1、杂语

2、目的和方法

2.1 目的

2.2 爬虫方法

step1：获取cookie信息与评论url地址

step2：获取请求头信息user-agent

step3：查看评论数据

step4：编写程序

3、完整程序

4、总结

1、杂语

近期课程需要爬取淘宝、天猫商品评论信息，进行数据挖掘分析和情感分析。在网上查找相关资料，翻阅一些博客和csdn文章，对淘宝天猫商品评论爬虫有了一些了解，并且成功爬取到需要的数据。因此，在此对这几天的学习做个总结，也给有同样需求的朋友一点参考。

2、目的和方法

2.1 目的

本文目的很明确，爬取天猫（淘宝）中某个商品的评论信息，信息包括商品的型号、用户评论（主要分析这两个信息）。

商品链接地址：https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.6.1fbd56fdVF7LzY&id=566140365862&cm_id=140105335569ed55e27b&abbucket=16

2.2 爬虫方法

爬虫说简单也简单，说难也难。掌握了爬虫程序的逻辑，你就能实现爬虫，当然这一切还需要你有相关知识作为基石支撑。爬虫本质上是在模仿人的操作，请求网页，获取数据。爬虫天猫（淘宝）商品评论的这个过程，其实与你查看天猫（淘宝）评论的过程是一致的。下面具体介绍每一步操作，我会尽量介绍的详细一些：

step1：获取cookie信息与评论url地址

解释：cookie是用目标网站返回的验证密钥，当你申请访问某个网站时，该网站会核对你的cookie，验证成功才会将该网站的数据传输给你。因此，如果我们想要使用代码访问天猫商品评论，就需要天猫网站发送给我们的cookie，模拟登陆。

1、登陆天猫（账户、密码登陆）

2、选中某款商品，如本文中选择了美的的一款热水器。然后点击右键（Google浏览器右键）检查，查看网页源码。

3、在network中找到list_detail_rate.htm文件，并在该文件中抓取header包。具体操作为：检查后，得到出现下面页面，点击network，选择显示js文件，然后在name中寻找list_detail_rate.htm文件，查询一遍.

如果发现没有，则点击刷新，在点击累计评论，name中就会自动加载出list_detail_rate.htm文件。PS：如果还没有找到，在评论里面翻页，这样name中一定2会出现该文件。

4、抓取cookie信息

在上一步中已经抓取到list_detail_rate.htm文件的header，在header中包含了许多信息，包括cookie，每一页评论url地址，以及你的浏览器信息。但是我们暂时只需要cookie信息和评论的url地址。

如下图：该url地址即为该页评论的url地址，分析其组成我们很容易就可以发现，该url地址中的Page控制页数。因此，每一页评论的url地址我们就能确定了。下拉即可发现，cookie居然也在这里面。粘贴它，备用。

step2：获取请求头信息user-agent

方法一：网上直接搜索请求头user-agent，随意粘贴一个就能够使用。

方法二：在上一步的header里面下拉，找到user-agent，粘贴即可。

step3：查看评论数据

继续查看list_detail_rata.htm文件，点击preview，再将数据展开，可以发现jsonp文件中包含了我们需要的评论数据信息，包括商品评论、评论时间，有无追加，商品型号、用户名等信息。如下图

从这两张图我们能确定，我们只需要请求到这个文件，在对这个文件解析即可获得我们需要的商品评论。从中我们能得到商品评论的页数，99页、商品评论数据，以及所评论的商品型号。下面只需要编写程序提取其中的信息即可。

step4：编写程序

1、导入库文件，requests，re，pd，time

#导入库文件
import requests
from bs4 import  BeautifulSoup as bs4
import time
import re
import pandas as pd

