快捷導(dǎo)航

Python實(shí)戰(zhàn)爬蟲之女友欲買文胸不知何色更美

更新時(shí)間：2021年09月30日 10:21:31 作者：Dream丶Killer

實(shí)踐來源于理論，做爬蟲前肯定要先了解相關(guān)的規(guī)則和原理，網(wǎng)絡(luò)爬蟲又稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁追逐者，是一種按照一定的規(guī)則，自動(dòng)地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。一句話概括就是網(wǎng)上信息搬運(yùn)工。本篇文章帶你深入了解,需要的朋友可以參考下

情景再現(xiàn)

今日天氣尚好，女友忽然欲買文胸，但不知何色更美，遂命吾剖析何色買者益眾，為點(diǎn)議，事后而獎(jiǎng)勵(lì)之。

本文關(guān)鍵詞

協(xié)程并發(fā)😊、IP被封😳、IP代理😏、代理被封😭、一種植物🌿

挑個(gè)“軟柿子”

打開京東，直接搜【文胸】，挑個(gè)評(píng)論最多的

進(jìn)入詳情頁，往下滑，可以看到商品介紹啥的，同時(shí)商品評(píng)價(jià)也在這里。

在這里插入圖片描述

接下來重頭戲，F(xiàn)12 打開開發(fā)者工具，選擇 Network，然后點(diǎn)擊全部評(píng)價(jià)，抓取數(shù)據(jù)包。

請(qǐng)?zhí)砑訄D片描述

將 url 打開，發(fā)現(xiàn)確實(shí)是評(píng)論數(shù)據(jù)。

在這里插入圖片描述

單頁爬取

那我們先寫個(gè)小 demo 來嘗試爬取這頁的代碼，看看有沒有什么問題。

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

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數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)是獲取了，但前面多了一些沒用的字符（后面也有），很明顯不能直接轉(zhuǎn)成 json 格式，需要處理一下。

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

在這里插入圖片描述

現(xiàn)在數(shù)據(jù)格式處理好了，可以上手解析數(shù)據(jù)，提取我們所需要的部分。這里我們只提取 id（評(píng)論id）、color（產(chǎn)品顏色）、comment（評(píng)價(jià)）、time（評(píng)價(jià)時(shí)間）。

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

在這里插入圖片描述

翻頁操作

那么接下來就要尋找翻頁的關(guān)鍵了，下面用同樣的方法獲取第二頁、第三頁的url，進(jìn)行對(duì)比。

在這里插入圖片描述

簡單分析一下，page 字段是頁數(shù)，翻頁會(huì)用到，值得注意的是 sortType，字面意思是排序類型，猜測排序方式可能是：熱度、時(shí)間等。經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn) sortType=5 肯定不是按時(shí)間排序的，應(yīng)該是熱度，我們要獲取按時(shí)間排序的，這樣后期比較好處理，然后試了幾個(gè)值，最后確定當(dāng) sortType=6 時(shí)是按評(píng)價(jià)時(shí)間排序。圖中最后還有個(gè) rid=0 ，不清楚什么作用，我爬取兩個(gè)相同的url（一個(gè)加 rid 一個(gè)不加），測試結(jié)果是相同的，所以不用管它。

擼代碼

先寫爬取結(jié)果：開始想爬 10000 條評(píng)價(jià)，結(jié)果請(qǐng)求過多IP涼了，從IP池整了丶代理，也沒頂住，拼死拼活整了1000條，時(shí)間不夠，如果時(shí)間和IP充足，隨便爬。經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn)這個(gè)IP封鎖時(shí)間不會(huì)超過一天，第二天我跑了一下也有數(shù)據(jù)。下面看看主要的代碼。

主調(diào)度函數(shù)

設(shè)置爬取的 url 列表，windows 環(huán)境下記得限制并發(fā)量，不然報(bào)錯(cuò)，將爬取的任務(wù)添加到 tasks 中，掛起任務(wù)。

async def main(loop):
    # 獲取url列表
    page_list = list(range(0, 1000))
    # 限制并發(fā)量
    semaphore = asyncio.Semaphore(500)
    # 創(chuàng)建任務(wù)對(duì)象并添加到任務(wù)列表中
    tasks = [loop.create_task(get_page_text(page, semaphore)) for page in page_list]
    # 掛起任務(wù)列表
    await asyncio.wait(tasks)

頁面抓取函數(shù)

抓取方法和上面講述的基本一致，只不過換成 aiohttp 進(jìn)行請(qǐng)求，對(duì)于SSL證書的驗(yàn)證也已設(shè)置。程序執(zhí)行后直接進(jìn)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請(qǐng)求掛起當(dāng)前任務(wù)，等IO操作完成執(zhí)行之后的代碼，當(dāng)協(xié)程掛起時(shí)，事件循環(huán)可以去執(zhí)行其他任務(wù)。
                        page_text = await response.text()
                        # 未成功獲取數(shù)據(jù)時(shí)，更換ip繼續(xù)請(qǐng)求
                        if response.status != 200:
                            continue
                        print(f"第{page}頁爬取完成!")
                        break
                except Exception as e:
                    print(e)
                    # 捕獲異常，繼續(xù)請(qǐng)求
                    continue
        return parse_page_text(page_text)

解析保存函數(shù)

將 json 數(shù)據(jù)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('評(píng)價(jià)信息.csv')) else True
    df.to_csv('評(píng)價(jià)信息.csv', index=False, mode='a', header=header)
    print('已保存')