技术 | Python从零开始系列连载（二十八）

灯塔大数据

发布于 2018-12-07 10:00:25

5440

发布于 2018-12-07 10:00:25

文章被收录于专栏：灯塔大数据灯塔大数据

之前我水平有限，对于淘宝评论这种动态网页，由于数据在网页源码中是找不到的，所以无法抓取数据，只能使用selenium模仿人操控浏览器来抓数据，

优点是可见容易且不宜被淘宝公司封锁；缺点是速度太慢。

经过今天一天的钻研，终于学会分析数据包，而且淘宝评论的数据包都是以json格式传输的。除了学会抓包，还要会从json中提取出想要的评论数据才行。

本文实现难点：

一、分析数据包，找到淘宝评论传输用的网址，分析网址特点

二、如何从找到的数据包中，从json格式内容中得到想要的数据

案例

https://detail.tmall.com/item.htm?id=38975978198&ali_refid=a3_430582_1006:1106461044:N:%E7%94%B5%E5%8A%A8%E7%89%99%E5%88%B7:bfee1d767fa0a91e5e853b29d794c6f2&ali_trackid=1_bfee1d767fa0a91e5e853b29d794c6f2&spm=a230r.1.14.1.R0FzCm

打开该网址，点击评论

如图中红色圈中的评论，分析发现，在网页源码中查找不到。

找啊找，找啊找，圈中的评论就是不在网页源码中。那只有一种可能，在我们看不到的方式传送。

用火狐浏览器，打开开发者工具，点击网络

真的找到了啊

那么接下来我们要知道这个包传递信息的网址

点击消息头，红方框中的请求网址就是这个评论数据包传递的网址

网址如下

https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=38975978198&spuId=279689783&sellerId=92889104&order=3&currentPage=1&append=0&content=1&tagId=&posi=&picture=&ua=250UW5TcyMNYQwiAiwTR3tCf0J/QnhEcUpkMmQ=|Um5Ockt+RH9FfEZ6QXpEcCY=|U2xMHDJ+H2QJZwBxX39RaVV7W3UyWzAeSB4=|VGhXd1llXGlTaFJrUW1WbVNnUG1PdkN7TnBNeUxzR3pFeEB/QG44|VWldfS0TMwc4BycbIwMtBn0AbSJNNl87ZBVaMRo6FEIU|VmhIGCIWNgsrFy4XKgo0ATkDIx8mHyICNgs2FioUIBo6DjMOWA4=|V25OHjBVPF07RT5XLgAgFCEUNAgxCDQULRAoHUsd|WGFBET8RMQ02Di4SKhIvDzQJNAoxZzE=|WWBAED5bMlM1SzBZIA4uGy4VNQkxCzISJhwjGCN1Iw==|WmNDEz1YMVA2SDNaIw0tES0QLw8zCzIIKBwmHCMWQBY=|W2JCEjxZMFE3STJbIgwsEicbOwc+AToaJhoiFi0RRxE=|XGVFFTteN1YwTjVcJQsrEisePgI8CDERLRkmEiseSB4=|XWREFDpbJksuYgZvFXUwWjhVPkNtTXZKclJuUWhUdEt2SXRAfCp8|XmdHFzkXNws3Az4eIh4rFDQLNg8xBThuOA==|X2ZGFjgWNgkxDy8TKh8hAT4DOAY9B1EH|QHlZCSdMK09uA3IPdB0zEy8TLRMzDzAFORkmGyAUKx5IHg==|QXlZCSdCK0osUilAORc3Z1ltVHRIdk96LAwxET8RMQ4wBTAOO207|QnpaCiQKKnpDeUFhXWFZYUF4RH1dYVt7R3hNbVFqPBwhAS8BIRgnEywRLHos|Q3pHelpnR3hYZF1hQX9HfV1kRHhFZVFxRGRefkVlXX1EZFp6RWVZeU1tWA4=&isg=Anl5FLTxBcTYINlX61XKverNieN0fW04cSauNZurS6AfIpO049emCPMw0pst&needFold=0&_ksTS=1487675147352_694&callback=jsonp695

看起来网址太长，太复杂（稍安勿躁），那么先复制网址，在浏览器上打开看看是什么东西

复杂的网址中，有些乱七八糟的可以删除，有意义的部分保留。切记删除一小部分后先尝试能不能打开网页，如果成功再删减，直到不能删减。最后保留下来的网址，如下

https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=38975978198&spuId=279689783&sellerId=92889104&order=3&callback=jsonp698&currentPage=1

currentPage=1意思是当前页码是第一页。如果改动为currentPage=3表示是第三页。

好了，下面是代码

import requests
import json
import simplejson

headers = {
'Connection': 'keep-alive',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0'
}

base_url = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=38975978198&' \
'spuId=279689783&sellerId=92889104&order=3&callback=jsonp698'
#在base_url后面添加&currentPage=1就可以访问不同页码的评论

#将响应内容的文本取出
tb_req = requests.get(base_url, headers=headers).text[12:-1]

#将str格式的文本格式化为字典
tb_dict = simplejson.loads(tb_req)

#编码： 将字典内容转化为json格式对象
tb_json = json.dumps(tb_dict, indent=2)   #indent参数为缩紧，这样打印出来是树形json结构，方便直观

#解码： 将json格式字符串转化为python对象
review_j = json.loads(tb_json)

#这里的0是当前页的第一个评论，每页面其实是有20个评论的
print(review_j["rateDetail"]["rateList"][0]['rateContent'])

上面只是抓了一个评论。下面是抓取近100页的网页所有评论，代码如下

import requests
import json
import time
import simplejson

headers = {
    'Connection': 'keep-alive',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0'
}
base_url = 'https://rate.tmall.com/list_detail_rate.htm?itemId=38975978198&' \
           'spuId=279689783&sellerId=92889104&order=3&callback=jsonp698'
#在base_url后面添加&currentPage=1就可以访问不同页码的评论

for i in range(2, 98, 1):
    url = base_url + '&currentPage=%s' % str(i)
    #将响应内容的文本取出
    tb_req = requests.get(base_url, headers=headers).text[12:-1]
    print(tb_req)

    #将str格式的文本格式化为字典
    tb_dict = simplejson.loads(tb_req)

    #编码： 将字典内容转化为json格式对象
    tb_json = json.dumps(tb_dict, indent=2)   #indent参数为缩紧，这样打印出来是树形json结构，方便直观
    #print(type(tb_json))

    #print(tb_json)
    #解码： 将json格式字符串转化为python对象
    review_j = json.loads(tb_json)
    for p in range(1, 20, 1):
        print(review_j["rateDetail"]["rateList"][p]['rateContent'])
    time.sleep(1)

好啦，这期的分享先到这里，大家可以按照上面的详细步骤进行练习。加油，我们下周五不见不散~

文章来源：Python爱好者社区

文章编辑：思加

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。

原始发表：2018-11-09，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

json

本文分享自灯塔大数据微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

json

登录后参与评论

0 条评论

热度