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通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典)

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/15 浏览:3 次 )

在学习python的时候,一定会遇到网站内容是通过 ajax动态请求、异步刷新生成的json数据 的情况,并且通过python使用之前爬取静态网页内容的方式是不可以实现的,所以这篇文章将要讲述如果在python中爬取ajax动态生成的数据。

至于读取静态网页内容的方式,有兴趣的可以查看本文内容。

这里我们以爬取淘宝评论为例子讲解一下如何去做到的。

这里主要分为了四步:

一 获取淘宝评论时,ajax请求链接(url)

二 获取该ajax请求返回的json数据

三 使用python解析json数据

四 保存解析的结果

步骤一:

获取淘宝评论时,ajax请求链接(url)这里我使用的是Chrome浏览器来完成的。打开淘宝链接,在搜索框中搜索一个商品,比如“鞋子”,这里我们选择第一项商品。

通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典) 

然后跳转到了一个新的网页中。在这里由于我们需要爬取用户的评论,所以我们点击累计评价。

通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典) 

然后我们就可以看到用户对该商品的评价了,这时我们在网页中右击选择审查元素(或者直接使用F12打开)并且选中Network选项,如图所示:

通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典) 

我们在用户评论中,翻到底部 点击下一页或者第二页,我们在Network中看到动态添加了几项,我们选择开头为list_detail_rate.htm"text-align: center">通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典) 

然后点击该选项,我们可以在右边选项框中看到有关该链接的信息,我们要复制Request URL中的链接内容。

通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典) 

我们在浏览器的地址栏中输入刚才我们获得url链接,打开后我们会发现页面返回的是我们所需要的数据,不过显得很乱,因为这是json数据。

通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典) 

二 获取该ajax请求返回的json数据

下一步,我们就要获取url中的json数据了。我所使用的python编辑器是pycharm,下面看一下python代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import requests
url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm"color: #0000ff">三 使用python解析json数据

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import requests
import json
import re
url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm"gbk")
count=len(con['rateDetail']['rateList'])
for i in xrange(count):
  print con['rateDetail']['rateList'][i]['appendComment']['content']

通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典)  

解析:

这里需要导入所要的包,re为正则表达式需要的包,解析json数据需要import json

cont=requests.get(url).content #获取网页中json数据

rex=re.compile(r'\w+[(]{1}(.*)[)]{1}') #正则表达式去除cont数据中多余的部分,是数据成为真正的json格式的数据{“a”:”b”,”c”:”d”}

con=json.loads(content,”gbk”) 使用json的loads函数 将content内容转化为json库函数可以处理的数据格式,”gbk”为数据的编码方式,由于win系统默认为gbk

count=len(con[‘rateDetail'][‘rateList']) #获取用户评论的个数(这里只是当前页的)

for i in xrange(count):

print con[‘rateDetail'][‘rateList'][i][‘appendComment']

#循环遍历用户的评论 并输出(也可以根据需求保存数据,可以查看第四部分)

这里的难点是在杂乱的json数据中查找用户评论的路径

四 保存解析的结果

这里用户可以将用户的评论信息保存到本地,如保存为csv格式。

以上就是本文的全部所述,希望大家喜欢。

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