Python 懂车帝综合口碑数据
本文所有教程及源码、软件仅为技术研究。不涉及计算机信息系统功能的删除、修改、增加、干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行。不得将代码用于非法用途,如侵立删! |
Python 懂车帝综合口碑数据
需求
懂车帝全系车型综合口碑 优点 缺点 统计数据
操作环境
- win10
- Google nexus5x(root)
- Python3.9
- Charles
需求分析
先来web端试下能否找到需要的数据接口,随便找个车型打开口碑页面F12查看Network
根据页面关键词搜索没有找到明显的数据接口,虽然说现在也可以使用request或者selenium直接在页面解析数据,但是毕竟这不是首选方案,还是从APP分析一下在决定用什么方案。
PS:手机环境、抓包环境的配置在这不在赘述,有兴趣的可参考之前的文章 APP抓包环境配置
下载懂车帝APP,并安装至手机
手机开启Postern,pc打开charles
至此抓包工作准备完成,打开懂车帝APP,随便找个车型进入懂车分页面
还是老套路先根据页面关键词搜索一波
明显看出来后两条数据不是需要的,前四条是同一个接口返回的,应该就是需要的数据,双击点进去看一下详细数据
初步查看和页面数据是一致的,看数据结构和具体的数值和页面中的数据很像,Charles界面太小,将数据拷贝至网页中解析,方便分析,分享一个常用的json数据在线解析网站
经过仔细对比页面中的数据,发现此接口就是我们需要的
综合口碑接口:
https://*******/get_detail/?series_id=4182&car_id=0&only_owner=0&year_id=all&iid=2467735824764398&device_id=40011211486215&ac=wifi&channel=dcd-yd-11zh-and-74&aid=36&app_name=automobile&version_code=693&version_name=6.9.3&device_platform=android&os=android&ab_client=a1%2Cc2%2Ce1%2Cf2%2Cg2%2Cf7&ab_group=3167590%2C3577236%2C3333988&ssmix=a&device_type=Nexus+5X&device_brand=google&language=zh&os_api=27&os_version=8.1.0&manifest_version_code=693&resolution=1080*1794&dpi=420&update_version_code=6931&_rticket=1648907286543&cdid=f3163204-7faf-45d7-89c4-e82215c3216c&city_name=%E8%81%8A%E5%9F%8E&gps_city_name=%E8%81%8A%E5%9F%8E&selected_city_name&rom_version=27&longi_lati_type=1&longi_lati_time=1648907102913&content_sort_mode=0&total_memory=1.77&cpu_name=Qualcomm+Technologies%2C+Inc+MSM8992&overall_score=4.873&cpu_score=4.8872&host_abi=
对!你没看错,就是这么长,验证一下数据接口,在网页中直接请求一下这个url
这儿推荐安装一个网页json可视化的插件,这儿偷懒没装,在线解析了一下json数据,和Charles抓到的数据是一样,经过分析得知: series_id是车系id,修改此参数即可
获取全部车系id
获取车系id就很简单了,先拿到品牌id然后根据品牌id请求车系信息,注意这是一个post接口
def get_series(self, brand_id):
"""
获取品牌所有车系
brand_id:品牌id
"""
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.121 Safari/537.36'}
param = {
'offset': 0,
'limit': 1000,
'is_refresh': 1,
'city_name': '北京',
'brand': brand_id
}
response = requests.post(url=url, data=param, headers=headers)
rep_json = json.loads(response.text)
# print(response.text)
if rep_json['status'] == 'success':
return rep_json['data']['series']
else:
raise Exception("get car series has exception!")
获取车系综合口碑评分
def get_score(self, series_id):
"""
获取车系综合评分
series_id: 车系id
"""
response = self._parse_url(url).json()
tag_list = response.get('data').get('tab_info').get('tag_list')
data = list()
# 优点
merits = [i.get('tag_name')+"("+str(i.get('count'))+")" for i in tag_list if i.get('sentiment') == 1]
data.append(merits)
# 缺点
defects = [i.get('tag_name')+"("+str(i.get('count'))+")" for i in tag_list if i.get('sentiment') == -1]
data.append(defects)
return data
运行效果
资源下载
https://download.csdn.net/download/qq_38154948/85073968
本文仅供学习交流使用,如侵立删! |
Python 懂车帝综合口碑数据的更多相关文章
- 【原创】Python 懂车帝口碑爬虫
本文所有教程及源码.软件仅为技术研究.不涉及计算机信息系统功能的删除.修改.增加.干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行.不得将代码用于非法用途,如侵立删! 懂车帝综合口碑 需求 操作环境 win1 ...
