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）

1. 导入库

import random
import requests
import json
import re
import csv
import time
import pymysql

1. 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'}

1. 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。

4.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

1. 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()

1. 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()cursor.close()
conn.close()