今天繼續來分析爬蟲數據分析文章，一起來看看網易嚴選商品評論的獲取和分析。
警告：本教程僅用作學習交流，請勿用作商業盈利，違者後果自負！如本文有侵犯任何組織集團公司的隱私或利益，請告知聯繫蘿蔔刪除！！！
聲明：這是一篇超級嚴肅的技術文，超！級！嚴！肅！請本着學習交流的態度閱讀，謝謝！
網易商品評論爬取
分析網頁
評論分析
進入到網易嚴選官網，搜索“文胸”後，先隨便點進一個商品。
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在商品頁面，打開 Chrome 的控制檯，切換至 Network 頁，再把商品頁面切換到評價標籤下，選擇一個評論文字，如“薄款、穿着舒適、滿意”，在 Network 中搜索。
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可以發現，評論文字是通過 listByItemByTag.json 傳遞過來的，點擊進入該請求，並拷貝出該請求的 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
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將該 URL 放入 Postman 中，逐個嘗試 url query params，最後能夠發現，只需保留 itemId 和 page 兩個請求參數即可。
請求返回的是一個 JSON 格式的數據，下面就是分析該 JSON 數據了。
不難發現，所有的評論數據都存儲在 commentList 中，我們只需保存該數據即可。
下面就是如何獲取 itemId 的信息了，這個是產品的 ID，我們回到網易嚴選首頁，繼續分析。
產品 ID 獲取
當我們在搜索框中輸入關鍵字進行搜索的時候，同樣能夠發現在 Network 中有很多請求，此時可以觀察各個請求，通過請求文件的名稱（此處需要一些經驗，守規矩的程序員都不會亂起名字），我們可以定位到搜索時展示搜索結果的請求。
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搜索一般都是 search，所以我們就鎖定了這個 search.json 的請求。同樣把請求 URL 拷貝到 Postman 中，逐個驗證傳參，最後保留 page 和 keyword 兩個參數即可。
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該請求返回的數據較多，還是需要耐心的分析數據，也能夠發現，在 result->data->directly->searcherResult->result 下面的 id 值，即爲我們要獲取的產品 ID。
以上，我們基本完成了前期的分析工作，下面開始代碼的編寫。
編寫代碼
獲取產品 ID
def search_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 = []
for r in result:
product_id.append(r['id'])
return product_id
except:
raise
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我這裏是獲取了 page 爲 1 的產品 ID，下面就是通過產品 ID 來獲取不同產品下的評論信息。
通過前面的分析，我們可以知道，評論信息都是如下形式的，對這種形式的信息，我們可以很方便地存儲進入 MongoDB，然後再慢慢分析數據裏的內容。
{
"skuInfo": [
"顏色:膚色",
"杯碼:75B"
],
"frontUserName": "1****8",
"frontUserAvatar": "https://yanxuan.nosdn.127.net/f8f20a77db47b8c66c531c14c8b38ee7.jpg",
"content": "質量好，穿着舒服",
"createTime": 1555546727635,
"picList": [
"https://yanxuan.nosdn.127.net/742f28186d805571e4b3f28faa412941.jpg"
],
"commentReplyVO": null,
"memberLevel": 4,
"appendCommentVO": null,
"star": 5,
"itemId": 1680205
}
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對於 MongoDB，我們既可以自己搭建，也可以使用網上免費的服務。在這裏我介紹一個免費的 MongoDB 服務網站：mlab，使用很簡單，就不過多介紹使用過程了。
數據庫有了，下面就是把數據保存進去了。
def details(product_id):
url = 'https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json'
try:
C_list = []
for i in range(1, 100):
query = {
"itemId": product_id,
"page": i,
}
res = requests.get(url, params=query).json()
if not res['data']['commentList']:
break
print("爬取第 %s 頁評論" % i)
commentList = res['data']['commentList']
C_list.append(commentList)
time.sleep(1)
# save to mongoDB
try:
mongo_collection.insert_many(commentList)
except:
continue
return C_list
except:
raise
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最後爬取完成之後，總共是七千多條數據，下面就可以根據個人需要做一些分析了。
爬取的數據 MongoDB 鏈接
conn = MongoClient("mongodb://%s:%[email protected]:49974/you163" % ('you163', 'you163')) db = conn.you163 mongo_collection = db.you163
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商品評論數據分析
下面就到了激動人心的時刻了，一探妹子偏好！
偏好顏色
先來看看妹子們偏好的顏色
可以看出，黑色是遙遙領先的哦，這裏你要做到心中有數！
再通過餅狀圖來觀察下不同顏色的佔比情況
那麼這些顏色中，有你的她喜歡的嗎？
尺寸分佈
沒有問題，75B 就是大多數妹子的尺寸了
如果你對這種罩杯尺寸沒有研究的話，不要緊，貼心的我給你準備了對照表，拿走不謝
商品評論
最後我們再來看看妹子們對於商品的評價情況
就星級評價上來看，大多數都是五星好評，畢竟打着“嚴選”的名號，質量是必須有保證的。
再來看看在評論區，妹子最喜歡用什麼詞語來描述呢
舒服、很舒服，非常舒服；滿意、很滿意，非常滿意。
彷彿進入了“誇誇羣”，看來妹子們首要看重的就是舒服與否，畢竟是貼身的，質量最重要！
好了，看了上面的分析，單身的你是不是更加有了脫單的衝動？如果是已經有軟妹傍身的你，是不是該下手討好下身邊的她了呢？