[一.项目简介] 本文主要目标是采集淘宝的评价,找出客户所需要的功能.统计客户评价上面夸哪个功能多,比如防水,容量大,好看等等. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 [二.项目准备工作] 1. 准备Pycharm,下载安装等,可以参考这篇文章:Py

一.分析 1.找到京东商品评论所在位置(记得点击商品评论,否则找不到productPageComments.action)  2.解析文件 打开后发现是json数据,但不是那么规范,所以需要去点前面的字符串和括号,还有最后一行的分号和括号 3.放到json解析器可以看到数据的结构 4.解析网址 里面的参数: productid:产品id:不同的id不同的商品 score:0是全部评论,1是差评,2是中评,3是好评,4是晒图评价,5是追平 page:页数,评论较多的最多显示100页,虽然评论是20

python3爬取微博评论并存为xlsx**由于微博电脑端的网页版页面比较复杂,我们可以访问手机端的微博网站,网址为:https://m.weibo.cn/一.访问微博网站,找到热门推荐链接我们打开微博网站后看见热门页,按F12查看网页结构后只能看见如下图短短的几个文章. 然后我们将滚动条向下滚动,发现新的文章会在底部加载,原来微博的热门文章加载方式是Ajax加载的,那我们就不能在网页源码中找标签了,我们点击如下图所示的network标签,找找请求地址. 我们查看请求返回值后发现下图的请求返回的

一.前言 大概是一个月前就开始做淘宝的爬虫了,从最开始的用selenium用户配置到selenium模拟登录,再到这次的post请求模拟登录.一共是三篇博客,记录了我爬取淘宝网的经历.期间也有朋友向我提出了不少问题,比如滑块失败,微博登录失败等,可以说用selenium模拟登录这方面,坑特别多,直接加载用户配置又很笨重,效率低下.所以这次尝试构造post请求表单,模拟登录. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案

Python爬虫目前是基于requests包,下面是该包的文档,查一些资料还是比较方便. http://docs.python-requests.org/en/master/ POST发送内容格式 爬取某旅游网站的产品评论,通过分析,获取json文件需要POST指令.简单来说: GET是将需要发送的信息直接添加在网址后面发送 POST方式是发送一个另外的内容到服务器 那么通过POST发送的内容可以大概有三种,即form.json和multipart,目前先介绍前两种 1.content in f

今年的国庆档电影市场的表现还是比较强势的,两名主力<我和我的家乡>和<姜子牙>起到了很好的带头作用. <姜子牙>首日破 2 亿,一举刷新由<哪吒之魔童降世>保持的中国影市动画电影首日票房纪录,但因其后续口碑下滑,目前已被<我和我的家乡>在口碑和票房上实现了全面的超越,如不出意外,<我和我的家乡>将会是今年国庆档的最大赢家. 从上图中我们可以看出<我和我的家乡>在猫眼上目前有 29.6 万人评分,总体评分 9.3,可以说是一

因为新浪微博网页版爬虫比较困难,故采取用手机网页端爬取的方式 操作步骤如下: 1. 网页版登陆新浪微博 2.打开m.weibo.cn 3.查找自己感兴趣的话题,获取对应的数据接口链接 4.获取cookies和headers # -*- coding: utf-8 -*- import requests import csv import os base_url = 'https://m.weibo.cn/api/comments/show?id=4131150395559419&page={pa

学习python不久,最近爬的网页都是直接源代码中直接就有的,看到网易新闻的评论时,发现评论时以json格式加载的..... 爬的网页是习大大2015访英的评论页http://comment.news.163.com/news_guonei8_bbs/SPEC0001B60046CG.html 步骤如下: 1.使用谷歌浏览器分析网页首页加载的数据 打开网页----按下F12----点击Network,此时是空的 刷新以后,会出现如下图:(我以前加载过页面,所以json数据显示的不全) 点击其中的

老严要爬某网购网站的商品信息,正好我最近在学python,就一起写了一个简单的爬虫程序. 需求:某网的商品信息,包括商品名,市场价和售价 工具:python2.7.8,urllib2,re #coding = utf-8 import urllib2 import re path = "aaa.txt" f = open(path, 'w+') for i in range(4980, 4991): print i # get webpage content url = "h

selenium是一个优秀的自动化测试工具,支持多种语言,具体介绍参考官方文档:https://www.seleniumhq.org/docs/. 下面我们使用selenium工具模拟用户点击商品详情页,在详情页中获取商品预览图. 一.安装selenium pip install selenium 二.测试安装 python >> from selenium import webdriver >> browser = webdriver.Chrome() 若没有报错,则可进行后面的

# -*- coding:utf-8-*-from lxml import etreeimport urllibimport jsonimport requestsimport MySQLdbid=0class SQL(object): conn=MySQLdb.connect(host="localhost", port=3306, user="root", passwd="123456", db="test", chars