- Python 懂车帝口碑分爬虫
本文所有教程及源码.软件仅为技术研究.不涉及计算机信息系统功能的删除.修改.增加.干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行.不得将代码用于非法用途,如侵立删! Python 懂车帝口碑分爬虫 需求 懂 ...
- Python 懂车帝全车系销量排行榜
本文所有教程及源码.软件仅为技术研究.不涉及计算机信息系统功能的删除.修改.增加.干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行.不得将代码用于非法用途,如侵立删! Python 懂车帝全车系销量排行榜 需 ...
- Python 爬取汽车之家口碑数据
本文仅供学习交流使用,如侵立删!联系方式见文末 汽车之家口碑数据 2021.8.3 更新 增加用户信息参数.认证车辆信息等 2021.3.24 更新 更新最新数据接口 2020.12.25 更新 添加 ...
- 手把手教你使用Python爬取西刺代理数据(下篇)
/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析 ...
- Python抓取国家医疗费用数据:国家名、人均开销
前言 整个世界正被大流行困扰着,不同国家拿出了不同的应对策略,也取得了不同效果.这也是本文的脑洞来源,打算研究一下各国在医疗基础设置上的开支,对几个国家的医疗费用进行数据可视化. 由于没有找到最近一年 ...
- 【可视化分析案例】用python分析B站Top100排行榜数据
一.数据源 之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜: 最终数据结果,是这样的: 在此数据基础上,做python可视化分析. 二.数据读取 首先,读取数据源: # 读取csv数据 ...
- 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...
- 使用 Python 抓取欧洲足球联赛数据
Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤 数据的采集和获取 数据的清洗,抽取,变形和装载 数据的分析,探索和预测 ...
随机推荐
- MySql笔记Ⅰ
MySql part 1: 数据库概念 数据库:(DataBase, 简称DB):数据库中的数据按一定的数据模型组织.描述和储存,具有较小的冗余度.较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种 用户共享 数 ...
- 英语资源及其APP推荐
step1:记单词 a,说到背单词常规方法是拿着一本单词书一个一个往下背.该种方法不仅枯燥且效率极低. b,app辅助记忆.在此就我用过的两个app做简述.第一个是百词斩 百词斩:功能主打图片记忆,并 ...
- QT 基于QScrollArea的界面嵌套移动
在实际的应用场景中,经常会出现软件界面战场图大于实际窗体大小,利用QScrollArea可以为widget窗体添加滚动条,可以实现小窗体利用滚动条显示大界面需求.实现如下: QT创建一个qWidget ...
- ACL权限控制
ALC讲述比较详细 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360158311
- BUUCTF-BJDCTF2020]just_a_rar
BJDCTF2020]just_a_rar 压缩包提示是四位数密码 爆破得知压缩包密码 16进制查看解压的图片后发现flag flag{Wadf_123}
- word-制作三线表
找一个表格或插入一个表格, 找到 [设计] [新建表格样式] [将格式应用于: 整个表格] 点击"框线设置"按钮,在弹出的下拉菜单中分别选择 [上框线] 和 [下框线],然后分别设 ...
- 【python基础】第01回 计算机基础1
本章内容概要 1.文件路径2.typora主要功能介绍3.typora语法学习(markdown)4.计算机的本质5.计算机五大组成部分6.网络博文编写教程 本章内容详解 1.文件路径 --路径:可以 ...
- 【题解】Educational Codeforces Round 82
比较菜只有 A ~ E A.Erasing Zeroes 题目描述: 原题面 题目分析: 使得所有的 \(1\) 连续也就是所有的 \(1\) 中间的 \(0\) 全部去掉,也就是可以理解为第一个 \ ...
- 查询效率提升10倍!3种优化方案,帮你解决MySQL深分页问题
开发经常遇到分页查询的需求,但是当翻页过多的时候,就会产生深分页,导致查询效率急剧下降. 有没有什么办法,能解决深分页的问题呢? 本文总结了三种优化方案,查询效率直接提升10倍,一起学习一下. 1. ...
- 临近梯度下降算法(Proximal Gradient Method)的推导以及优势
邻近梯度下降法 对于无约束凸优化问题,当目标函数可微时,可以采用梯度下降法求解:当目标函数不可微时,可以采用次梯度下降法求解:当目标函数中同时包含可微项与不可微项时,常采用邻近梯度下降法求解.上述三种 ...