这是我第一次接触python时，我们学校做的项目实训，其实整个项目实训过程很简单，并没有什么难度，认真学学就会。
首先，我们要明确我们的目标：从京东上爬取产品的评论。一般评论都是进行情感分析，但我还没进行到那一步，只能先进行相关数据爬取下来，然后把爬到的数据以csv或者json格式保存成文件。
其次，找到数据源的京东官网首页，然后点击搜索框填入手机，拿苹果手机举例
由于可以看到我们的评论是动态的，且可能不断更新，我们便在谷歌网页右键，点击检查或者直接F12快捷键，之后就是显示以下这种界面：
点击右上角的network,发现下面是空的，我们刷新页面，network下面就有东西了，但是我们需要评论，直接下拉到评论，网址不会改变，我们可以点击下一页，多了comment部分，但同时在右边找到了评论所在的JS，具体怎么找呢，我们先点击JS，然后从最下面找，主要看Response,若是在Response里面找到了评论，那就是在那里，然后点击Headers，找到我们需要的URL
然后，我们便开始进行相应的爬虫第一步：
import scrapyimport re, jsonfrom JDSpider.items import JDCommentItem# 定义一个爬虫类，继承自scrapy框架的spiderclass JDSpider(scrapy.Spider):# 定义爬虫名，保证在项目中是唯一的name="JDSpider"header = {"Accept": " */*","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9","Host": "","User-Agent": " Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36"}# 告诉爬虫从哪个链接开始start_urls = ["/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100006460635&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1"]# 另外一种告诉爬虫从哪个链接开始def start_requests(self):# 手动发起一个请求# headers自定义请求头# callback指定回调函数url_format = "/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100006460635&score=0&sortType=5&page={}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1"# 爬取10页评论for i in range(10):url = url_format.format(i)yield scrapy.Request(url=url, headers=self.header, callback=self.parse)
'nickname': 'A***洋','productColor': 'R7-4800H\\RTX2060\\8G\\512GSSD','score': 5}-07-03 11:38:40 [scrapy.core.scraper] DEBUG: Scraped from <200 /comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100006460635&score=0&sortType=5&page=2&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1>{'content': '包装保护：纸箱一个，卡的比较严实\n''外形外观：正面挺漂亮，反面蜂窝型散热的还好吧\n''画面品质：画面没有网上吐槽的那么不堪，至少对我来说够用了\n''跑分评测：加了一个8G镁光内存，43万跑分很不错\n''运行速度：运行速度很赞，开机20S内\n''游戏效果：玩了几把LOL，全特效无压力','nickname': '****7','productColor': 'R7-4800H\\新GTX1650Ti','score': 5}
这样，简单的某个人评论就爬下来了，我这边显示的数据是经过了格式化处理，主要还是为了让整个格式显的好看一点。
这样我们就获得了苹果手机前100条评论
***注意：
我们在获取网页响应时，网页编码是比较麻烦的，一般的如果是utf-8,我们就用text，若是乱码，可以用content,获得原始网页，然后为了显示正常，可以解码content.decode(‘gbk’),解码还是看源码是什么格式的。
补充说明：这篇文章主要是因为评论是以JS的格式保存在网页中，因此我们需要慢慢找到相应的JS网页。后期有时间，会进一步实现价格、评论爬取等等。
整个项目的代码都在这个链接里，有需要的自取哦！
链接：/s/1ZRrwR5zI02BO_HTyOj7wLg
提取码：7428
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