爬取当当网图书的评论 如何利用bs4写代码

可以使用Python的Requests和BeautifulSoup库来爬取当当网图书的评论。以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 当当网图书详情页面的URL
url = "http://product.dangdang.com/12345678.html"

# 发送HTTP GET请求获取HTML页面
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 获取评论列表
comments = soup.find_all("div", class_="comment_item")

# 遍历评论列表并输出评论内容
for comment in comments:
    content = comment.find("div", class_="describe_detail").text.strip()
    print(content)

请将上面的代码中的`url`替换为你要爬取的当当网图书详情页的URL，然后运行代码即可获取评论内容。注意，由于当当网有反爬虫措施，可能需要使用代理IP或者延时等方式来避免被封IP。

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爬取当当网书籍评论用Python代码

以下是使用 Python 代码爬取当当网书籍评论的示例程序：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头
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'}

# 设置要爬取的书籍 ID
book_id = '12345678'

# 设置要爬取的评论页数
page_num = 3

# 循环爬取每一页的评论
for page in range(1, page_num + 1):
    # 构造评论页面的 URL
    url = f'http://product.dangdang.com/index.php?r=comment%2Flist&productId={book_id}&categoryPath=01.00.00.00.00.00&pageIndex={page}&sortType=1'

    # 发送 GET 请求
    response = requests.get(url, headers=headers)

    # 解析 HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 找到所有评论项
    items = soup.find_all('div', {'class': 'comment_items'})

    # 遍历每一个评论项
    for item in items:
        # 找到评论内容
        content = item.find('div', {'class': 'describe_detail'}).text.strip()

        # 找到评论时间
        time = item.find('span', {'class': 'time'}).text.strip()

        # 打印评论内容和时间
        print(content)
        print(time)

以上代码使用 requests 库发送 GET 请求，使用 BeautifulSoup 库解析 HTML，找到每个评论项并提取评论内容和时间。可以根据实际需要修改代码中的书籍 ID 和评论页数。

python爬取当当网书籍评论

要爬取当当网书籍评论，可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库。以下是一个简单的爬取当当网某本书籍评论的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

book_id = '123456'  # 替换成你要爬取的书籍ID

url = f'https://product.dangdang.com/{book_id}.html'
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comment_list = soup.find_all('div', {'class': 'comment_items clearfix'})

for comment in comment_list:
    user = comment.find('div', {'class': 'name'}).text.strip()
    rating = comment.find('span', {'class': 'star'}).get('class')[1][-1]
    content = comment.find('div', {'class': 'describe_detail'}).text.strip()
    print(f'用户：{user}，评分：{rating}星，评论：{content}')

注意，当当网有反爬机制，如果频繁爬取可能会被封 IP。建议加入适当的延时和代理池等措施。另外，爬取数据需要遵守相关法律法规和网站规定，不得用于商业用途。