                    'comment': info['content'],
                    'time': info['creationTime']},
                   ignore_index=True)
df

在这里插入图片描述

翻页操作

那么接下来就要寻找翻页的关键了，下面用同样的方法获取第二页、第三页的url，进行对比。

在这里插入图片描述

简单分析一下，page 字段是页数，翻页会用到，值得注意的是 sortType，字面意思是排序类型，猜测排序方式可能是：热度、时间等。经过测试发现 sortType=5 肯定不是按时间排序的，应该是热度，我们要获取按时间排序的，这样后期比较好处理，然后试了几个值，最后确定当 sortType=6 时是按评价时间排序。图中最后还有个 rid=0 ，不清楚什么作用，我爬取两个相同的url（一个加 rid 一个不加），测试结果是相同的，所以不用管它。

撸代码

先写爬取结果：开始想爬 10000 条评价，结果请求过多IP凉了，从IP池整了丶代理，也没顶住，拼死拼活整了1000条，时间不够，如果时间和IP充足，随便爬。经过测试发现这个IP封锁时间不会超过一天，第二天我跑了一下也有数据。下面看看主要的代码。

主调度函数

设置爬取的 url 列表，windows 环境下记得限制并发量，不然报错，将爬取的任务添加到 tasks 中，挂起任务。


async def main(loop):
    # 获取url列表
    page_list = list(range(0, 1000))
    # 限制并发量
    semaphore = asyncio.Semaphore(500)
    # 创建任务对象并添加到任务列表中
    tasks = [loop.create_task(get_page_text(page, semaphore)) for page in page_list]
    # 挂起任务列表
    await asyncio.wait(tasks)

页面抓取函数

抓取方法和上面讲述的基本一致，只不过换成 aiohttp 进行请求，对于SSL证书的验证也已设置。程序执行后直接进行解析保存。


async def get_page_text(page, semaphore):
    async with semaphore:
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36'
        }
        params = {
            'callback': 'fetchJSON_comment98',
            'productId': '35152509650',
            'score': '0',
            'sortType': '6',
            'page': f'{page}',
            'pageSize': '10',
            'isShadowSku': '0',
            # 'rid': '0',
            'fold': '1'
        }
        url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?'
        async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(ssl=False), trust_env=True) as session:
            while True:
                try:
                    async with session.get(url=url, proxy='http://' + choice(proxy_list), headers=headers, params=params,
                                           timeout=4) as response:
                        # 遇到IO请求挂起当前任务，等IO操作完成执行之后的代码，当协程挂起时，事件循环可以去执行其他任务。
                        page_text = await response.text()
                        # 未成功获取数据时，更换ip继续请求
                        if response.status != 200:
                            continue
                        print(f"第{page}页爬取完成!")
                        break
                except Exception as e:
                    print(e)
                    # 捕获异常，继续请求
                    continue
        return parse_page_text(page_text)

解析保存函数

将 json 数据解析以追加的形式保存到 csv 中。


def parse_page_text(page_text):
    page_text = page_text[20: len(page_text) - 2]
    data = json.loads(page_text)

    df = pd.DataFrame({'id': [],
                       'color': [],
                       'comment': [],
                       'time': []})
    for info in data['comments']:
        df = df.append({'id': info['id'],
                        'color': info['productColor'],
                        'comment': info['content'],
                        'time': info['creationTime']},
                       ignore_index=True)

    header = False if Path.exists(Path('评价信息.csv')) else True
    df.to_csv('评价信息.csv', index=False, mode='a', header=header)
    print('已保存')