自从写了第一个sina爬虫,便一发不可收拾.进入淘宝评论爬虫正题: 在做这个的时候,也没有深思到底爬取商品评论有什么用,后来,爬下来了数据.觉得这些数据可以用于帮助分析商品的评论,从而为用户选择商品提供一定的可参考数据. 找评论所在真实url:有了前面爬搜狗图片的经验,面对找资料的url这件事,找他的速度是比第一次快了不少.首先进宝贝页面,如图 发现评论与搜狗图片类似,均为动态刷新.因此,F12(开发者选项)>>Notework>>F5(刷新)>>feedRateLis

作者:蓝鲸 类型:转载 本文是继前2篇Python爬虫系列文章的后续篇,给大家介绍的是如何使用Python爬取京东商品评论信息的方法,并根据数据绘制成各种统计图表,非常的细致,有需要的小伙伴可以参考下   本篇文章是python爬虫系列的第三篇,介绍如何抓取京东商城商品评论信息,并对这些评论信息进行分析和可视化.下面是要抓取的商品信息,一款女士文胸.这个商品共有红色,黑色和肤色三种颜色, 70B到90D共18个尺寸,以及超过700条的购买评论. 京东商品评论信息是由JS动态加载的,所以直接抓取商

之前一直是requests库做爬虫,这次尝试下使用selenium做爬虫,效率不高,但是却没有限制,文章是分别结合大牛的selenium爬虫以及excel追加写入操作而成,还有待优化,打算爬取更多信息后进行词云分析 ''' 爬取京东商品信息: 请求url: https://www.jd.com/ 提取商品信息: .商品详情页 .商品名称 .商品价格 .评价人数 .商品商家 ''' # coding=UTF- from selenium import webdriver from selenium

进入京东(https://www.jd.com)后,我如果搜索特定的手机产品,如oppo find x2,会先出现如下的商品列表页: 如果点击进入其中一个商品会进入到如下图所示的商品详情页,可以看到用户对该商品的评论: 这篇博客主要是记录我怎么爬取商品列表页和详情页,我使用Selenium,模拟浏览器实现自动化的用户浏览操作,能在一定程度上规避反爬虫(爬取平台对你进行屏蔽操作)的风险.总体来说,列表页和详情页的爬取数据过程中用户模拟行为如下所示: 一.商品列表页数据爬取 首先,先介绍爬取列表页所

#使用selenium+Carome/phantomJS模拟浏览器爬取淘宝商品信息 # 思路: # 第一步:利用selenium驱动浏览器,搜索商品信息,得到商品列表 # 第二步:分析商品页数,驱动浏览器翻页,并得到商品信息 # 第三步:爬取商品信息 # 第四步:存储到mongodb import re from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selen

前言 这篇博客写的是实现的一个爬取腾讯新闻首页所有的新闻及其所有评论的爬虫.选用Python的Scrapy框架.这篇文章主要讨论使用Chrome浏览器的开发者工具获取新闻及评论的来源地址. Chrome的开发者工具(或Firefox的web控制台)是个很有用的工具,你可以通过它清楚的看到你在访问一个网站的过程中浏览器发送了哪些信息,接收了哪些信息.而在我们编写爬虫的时候,就需要知道我们需要爬取的内容来自哪里,来自哪个链接. 正文 腾讯新闻首页上的新闻有三种链接格式 一种是:https://new

网易云音乐是广大网友喜闻乐见的音乐平台,区别于别的音乐平台的最大特点,除了“它比我还懂我的音乐喜好”.“小清新的界面设计”就是它独有的评论区了——————各种故事汇,各种金句频出.我们可以透过歌曲的评论数来判断一个歌者的市场分量和歌曲的流行度.言归正传,如果我们想要简单爬取指定歌曲的评论内容来做词云或者其他相关数据分析,有没有容易上手的好方法呢? 首先,我们打开网易云音乐的网页版:https://music.163.com/,随便选择一首歌曲,如林志炫版本的<烟花易冷>:https://mus

一.起因: 昨天在简书上看到这么一篇文章<中国的父母,大都有毛病>,看完之后个人是比较认同作者的观点. 不过,翻了下评论,发现评论区争议颇大,基本两极化.好奇,想看看整体的评论是个什么样,就写个爬虫,做了词云. 二.怎么做: ① 观察页面,找到获取评论的请求,查看评论数据样式,写爬虫 ② 用 jieba 模块,将爬取的评论做分词处理 ③ 用 wordcloud 模块,生成词云 三.代码如下: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- impo

# scrapy爬取酒店评论数据 -- 代码 here:github地址:https://github.com/760730895/scrapy_Booking--  采用scrapy爬取酒店评论数据. 总共有28W条记录. 做某NLP任务,需要一些hotel reviews, 选择从`www.booking.com`搞一点数据来.根据主页显示总共有20个城市from diferrent countries,每个城市下有若干个酒店,每个酒店下若干条评论. #  〇.数据源介绍 数据源:`www.