爬虫学习案例8

爬取京东评论信息

采用DrissionPage自动化工具采集,感觉比Selenium工具好,真香。

安装第三方库

powershell 复制代码
pip install DrissionPage
pip install pandas
pip install pyecharts
pip install jieba
pip install wordcloud

1.安装DrissionPage库

DrissionPage安装博客

2.爬取评论信息到csv文件

powershell 复制代码
from  DrissionPage import ChromiumPage
import csv
# 打开浏览器
dp = ChromiumPage()
# 监听数据包
dp.listen.start('https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc')
dp.get("https://item.jd.com/100058720776.html#comment")

f = open('jd_comments.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f,['昵称','地区','产品','评论时间','评论内容'])
csv_writer.writeheader()
# 循环采集前20页评论数据
for page in range(1,21):
    print(f"正在采集第{page}页评论数据")
    dp.scroll.to_bottom()
    resp = dp.listen.wait()
    json_data = resp.response.body
    print(json_data)
    print("-------------------------")
    commets = json_data['comments']
    for comment_obj in commets:
        dit = {
            '昵称': comment_obj['nickname'],
            '地区': comment_obj['location'],
            '产品': comment_obj['productColor'],
            '评论时间': comment_obj['creationTime'],
            '评论内容': comment_obj['content'],
        }
        print(dit)
        csv_writer.writerow(dit)
    # 点击下一页按钮
    dp.ele('css:.ui-pager-next').click()

如需获取其他商品评论,修改监听数据包,dp.listen.start,dp.get

dp.listen.start自己搜索,抓包请求

dp.get点击下一页,复制浏览器url即可

3.制作词云图

效果png图片:

新建一个py文件

python 复制代码
# 词云图
import jieba
import wordcloud
import pandas as pd
df = pd.read_csv('jd_comments.csv')
content = ''.join([i for i in df['评论内容']])
# print(content)
# 结巴分词处理
string = ''.join(jieba.lcut(content))
# 词云图配置
wc = wordcloud.WordCloud(
    background_color='white',
    width=1000,
    height=700,
    font_path='msyhbd.ttc',
    stopwords={'了','啊','的','都'}
)
# 导入词汇
wc.generate(string)
# 写出图片
wc.to_file('jd_wordcloud.png')

4.制作饼状图可视化

饼状图官网例子

新建一个py文件

python 复制代码
# 饼状图可视化
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
import  pandas as pd
df = pd.read_csv('jd_comments.csv')
x = df['地区'].value_counts().index.to_list()
y = df['地区'].value_counts().to_list()
print(x)
print(y)
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [
            list(z)
            for z in zip(
                x,
                y,
            )
        ],
        center=["40%", "50%"],
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="京东-黑丝区域购买饼状图"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    .render("pie_scroll_legend.html")
)

x = df['产品'].value_counts().index.to_list()
y = df['产品'].value_counts().to_list()
print(x)
print(y)
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [
            list(z)
            for z in zip(
                x,
                y,
            )
        ],
        center=["40%", "50%"],
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="京东-黑丝产品受欢迎饼状图"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    .render("京东-黑丝产品受欢迎饼状图.html")
)

分析后饼状图效果:性感黑丝最受欢迎,嘿嘿。

参考资料:
bilibili

相关推荐
Godspeed Zhao8 小时前
从零开始学AI25——无监督学习之层次聚类
学习·机器学习·聚类
David猪大卫15 小时前
【C++修炼】map 和 set 的使用
c语言·开发语言·数据结构·c++·经验分享·笔记·学习
HPtiger15 小时前
C++ 入门笔记:从 C 到 C++ 的核心过渡(命名空间、输入输出、缺省参数、重载、引用、内联)
c语言·c++·学习
fengci.16 小时前
CTF2MISC中等部分
开发语言·前端·学习
YueTann18 小时前
mgtv5th-baseline学习
学习
蒸蒸yyyyzwd20 小时前
从后端面经学到的 3 个知识
笔记·学习
17岁的勇气20 小时前
Unity Shader unity文档学习笔记(二十二):shader变体
笔记·学习·unity
路灯上の马陈1 天前
Java 内部类 学习笔记
笔记·学习
前进的李工1 天前
Agent 学习笔记 12:Agent 的工具应该怎么设计
人工智能·笔记·学习·agent·工具调用·skill·工具设计
li星野1 天前
从 DICOM 到声学属性学习记录:HU 值怎么变成密度和声速
学习