Python爬虫深度抓取马蜂窝景点评论:评分、内容与日期
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更新于2024-08-12
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"本文主要介绍了如何使用Python爬虫技术来突破马蜂窝旅游景点评论的限制,通过分类爬取更多的评论数据。"
在马蜂窝旅游网站上,用户可以看到的景点评论通常仅限于前五页,对于拥有大量评论的景点而言,这意味着只能获取到非常有限的信息。为了获取更多的评论数据,我们可以采取一种策略,即按照评论的分类主题进行爬取。由于每个分类主题下的评论数量也受到五页的限制,但总数量会远超五页的评论,因此这种方法能显著增加获取的评论数量。
首先,我们需要定位到评论分类的HTML元素。在网页源代码中,这些分类通常包含在`<li>`标签内,并带有"data-type"和"data-catagory"两个属性。例如,在“普达措国家公园”的示例中,我们可以手动获取这些属性值,或者使用Selenium库配合XPath自动提取。这些属性值将作为后续请求的重要参数。
在浏览器的开发者工具中,我们需要关注网络请求。当切换评论分类时,会触发名为"poiCommentListApi?"的API请求。在请求的Headers中,我们需要关注"Referer"和"User-agent"字段,它们分别代表了请求来源和模拟的用户代理,根据实际需求进行设置。
请求的Payload部分包含了评论列表的参数,特别是与分类相关的"type"和"catagory"。每次点击不同的分类标签,都会生成新的"poiCommentListApi?"请求,这些请求的params参数会随着分类的变化而变化。通过分析这些参数,我们可以构造动态的URL,以获取不同分类下的评论数据。
爬取步骤大致如下:
1. 使用Python的requests或类似库发送HTTP请求,模拟点击分类标签的动作,获取不同分类的评论。
2. 解析返回的JSON数据,提取评论的评分、内容和日期等信息。
3. 重复步骤1和2,遍历所有可见的分类,积累更多的评论数据。
4. 存储爬取到的数据,可以是CSV、JSON或其他合适的数据格式,以便后续分析。
在整个过程中,需要注意遵守网站的使用条款和爬虫道德规范,不要过于频繁地发送请求以免对网站服务器造成负担。同时,确保处理好可能出现的反爬机制,如验证码、IP限制等。
通过这种方式,我们不仅可以获取马蜂窝景点前五页的75条评论,而是能够获取到数百甚至数千条评论,极大地丰富了数据分析的素材,对于研究用户反馈、景点评价等具有重要意义。
2021-06-28 上传
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孩子快醒醒
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