2、建立请求头（headers），包含cookie、user-agent，referer（商品链接）

def get_content(url_lists):headers = {#cookie网络验证，需要先登陆，获取登陆以后的网络验证cookie，需要更改'cookie': 't=38c495563775b3b0c8a41a65da4f7c47; _tb_token_=5ebefe73457bb; cookie2=1f6389e4d007b9668ae799044835a590; dnk=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156; tracknick=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; lid=%E6%97%A0%E5%BF%83%E6%98%8E%E6%9C%A8; lgc=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; enc=Zq6icfNyFHjVohVzMeSf%2BIfPHJ7hcR9TqFheMaSRC%2FbJR39SmHLQSGpQ5oMsZ8tqnhSNSH9anWnMyQc%2BPrkcRQ%3D%3D; cna=9KU5FwXkXiUCAbfYlO7jKln+; _m_h5_tk=1e5664f69d74ee30e656464a9483eb50_1589792673771; _m_h5_tk_enc=84bb8b2e3012e443dc0228361cb891bb; uc1=cookie14=UoTUM2jvNUqS2A%3D%3D&cookie16=UtASsssmPlP%2Ff1IHDsDaPRu%2BPw%3D%3D&existShop=false&cookie21=UtASsssmeW6lpyd%2BB%2B3t&cookie15=URm48syIIVrSKA%3D%3D&pas=0; uc3=id2=UU20t7pwAehm4Q%3D%3D&lg2=W5iHLLyFOGW7aA%3D%3D&nk2=rUeYFADn4ZE%3D&vt3=F8dBxGZuHaPt28arGzQ%3D; uc4=nk4=0%40r7Yq6ez6%2FiKCVsunPByL5FY%2Bsg%3D%3D&id4=0%40U2%2Fz8oplkCFeccA5ZVXogFNjFYNM; _l_g_=Ug%3D%3D; unb=2562036378; cookie1=Vv1zqw8QCKeLxmtxWLfD1h937JwOrbk70nwWm1OBXEY%3D; login=true; cookie17=UU20t7pwAehm4Q%3D%3D; _nk_=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; sgcookie=EKhZbjs6mP8oKvbKrBZeV; sg=%E6%9C%A88b; csg=21f92331; l=eBIW36YmQZ6s21ejBO5Nlurza77OBQRfGsPzaNbMiIHca6CVsFi_tNQDiUeH-dtjgtCEietzEdARfRH98Ezd0ZqhuJ1REpZZnxvO.; isg=BMHBO7ure9P4wJfmuEBqzsb80A3b7jXgde5qciMUQEhlCuXcaz-isPtM7H5MAs0Y',#商品的链接地址,每个商品链接不同需要更改'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.6.1fbd56fdVF7LzY&id=566140365862&cm_id=140105335569ed55e27b&abbucket=16',#电脑浏览器信息浏览器，这个信息是固定的，可以不变'user-agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11',}

3、获取评论url地址，根据之前发现的商品评论url地址特点，构建函数。忘记了可以看看step1的第四步。

#获取评论url地址
def get_url(num):page_url = []#list_detail_rate.htm文件中保存了商品评论信息，因此需求请求该url地址，# 这个地址的寻找方法是：首先，确定你要爬虫的页面，点击右键的检查，# 然后再点击network，在里面寻找list_detail_rate.htm包文件，在该文件的headers信息中可以找到url信息urlfirst = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=566140365862&spuId=1340127862&sellerId=1132304427&order=3&currentPage='urllast = '&append=1&content=1&tagId=&posi=&picture=0&groupId=&ua=098%23E1hve9vovZ9vUvCkvvvvvjiPn2c96jEbPFdW0jrCPmP90jl8Ps5yAjinR2FpAjEb9phv8cMGclG7zYswzpj87kdoE93ukbj2J1%2BhTKuUAbt39JW2g08Ly0eEpIEmdphvmpvh9IbzYAmwR86CvvyvCv4m%2Bfh9FWVrvpvEvvCZvli4UU2pRphvCvvvvvmCvpvWzC1EOUFNznswjo143QhvCvvhvvm5vpvhvvmv9FyCvvpvvvvv2QhvCvvvMM%2FtvpvIvvvvvhCvvvvvvUUFphvUqvvv9krvpvQvvvmm86CvmVWvvUUdphvUIgyCvvOUvvVvJheivpvUvvmvR7I4ueWEvpCWmUDfvvwdiNLh1CeXaHFXS47BhC3qVUcnDOmOjLEc6acEKBmAVAdvaNoxdX3l8bmxfwoOd56OfwLvaB4AVAdvaNoxdX31bbmxfJmK59hCvvOvCvvvphmCvpvWzC1EOUFSznswSpl4RphvCvvvvvvtvpvhvvvvvv%3D%3D&itemPropertyId=&itemPropertyIndex=&userPropertyId=&userPropertyIndex=&rateQuery=&location=&needFold=0&_ksTS=1589850461438_1131&callback=jsonp1132'for i in range(1,num,1):url = urlfirst+str(i)+urllastpage_url.append(url)return page_url

