编程程序，实现以爬取京东商城评论数据，选择5件不同的商品，爬取这5件商品10页评论数据，并保存于以商品命名的CSV文件中。

编写程序来爬取京东商城的商品评论数据通常需要结合网络爬虫技术，如Python语言中的BeautifulSoup、Requests库以及pandas库用于处理数据。以下是一个简化的步骤说明：

1. **安装必要的库**：
- 安装`requests`：用于发送HTTP请求获取网页内容
- 安装`beautifulsoup4`：解析HTML文档提取信息
- 安装`lxml`：BeautifulSoup的一个高效库，适合大规模数据处理
- `pandas`：用于创建和操作DataFrame，方便数据存储

pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

2. **分析京东商品页面结构**：
需要查看目标商品详情页的HTML源码，找到评论部分的元素标识（如评论列表ID、分页链接等）。

3. **制定爬虫逻辑**：
a. 选取5件不同的商品URL。
b. 对每件商品，循环抓取前10页的评论，判断是否达到最后一页（如无下一页标记）。

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   import pandas as pd
   
   def get_comments(url):
       response = requests.get(url)
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
       # 提取评论数据逻辑...
       
   def crawl_comments_for_product(product_urls):
       comments_data = []
       for url in product_urls:
           for _ in range(10):  # 假设最多10页评论
               # 获取并处理评论数据
               data = get_comments(url)
               if not is_last_page(data):  # 判断是否还有更多页面
                   break
               comments_data.extend(data)
               # 更新URL到下一页...
       return comments_data

4. **处理和保存数据**：
将抓取到的数据转换成pandas DataFrame，然后按照商品名保存到CSV文件中。

def save_to_csv(comments_data, product_name):
   df = pd.DataFrame(comments_data)  # 转换为DataFrame
   df['product'] = product_name  # 添加产品名列
   df.to_csv(f"{product_name}.csv", index=False)

# 选择5个商品URL
products = ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E']
urls = [get_product_url(product) for product in products]

comments_list = crawl_comments_for_product(urls)
for i, product in enumerate(products):
    save_to_csv(comments_list[i * 10:(i + 1) * 10], product)