Python实战爬虫之女友欲买文胸不知何色更美_Python

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

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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。

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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。

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将 url 打开，发现确实是评论数据。

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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

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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

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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

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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。

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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')