如何在遵守网站爬虫规则的前提下，利用Python爬虫技术对马蜂窝景点评论进行分类爬取？需要关注哪些关键的API请求参数？

在进行马蜂窝景点评论的分类爬取时，确保遵守网站爬虫规则至关重要，这不仅关系到数据获取的合法性，也影响到网站的正常运行和用户体验。首先，我们要定位到评论分类的HTML元素，通常这些分类信息会被包含在具有特定属性的`<li>`标签内。使用Selenium或直接利用开发者工具，我们可以轻松获取到这些元素的属性值，这将作为我们后续请求的重要参数。

参考资源链接：[Python爬虫深度抓取马蜂窝景点评论：评分、内容与日期](https://wenku.csdn.net/doc/mqsgypp688?spm=1055.2569.3001.10343)

随后，要关注浏览器中触发的API请求。这些请求通常包括'poiCommentListApi?'，其Headers中的'Referer'和'User-agent'字段是模拟用户请求时不可忽视的。'Referer'字段表明了请求来源，而'User-agent'则模拟了请求的用户代理，这两者都是爬虫模拟正常用户行为时需要设置的关键字段。

API请求的Payload部分是获取评论数据的关键。其中，'type'和'catagory'参数与评论分类直接相关，每个分类标签的点击都会生成具有不同参数的新请求。通过分析这些参数，我们可以构造出动态的URL，从而获取不同分类下的评论数据。

爬取过程中，我们应使用Python的requests库模拟发送HTTP请求，模拟用户行为，动态获取不同分类下的评论。在解析返回的JSON数据时，要注意提取评论的评分、内容和日期等关键信息。重复以上步骤，遍历所有可见的分类，积累足够的评论数据。

最后，存储爬取到的数据至CSV、JSON或其他格式的文件中，便于后续的分析和处理。在整个过程中，还应注意合理控制请求频率，避免因频繁访问给网站服务器带来负担，并且要准备应对可能出现的各种反爬机制，以确保爬取过程的顺利进行。

参考资源链接：[Python爬虫深度抓取马蜂窝景点评论：评分、内容与日期](https://wenku.csdn.net/doc/mqsgypp688?spm=1055.2569.3001.10343)