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找承包工程的平台百度关键词优化服务

找承包工程的平台,百度关键词优化服务,广告设计与制作好找工作吗,影院网站建设主管寻找数据真实接口 打开京东商品网址查看商品评价。我们点击评论翻页,发现网址未发生变化,说明该网页是动态网页。 API名称:item_review-获得JD商品评论 公共参数 获取API测试key&secret 名称类型必须描述keyString是调用key&#xff…

寻找数据真实接口

打开京东商品网址查看商品评价。我们点击评论翻页,发现网址未发生变化,说明该网页是动态网页。

 

API名称:item_review-获得JD商品评论

公共参数

获取API测试key&secret

名称类型必须描述
keyString调用key(必须以GET方式拼接在URL中)
secretString调用密钥
api_nameStringAPI接口名称(包括在请求地址中)[item_search,item_get,item_search_shop等]
cacheString[yes,no]默认yes,将调用缓存的数据,速度比较快
result_typeString[json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式,默认为json,jsonu输出的内容中文可以直接阅读
langString[cn,en,ru]翻译语言,默认cn简体中文
versionStringAPI版本

请求参数

请求参数:num_iid=71619129750&page=1

参数说明:item_id:商品ID
page:页数

响应参数

Version: Date:

名称类型必须示例值描述

items

items[]0获得JD商品评论

rate_content

String0这个帆布鞋的款式挺不错的,穿着也很百搭,做工很精细。!评论内容

rate_date

Date02020-07-16 17:04:45评论日期

pics

MIX0["//img30.360buyimg.com/n0/s128x96_jfs/t1/143538/26/2997/98915/5f10182dE075cf6f4/3893a6ebd54bf20b.jpg"]评论图片

display_user_nick

String0j***X买家昵称

auction_sku

String0颜色:白色(加绒);尺码:2XL评论商品属性

add_feedback

String0衣服面料很好 穿起来很舒服 衣服挺合适的!追评内容

通过循环,爬取所有页面的评论数据

翻页爬取的关键是找到真实地址的“翻页”规律。我们分别点击第1页、第2页、第3页,发现不同页码的除了page参数不一致,其余相同。第1页的“page”是1,第2页的“page”是2,第2页的“page”是2,以此类推。 我们嵌套一个For循环,并通过pandas存储数据。运行代码让其自动爬取其他页面的评论信息,并储存t.xlsx的文件中。 所有代码如下:

import requests
import pandas as pd
items=[]
for i in range(1,20):header = {'User-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.1.4031 SLBChan/105'}url=f'https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&t=1684832645932&loginType=3&uuid=122270672.2081861737.1683857907.1684829964.1684832583.3&productId=100009464799&score=0&sortType=5&page={i}&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1&bbtf=1&shield='response= requests.get(url=url,headers=header)json=response.json()data=json['comments']for t in data:content =t['content']time    =t['creationTime']item=[content,time]items.append(item)
df = pd.DataFrame(items,columns=['评论内容','发布时间'])
df.to_excel(r'C:\Users\蓝胖子\Desktop\t.xlsx',encoding='utf_8_sig')

最后,得到爬取的数据结果如下:

图片

http://www.hrbkazy.com/news/21841.html

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