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通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典)

时间：2020-09-01 04:59 编辑：来源：阅读：
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摘要：通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典)

在学习python的时候，一定会遇到网站内容是通过 ajax动态请求、异步刷新生成的json数据的情况，并且通过python使用之前爬取静态网页内容的方式是不可以实现的，所以这篇文章将要讲述如果在python中爬取ajax动态生成的数据。至于读取静态网页内容的方式，有兴趣的可以查看本文内容。这里我们以爬取淘宝评论为例子讲解一下如何去做到的。这里主要分为了四步： [b]一获取淘宝评论时，ajax请求链接（url）[/b] [b]二获取该ajax请求返回的json数据[/b] [b]三使用python解析json数据[/b] [b]四保存解析的结果[/b] [b]步骤一：[/b] 获取淘宝评论时，ajax请求链接（url）这里我使用的是Chrome浏览器来完成的。打开淘宝链接，在搜索框中搜索一个商品，比如“鞋子”，这里我们选择第一项商品。 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160439139.png[/img] 然后跳转到了一个新的网页中。在这里由于我们需要爬取用户的评论，所以我们点击累计评价。 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160443140.png[/img] 然后我们就可以看到用户对该商品的评价了，这时我们在网页中右击选择审查元素（或者直接使用F12打开）并且选中Network选项，如图所示： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160446141.png[/img] 我们在用户评论中，翻到底部点击下一页或者第二页，我们在Network中看到动态添加了几项，我们选择开头为list_detail_rate.htm?itemId=35648967399的一项。 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160446142.png[/img] 然后点击该选项，我们可以在右边选项框中看到有关该链接的信息，我们要复制Request URL中的链接内容。 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160446143.png[/img] 我们在浏览器的地址栏中输入刚才我们获得url链接，打开后我们会发现页面返回的是我们所需要的数据，不过显得很乱，因为这是json数据。 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160446144.png[/img] [b]二获取该ajax请求返回的json数据[/b] 下一步，我们就要获取url中的json数据了。我所使用的python编辑器是pycharm，下面看一下python代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import requests
url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=35648967399&spuId=226460655&sellerId=1809124267ℴ=3¤tPage=1&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&ua=011UW5TcyMNYQwiAiwQRHhBfEF8QXtHcklnMWc%3D%7CUm5OcktyT3ZCf0B9Qn9GeC4%3D%7CU2xMHDJ7G2AHYg8hAS8WKAYmCFQ1Uz9YJlxyJHI%3D%7CVGhXd1llXGVYYVVoV2pVaFFvWGVHe0Z%2FRHFMeUB4QHxCdkh8SXJcCg%3D%3D%7CVWldfS0RMQ47ASEdJwcpSDdNPm4LNBA7RiJLDXIJZBk3YTc%3D%7CVmhIGCUFOBgkGiMXNwswCzALKxcpEikJMwg9HSEfJB8%2FBToPWQ8%3D%7CV29PHzEfP29VbFZ2SnBKdiAAPR0zHT0BOQI8A1UD%7CWGFBET8RMQszDy8QLxUuDjIJNQA1YzU%3D%7CWWBAED4QMAU%2BASEYLBksDDAEOgA1YzU%3D%7CWmJCEjwSMmJXb1d3T3JMc1NmWGJAeFhmW2JCfEZmWGw6GicHKQcnGCUdIBpMGg%3D%3D%7CW2JfYkJ%2FX2BAfEV5WWdfZUV8XGBUdEBgVXVJciQ%3D&isg=82B6A3A1ED52A6996BCA2111C9DAAEE6&_ksTS=1440490222698_2142&callback=jsonp2143' #这里的url比较长
content=requests.get(url).content

print content #打印出来的内容就是我们之前在网页中获取到的json数据。包括用户的评论。这里的content就是我们所需要的json数据，下一步就需要我们解析这些个json数据了。 [b]三使用python解析json数据[/b]

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import requests
import json
import re
url='https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=35648967399&spuId=226460655&sellerId=1809124267ℴ=3¤tPage=1&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&ua=011UW5TcyMNYQwiAiwQRHhBfEF8QXtHcklnMWc%3D%7CUm5OcktyT3ZCf0B9Qn9GeC4%3D%7CU2xMHDJ7G2AHYg8hAS8WKAYmCFQ1Uz9YJlxyJHI%3D%7CVGhXd1llXGVYYVVoV2pVaFFvWGVHe0Z%2FRHFMeUB4QHxCdkh8SXJcCg%3D%3D%7CVWldfS0RMQ47ASEdJwcpSDdNPm4LNBA7RiJLDXIJZBk3YTc%3D%7CVmhIGCUFOBgkGiMXNwswCzALKxcpEikJMwg9HSEfJB8%2FBToPWQ8%3D%7CV29PHzEfP29VbFZ2SnBKdiAAPR0zHT0BOQI8A1UD%7CWGFBET8RMQszDy8QLxUuDjIJNQA1YzU%3D%7CWWBAED4QMAU%2BASEYLBksDDAEOgA1YzU%3D%7CWmJCEjwSMmJXb1d3T3JMc1NmWGJAeFhmW2JCfEZmWGw6GicHKQcnGCUdIBpMGg%3D%3D%7CW2JfYkJ%2FX2BAfEV5WWdfZUV8XGBUdEBgVXVJciQ%3D&isg=82B6A3A1ED52A6996BCA2111C9DAAEE6&_ksTS=1440490222698_2142&callback=jsonp2143'
cont=requests.get(url).content
rex=re.compile(r'\w+[(]{1}(.*)[)]{1}')
content=rex.findall(cont)[0]
con=json.loads(content,"gbk")
count=len(con['rateDetail']['rateList'])
for i in xrange(count):
  print con['rateDetail']['rateList'][i]['appendComment']['content']

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201510/20151022160446145.png[/img] 解析：这里需要导入所要的包，re为正则表达式需要的包，解析json数据需要import json cont=requests.get(url).content #获取网页中json数据 rex=re.compile(r'\w+[(]{1}(.*)[)]{1}') #正则表达式去除cont数据中多余的部分，是数据成为真正的json格式的数据{“a”:”b”,”c”:”d”} con=json.loads(content,”gbk”) 使用json的loads函数将content内容转化为json库函数可以处理的数据格式，”gbk”为数据的编码方式，由于win系统默认为gbk count=len(con[‘rateDetail'][‘rateList']) #获取用户评论的个数（这里只是当前页的） for i in xrange(count): print con[‘rateDetail'][‘rateList'][i][‘appendComment'] #循环遍历用户的评论并输出（也可以根据需求保存数据，可以查看第四部分）这里的难点是在杂乱的json数据中查找用户评论的路径 [b]四保存解析的结果[/b] 这里用户可以将用户的评论信息保存到本地，如保存为csv格式。以上就是本文的全部所述，希望大家喜欢。

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