import requests from bs4 import BeautifulSoup # 目标网页的URL url = "https://item.jd.com/100016034394.html" # 发送HTTP请求获取网页内容 response = requests.get(url) html = response.text # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 查找评论数据所在的元素或标签 comments = soup.find_all("商品评论", class_="comment") # 遍历评论数据并提取内容 for comment in comments: username = comment.find("span", class_="username").text content = comment.find("p", class_="content").text print(f"Username: {username}") print(f"Comment: {content}") print("-----------------------------------") 改了网址，既不报错也不打印

根据你提供的代码，我注意到你将目标网页的URL设置为了京东商品详情页的URL，并尝试使用BeautifulSoup来解析网页内容。然后，你试图使用find_all方法来查找评论数据所在的元素或标签，并遍历这些评论数据并提取内容。

然而，根据你提供的代码，有几个问题需要注意：

1. 在find_all方法中，你使用了`"商品评论"`作为标签名进行查找。通常情况下，标签名是HTML元素的名称，例如`<div>`、`<p>`等。如果你想查找评论数据所在的特定标签，可以更改为合适的标签名。

2. 在find_all方法中，你使用了`class_="comment"`作为class属性的条件进行查找。请确保该属性值与目标网页中评论数据所在元素的class属性值一致。如果不一致，你需要更新为正确的class属性值。

3. 在代码的最后，你尝试打印提取的评论内容。但是，你并没有获取到正确的评论数据元素，因此不会有任何打印输出。

为了能够正常提取评论数据，请确保以下几点：

1. 确认目标网页中评论数据所在的具体元素或标签，并将其正确地传递给find_all方法。

2. 检查目标网页中评论数据所在元素的class属性值，并将其正确地传递给find_all方法。

3. 确保目标网页的URL是有效的，并且可以成功获取到网页内容。

如果你需要更多帮助，请提供更多关于目标网页结构和评论数据所在位置的信息，或者提供更多相关的代码。这样我就能够更具体地指导你进行修改。

相关问题

爬取https://item.jd.com/10028906643101.html的销售量信息

好的，您需要使用爬虫程序来获取该商品的销售量信息。

首先，您需要分析该商品页面的源代码，找到包含销售量信息的部分。经过观察，我们可以发现该商品的销售量信息在一个名为"J-histogram"的标签里，该标签的类名为"item"。

接下来，您可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来编写爬虫程序。下面是代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://item.jd.com/10028906643101.html"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
sales = soup.find('div', {'class': 'J-histogram'}).find_all('span')

for i in sales:
    print(i.text)

这段代码会输出该商品的销售量信息，包括近30天销量、近60天销量、近90天销量和累计销量。

注意：使用爬虫程序获取网站信息可能会违反网站的使用协议，也可能会对网站造成一定的访问压力，请在合理、合法的情况下使用。

编写python代码，选取https://item.jd.com/70946925125.html网店抓取数据，然后按分析步骤完成自己抓取的电商数据分析

好的，您需要使用Python中的requests和BeautifulSoup库来抓取数据，使用pandas和matplotlib库进行数据分析和可视化。

首先，您需要安装这些库。您可以使用以下命令在命令行中安装它们：

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
pip install matplotlib

然后，您可以使用以下代码来抓取https://item.jd.com/70946925125.html的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://item.jd.com/70946925125.html'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 获取商品名称和价格
title = soup.find('div', {'class': 'sku-name'}).text.strip()
price = soup.find('span', {'class': 'price J-p-70946925125'}).text.strip()

print('商品名称：', title)
print('商品价格：', price)

接下来，您可以使用以下代码来进行数据分析和可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = {'商品名称': [title], '商品价格': [price]}
df = pd.DataFrame(data)

# 数据可视化
plt.bar(df['商品名称'], df['商品价格'])
plt.title('商品价格分析')
plt.xlabel('商品名称')
plt.ylabel('商品价格')
plt.show()

这将生成一个简单的柱状图，显示您抓取的商品名称和价格。您可以根据需要扩展分析步骤和可视化。