近年来，网上购物已经越来越流行，人们对于评论一个商品的行为习惯也多多少少受到商家的影响。
类似于这样的好评请求，好心的消费者由于见惯了，渐渐的就形成了好评的习惯。一味好评，会拉高商品的好评率，但是这对于新客户来说是非常具有误导性的，可能会让他们买了不好的产品。 京东的评价机制，没有评价的话，默认好评，结果不显示。
有些顾客即使说出了差评，但是在打分上还是会给5星好评。
我们迫切的需要一款可以查明真实评价的渠道。
京东商品爬取，需要以下信息，①商品的名称；②商品的价格；③商品的评论；④商品的好评率、中评率和差评率。
| 接口描述 | URL | 格式 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 抓取价格 | https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds={skuid} | json | skuid是商品的id，也就是https://item.jd.com/7029545.html 商品网址的数字部分 |
| 抓取名称 | https://item.jd.com/{skuid}.html | html | skuid是商品的id，也就是https://item.jd.com/7029545.html 商品网址的数字部分 |
| 抓取评论 | https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={skuid}&score=0&sortType=6&page={i}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1 | json | skuid是商品的id，也就是https://item.jd.com/7029545.html 商品网址的数字部分;i是评论的页数，从零开始递增 |
按照关键字搜索特定商品，或直接爬取https://www.jd.com/allSort.aspx
def get_cellphones_list(page):
header = {'Connection': 'close',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.117 Safari/537.36'}
url = "https://search.jd.com/Search?keyword=%E6%89%8B%E6%9C%BA&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E6%89%8B%E6%9C%BA&cid2=653&cid3=655&page=" + str(
page) + "&s=1&click=0"
# 请求腾讯新闻的URL，获取其text文本
wbdata = requests.get(url, headers=header).text
# 对获取到的文本进行解析
soup = BeautifulSoup(wbdata, 'lxml')
# 从解析文件中通过select选择器定位指定的元素，返回一个列表
cellphones = soup.select("li.gl-item > div.gl-i-wrap > div.p-img > a")
cell_id = soup.find_all("li", class_="gl-item")
ret_list = []
# 对返回的列表进行遍历
for (a_tags, li_tags) in zip(cellphones, cell_id):
# 提取出标题和链接信息
skuid = li_tags.get("data-sku")
link = a_tags.get("href")
url = "https://item.jd.com/" + str(skuid) + ".html"
try:
html = requests.get(url, headers=header).text
except:
print(time.asctime(time.localtime(time.time())) + ": Connection refused by the server..")
print("Let me sleep for 5 seconds")
print("ZZzzzz...")
time.sleep(5)
print(time.asctime(time.localtime(time.time())) + ": Was a nice sleep, now let me continue...")
continue
product_name_whole_html = BeautifulSoup(html, 'lxml')
# 从解析文件中通过select选择器定位指定的元素，返回一个列表
product_name_html = product_name_whole_html.select("div.p-name > a")
product_name = product_name_html[0].get_text()
data = {
'skuid': skuid,
'product_name': product_name,
'link': link
}
ret_list.append(data)
return ret_list
def get_cellphone_list_whole_jd():
i = 0
while i < 200:
list_data = get_cellphones_list(i)
for p in list_data:
# 获取数据库链接
connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", passwd="123123", db="jd", port=3306,
charset="utf8")
try:
# 获取会话指针
with connection.cursor() as cursor:
# 创建sql语句
sql = "insert into jd.jd_product (`skuid`, `product_name`,`link`) values (%s,%s,%s)"
# 执行sql语句
cursor.execute(sql, (p["skuid"], p["product_name"], p["link"]))
# 提交数据库
connection.commit()
finally:
connection.close()
print(time.asctime(time.localtime(time.time())) + ": 手机信息第" + str(i + 1) + "页已存入数据库")
i += 1
为保证爬取顺利，开启三个ip进行爬取：
domains = ["http://jdapi.tellyouwhat.cn", "https://club.jd.com","http://jdapi2.tellyouwhat.cn"]每次从中任取一个域名进行组合
def crawlProductComment(url, skuid):
# 读取原始数据(注意选择gbk编码方式)
try:
html = urllib.request.urlopen(url).read().decode('gbk', 'ignore')
except Exception:
return -1
data = json.loads(html)
if len(data['comments']) == 0:
print(time.asctime(time.localtime(time.time())) + "\nSeems no more data to crawl")
return -1
for comment in data['comments']:
product_name = comment['referenceName']
comment_time = comment['creationTime']
content = comment['content']
# 数据库操作
# 获取数据库链接
connection = pymysql.connect(host="localhost", user="root", passwd="123123", db="jd", port=3306, charset="utf8")
try:
# 获取会话指针
with connection.cursor() as cursor:
# 创建sql语句
sql = "insert into jd.jd_items (`skuid`, `productName`,`commentTime`,`content`) values (%s,%s,%s,%s)"
# 执行sql语句
cursor.execute(sql, (skuid, product_name, comment_time, content))
# 提交数据库
connection.commit()
finally:
connection.close()
return 1
def get_product_price(skuid, url="https://p.3.cn/prices/mgets?skuIds="):
price_json = urllib.request.urlopen(url + str(skuid))
data = json.load(price_json)
price = data[0]['p']
return pricedef process(skuid):
sum_sentiment = 0
good_counter = 0
just_so_so_counter = 0
bad_counter = 0
datas = read_data(skuid)
comments_concat = ""
for data in datas:
# print(data[3])
comments_concat += data[3].replace("hellip", "").replace("rdquo", "")
sentiment = SnowNLP(data[3]).sentiments
if sentiment > 0.8:
good_counter += 1
elif sentiment > 0.4:
just_so_so_counter += 1
else:
bad_counter += 1
sum_sentiment += sentiment
# print(data[3])
# print(sentiment)
print("-----------------共计" + str(len(datas)) + "条评论------------------------")
print("-----------------0.8以上" + str(good_counter) + "条评论------------------------")
print("-----------------0.4-0.8 " + str(just_so_so_counter) + "条评论------------------------")
print("-----------------0.4以下" + str(bad_counter) + "条评论------------------------")
print("average sentiment is {}".format(sum_sentiment / len(datas)))| 评论性质 | 情感分析得分区间 |
|---|---|
| 好评 | 0.8~1.0 |
| 中评 | 0.4~0.8 |
| 差评 | 0~0.4 |
官网好评达到99%，然而我们利用情感分析得出的结果是76%。
def draw_wordcloud(text):
font_path = "C:\\Windows\\Fonts\\1.ttf"
weight = 1000
height = 1000
bg_img = imread("jdlogo.png")
wordcloud = WordCloud(font_path=font_path,
width=weight,
height=height,
mask=bg_img).generate(text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
对京东商品的评论分析效果还是很不错的，能找出某商品是否值得购买，对好评率会不会有误导性能提出较为明确的判断依据。
改进建议：引入多线程和异步HttpGet，以提升爬虫效率和稳定性，进一步一体化程序，使之成为一项webservice，可以通过网页直接查询该商品是否值得买。
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent