今天继续来分析爬虫数据分析文章，一起来看看网易严选商品评论的获取和分析。
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网易商品评论爬取
分析网页
评论分析
进入到网易严选官网，搜索“文胸”后，先随便点进一个商品。
在商品页面，打开 Chrome 的控制台，切换至 Network 页，再把商品页面切换到评价标签下，选择一个评论文字，如“薄款、穿着舒适、满意”，在 Network 中搜索。
可以发现，评论文字是通过 listByItemByTag.json 传递过来的，点击进入该请求，并拷贝出该请求的 URL：
https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?csrf_token=060f4782bf9fda38128cfaeafb661f8c&__timestamp=1571106038283&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=1&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0
将该 URL 放入 Postman 中，逐个尝试 url query params，最后能够发现，只需保留 itemId 和 page 两个请求参数即可。
请求返回的是一个 JSON 格式的数据，下面就是分析该 JSON 数据了。
不难发现，所有的评论数据都存储在 commentList 中，我们只需保存该数据即可。
下面就是如何获取 itemId 的信息了，这个是产品的 ID，我们回到网易严选首页，继续分析。
产品 ID 获取
当我们在搜索框中输入关键字进行搜索的时候，同样能够发现在 Network 中有很多请求，此时可以观察各个请求，通过请求文件的名称（此处需要一些经验，守规矩的程序员都不会乱起名字），我们可以定位到搜索时展示搜索结果的请求。
搜索一般都是 search，所以我们就锁定了这个 search.json 的请求。同样把请求 URL 拷贝到 Postman 中，逐个验证传参，最后保留 page 和 keyword 两个参数即可。
该请求返回的数据较多，还是需要耐心的分析数据，也能够发现，在 result->data->directly->searcherResult->result 下面的 id 值，即为我们要获取的产品 ID。
以上，我们基本完成了前期的分析工作，下面开始代码的编写。
编写代码
获取产品 ID
defsearch_keyword(keyword):
uri ='https://you.163.com/xhr/search/search.json'
query = {
"keyword": keyword,
"page":1
}
try:
res = requests.get(uri, params=query).json()
result = res['data']['directly']['searcherResult']['result']
product_id = []
forrinresult:
product_id.append(r['id'])
returnproduct_id
except:
raise
我这里是获取了 page 为 1 的产品 ID，下面就是通过产品 ID 来获取不同产品下的评论信息。
通过前面的分析，我们可以知道，评论信息都是如下形式的，对这种形式的信息，我们可以很方便地存储进入 MongoDB，然后再慢慢分析数据里的内容。
{
"skuInfo": [
"颜色:肤色",
"杯码:75B"
],
"frontUserName":"1****8",
"frontUserAvatar":"https://yanxuan.nosdn.127.net/f8f20a77db47b8c66c531c14c8b38ee7.jpg",
"content":"质量好，穿着舒服",
"createTime":1555546727635,
"picList": [
"https://yanxuan.nosdn.127.net/742f28186d805571e4b3f28faa412941.jpg"
],
"commentReplyVO":null,
"memberLevel":4,
"appendCommentVO":null,
"star":5,
"itemId":1680205
}
对于 MongoDB，我们既可以自己搭建，也可以使用网上免费的服务。在这里我介绍一个免费的 MongoDB 服务网站：mlab，使用很简单，就不过多介绍使用过程了。
数据库有了，下面就是把数据保存进去了。
defdetails(product_id):
url ='https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json'
try:
C_list = []
foriinrange(1,100):
query = {
"itemId": product_id,
"page": i,
}
res = requests.get(url, params=query).json()
ifnotres['data']['commentList']:
break
print("爬取第 %s 页评论"% i)
commentList = res['data']['commentList']
C_list.append(commentList)
time.sleep(1)
# save to mongoDB
try:
mongo_collection.insert_many(commentList)
except:
continue
returnC_list
except:
raise
最后爬取完成之后，总共是七千多条数据，下面就可以根据个人需要做一些分析了。
爬取的数据 MongoDB 链接
conn = MongoClient("mongodb://%s:%s@ds149974.mlab.com:49974/you163" % ('you163', 'you163'))
db = conn.you163
mongo_collection = db.you163
商品评论数据分析
下面就到了激动人心的时刻了，一探妹子偏好！
偏好颜色
先来看看妹子们偏好的颜色
可以看出，黑色是遥遥领先的哦，这里你要做到心中有数！
再通过饼状图来观察下不同颜色的占比情况
那么这些颜色中，有你的她喜欢的吗？
尺寸分布
没有问题，75B 就是大多数妹子的尺寸了
如果你对这种罩杯尺寸没有研究的话，不要紧，贴心的我给你准备了对照表，拿走不谢
商品评论
最后我们再来看看妹子们对于商品的评价情况
就星级评价上来看，大多数都是五星好评，毕竟打着“严选”的名号，质量是必须有保证的。
再来看看在评论区，妹子最喜欢用什么词语来描述呢
舒服、很舒服，非常舒服；满意、很满意，非常满意。
仿佛进入了“夸夸群”，看来妹子们首要看重的就是舒服与否，毕竟是贴身的，质量最重要！
好了，看了上面的分析，单身的你是不是更加有了脱单的冲动？如果是已经有软妹傍身的你，是不是该下手讨好下身边的她了呢？
网友评论