jupyter网络爬虫下载淘宝评论

你想了解如何使用 Jupyter Notebook 进行淘宝评论的爬取。这里提供一种基于 Python 的网络爬虫方法，需要使用 requests、BeautifulSoup 和 pandas 等库。

首先，你需要安装必要的库，可以使用 pip 命令进行安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas

然后，你需要登录淘宝网站并找到需要爬取评论的商品页面，复制该页面的 URL。接下来，你可以使用如下代码进行评论的爬取：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 构造请求头
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'}

# 获取淘宝评论数据
def get_comments(url):
    # 构造请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 找到评论数据所在的标签
    comments = soup.find_all('div', {'class': 'rate-fulltxt'})
    # 解析评论数据
    data = []
    for comment in comments:
        data.append(comment.text)
    return data

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 淘宝商品页面 URL
    url = 'https://item.taobao.com/item.htm?spm=a21bo.2017.1997525045.1.5af911d9LxzbFz&scm=1007.12807.139456.0&id=601279263356'
    # 获取评论数据
    comments = get_comments(url)
    # 创建数据框
    df = pd.DataFrame(comments, columns=['评论'])
    # 保存数据框为 csv 文件
    df.to_csv('comments.csv', index=None)

在这个例子中，我们使用 requests 库发送 HTTP 请求获取淘宝商品页面的 HTML 内容，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 文件以获取评论数据。然后，我们将评论数据保存在 Pandas 数据框中，并将数据框保存为 CSV 文件以进行分析或其他用途。