用python编写一段简单代码关于某品牌手机图片爬虫和评论数据分析,并获取某品牌手机评论数据,机型数据预处理,可视化分析,图形用户界面,数据存取:使用txt/csv/excel等存储。网址为https://item.jd.com/100011172363.html

时间: 2024-01-27 08:03:52 浏览: 31
好的,我可以帮你编写这段代码,但请注意下面的几点: 1. 爬取网站数据时请遵循网站的爬虫协议,不要过度频繁地请求数据,以免对网站造成负担。 2. 评论数据分析、机型数据预处理和可视化分析需要使用其他库,你需要确保已经安装这些库。 3. 图形用户界面和数据存取也需要使用其他库,你需要根据自己的需求选择相应的库。 下面是代码实现: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 爬取商品图片 url = 'https://item.jd.com/100011172363.html' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') img_url = soup.find('div', {'class': 'spec-items'}).find_all('img')[0]['src'] img_data = requests.get('https:' + img_url).content with open('phone.jpg', 'wb') as f: f.write(img_data) # 爬取商品评论数据 comments = [] for i in range(10): url = f'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=100011172363&score=0&sortType=5&page={i}&pageSize=10' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) data = response.json() comments += data['comments'] # 数据处理和可视化 df = pd.DataFrame(comments) df['creationTime'] = pd.to_datetime(df['creationTime']) df['year_month'] = df['creationTime'].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m')) model_count = df['productColor'].value_counts().reset_index() model_count.columns = ['model', 'count'] plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='model', y='count', data=model_count) plt.xticks(rotation=45) plt.title('Model Count') plt.tight_layout() plt.savefig('model_count.png') # 数据存储 df.to_csv('comments.csv', index=False) df.to_excel('comments.xlsx', index=False) with open('comments.txt', 'w') as f: f.write(df.to_string(index=False)) ``` 这段代码实现了爬取某品牌手机图片和评论数据,并对评论数据进行了处理和可视化,最后将数据存储到了txt/csv/excel文件中。你可以根据自己的需求进一步修改和扩展代码。

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