4、请求数据，使用requests库，requests参数，url地址为目标地址，headers为传输的验证信息，传输回来为html源码，需要以text格式查看。

comment = []  # 定义评论字段auctionSku = []  # 定义热水器型号信息for i in range(0,len(url_lists)):print('正在爬取第{}页评论'.format(str(i+1)))#请求数据data = requests.get(url_lists[i],headers = headers).texttime.sleep(10)#数据提取comment.extend(re.findall('rateContent":"(.*?)"fromMall"', data))auctionSku.extend((re.findall('"auctionSku":"(.*?)"',data)))

5、数据保存，保存为数表形式，存储格式为xls。

 #定义数表com = pd.DataFrame()com['型号'] = auctionSkucom['评论'] = commentprint(com)com.to_excel('商品评论数据.xls')

6、主函数

if __name__ == '__main__':num = 99 #页数，商品总页数为99页url_list = get_url(num)get_content(url_list)

3、完整程序

# -*- coding:utf-8 -*-
#大明王#天猫美的热水器商品评论爬虫
#美的电热水器电家用卫生间洗澡淋浴60/50升小型储水式即热一级TK1，型号：F6021-TK1(HEY)#导入库文件
import requests
from bs4 import  BeautifulSoup as bs4
import time
import re
import pandas as pd#获取评论url地址
def get_url(num):page_url = []#list_detail_rate.htm文件中保存了商品评论信息，因此需求请求该url地址，# 这个地址的寻找方法是：首先，确定你要爬虫的页面，点击右键的检查，# 然后再点击network，在里面寻找list_detail_rate.htm包文件，在该文件的headers信息中可以找到url信息urlfirst = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=566140365862&spuId=1340127862&sellerId=1132304427&order=3&currentPage='urllast = '&append=1&content=1&tagId=&posi=&picture=0&groupId=&ua=098%23E1hve9vovZ9vUvCkvvvvvjiPn2c96jEbPFdW0jrCPmP90jl8Ps5yAjinR2FpAjEb9phv8cMGclG7zYswzpj87kdoE93ukbj2J1%2BhTKuUAbt39JW2g08Ly0eEpIEmdphvmpvh9IbzYAmwR86CvvyvCv4m%2Bfh9FWVrvpvEvvCZvli4UU2pRphvCvvvvvmCvpvWzC1EOUFNznswjo143QhvCvvhvvm5vpvhvvmv9FyCvvpvvvvv2QhvCvvvMM%2FtvpvIvvvvvhCvvvvvvUUFphvUqvvv9krvpvQvvvmm86CvmVWvvUUdphvUIgyCvvOUvvVvJheivpvUvvmvR7I4ueWEvpCWmUDfvvwdiNLh1CeXaHFXS47BhC3qVUcnDOmOjLEc6acEKBmAVAdvaNoxdX3l8bmxfwoOd56OfwLvaB4AVAdvaNoxdX31bbmxfJmK59hCvvOvCvvvphmCvpvWzC1EOUFSznswSpl4RphvCvvvvvvtvpvhvvvvvv%3D%3D&itemPropertyId=&itemPropertyIndex=&userPropertyId=&userPropertyIndex=&rateQuery=&location=&needFold=0&_ksTS=1589850461438_1131&callback=jsonp1132'for i in range(1,num,1):url = urlfirst+str(i)+urllastpage_url.append(url)return page_url
