小红书Python爬虫预制菜的评论、口碑、销售等相关数据代码

在小红书上爬取Python预制菜的评论、口碑和销售数据需要分步骤完成，这里提供一个简化的Python代码示例，通常我们会使用`requests`库获取网页内容，`BeautifulSoup`库解析HTML，以及`pandas`处理数据。假设我们关注的是API接口（有些网站禁止直接抓取，小红书官方未提供公开API），这里只是一个基础框架：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# API URL (如果可用) 或者网页URL
url = 'https://www.xiaohongshu.com/explore/#/recipe'

# 发送请求
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 检查是否成功

# 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找评论部分（这通常在HTML中有一个特定的class或id）
comments_container = soup.find('div', class_='comment-container')  # 这取决于实际HTML结构

# 提取评论、口碑等信息，可能需要更复杂的CSS选择器
comments_list = []
for comment in comments_container.find_all('div', class_='comment-item'):
    # 假设每个评论包含用户昵称、文本和评分元素
    nickname = comment.find('span', class_='nickname').text
    text = comment.find('p', class_='comment-text').text
    rating = comment.find('i', class_='star')  # 评分星数
    # 把这些信息添加到列表里
    comments_list.append({'昵称': nickname, '评论': text, '评分': rating})

# 创建DataFrame存储数据
data = {'评论者': [c['昵称'] for c in comments_list],
        '评论内容': [c['评论'] for c in comments_list],
        '评分': [int(c['评分'].split()[0]) for c in comments_list]}
df = pd.DataFrame(data)

# 如果有销售数据，可能需要访问另一个API或解析更多页面
sales_data = ...  # 根据实际情况填充这部分

# 合并数据
full_df = df.merge(sales_data, on='某个共同字段')  # 需要找到共享的关键字段

# 输出结果
print(full_df)

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