def get_content(url_lists):headers = {#cookie网络验证，需要先登陆，获取登陆以后的网络验证cookie，需要更改'cookie': 't=38c495563775b3b0c8a41a65da4f7c47; _tb_token_=5ebefe73457bb; cookie2=1f6389e4d007b9668ae799044835a590; dnk=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; hng=CN%7Czh-CN%7CCNY%7C156; tracknick=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; lid=%E6%97%A0%E5%BF%83%E6%98%8E%E6%9C%A8; lgc=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; enc=Zq6icfNyFHjVohVzMeSf%2BIfPHJ7hcR9TqFheMaSRC%2FbJR39SmHLQSGpQ5oMsZ8tqnhSNSH9anWnMyQc%2BPrkcRQ%3D%3D; cna=9KU5FwXkXiUCAbfYlO7jKln+; _m_h5_tk=1e5664f69d74ee30e656464a9483eb50_1589792673771; _m_h5_tk_enc=84bb8b2e3012e443dc0228361cb891bb; uc1=cookie14=UoTUM2jvNUqS2A%3D%3D&cookie16=UtASsssmPlP%2Ff1IHDsDaPRu%2BPw%3D%3D&existShop=false&cookie21=UtASsssmeW6lpyd%2BB%2B3t&cookie15=URm48syIIVrSKA%3D%3D&pas=0; uc3=id2=UU20t7pwAehm4Q%3D%3D&lg2=W5iHLLyFOGW7aA%3D%3D&nk2=rUeYFADn4ZE%3D&vt3=F8dBxGZuHaPt28arGzQ%3D; uc4=nk4=0%40r7Yq6ez6%2FiKCVsunPByL5FY%2Bsg%3D%3D&id4=0%40U2%2Fz8oplkCFeccA5ZVXogFNjFYNM; _l_g_=Ug%3D%3D; unb=2562036378; cookie1=Vv1zqw8QCKeLxmtxWLfD1h937JwOrbk70nwWm1OBXEY%3D; login=true; cookie17=UU20t7pwAehm4Q%3D%3D; _nk_=%5Cu65E0%5Cu5FC3%5Cu660E%5Cu6728; sgcookie=EKhZbjs6mP8oKvbKrBZeV; sg=%E6%9C%A88b; csg=21f92331; l=eBIW36YmQZ6s21ejBO5Nlurza77OBQRfGsPzaNbMiIHca6CVsFi_tNQDiUeH-dtjgtCEietzEdARfRH98Ezd0ZqhuJ1REpZZnxvO.; isg=BMHBO7ure9P4wJfmuEBqzsb80A3b7jXgde5qciMUQEhlCuXcaz-isPtM7H5MAs0Y',#商品的链接地址,每个商品链接不同需要更改'referer': 'https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.6.1fbd56fdVF7LzY&id=566140365862&cm_id=140105335569ed55e27b&abbucket=16',#电脑浏览器信息浏览器，这个信息是固定的，可以不变'user-agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11',}comment = []  # 定义评论字段auctionSku = []  # 定义热水器型号信息for i in range(0,len(url_lists)):print('正在爬取第{}页评论'.format(str(i+1)))#请求数据data = requests.get(url_lists[i],headers = headers).texttime.sleep(10)#数据提取comment.extend(re.findall('rateContent":"(.*?)"fromMall"', data))auctionSku.extend((re.findall('"auctionSku":"(.*?)"',data)))#定义数表com = pd.DataFrame()com['型号'] = auctionSkucom['评论'] = commentprint(com)com.to_excel('商品评论数据.xls')if __name__ == '__main__':num = 99 #页数url_list = get_url(num)get_content(url_list)