Python 获取亚马逊的评论信息的处理
上次亚马逊的商品信息都获取到了，自然要看一下评论的部分。用户的评论能直观的反映当前商品值不值得购买，亚马逊的评分信息也能获取到做一个评分的权重。
亚马逊的评论区由用户ID，评分及评论标题，地区时间，评论正文这几个部分组成，本次获取的内容就是这些。
测试链接：https://www.amazon.it/product-reviews/B08GHGTGQ2/ref=cm_cr_arp_d_paging_btm_14?ie=UTF8&pageNumber=14&reviewerType=all_reviews&pageSize=10&sortBy=recent
一、分析亚马逊的评论请求
首先打开开发者模式的Network，Clear清屏做一次请求：
你会发现在Doc中的get请求正好就有我们想要的评论信息。
可是真正的评论数据可不是全部都在这里的，页面往下翻，有个翻页的button：
点击翻页请求下一页，在Fetch/XHR选项卡中多了一个新的请求，刚才的Doc选项卡中并无新的get请求。这下发现了所有的评论信息是XHR类型的请求。
获取到post请求的链接和payload数据，里面含有控制翻页的参数，真正的评论请求已经找到了。
这一堆就是未处理的信息，这些请求未处理的信息里面，带有data-hook=\"review\"的就是带有评论的信息。分析完毕，下面开始一步一步去写请求。
二、获取亚马逊评论的内容
首先拼凑请求所需的post参数，请求链接，以便之后的自动翻页，然后带参数post请求链接：
headers = {
'authority': 'www.amazon.it',
"accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36",
}
page = 1
post_data = {
"sortBy": "recent",
"reviewerType": "all_reviews",
"formatType": "",
"mediaType": "",
"filterByStar": "",
"filterByLanguage": "",
"filterByKeyword": "",
"shouldAppend": "undefined",
"deviceType": "desktop",
"canShowIntHeader": "undefined",
"pageSize": "10",
"asin": "B08GHGTGQ2",
}
# 翻页关键payload参数赋值
post_data["pageNumber"] = page,
post_data["reftag"] = f"cm_cr_getr_d_paging_btm_next_{page}",
post_data["scope"] = f"reviewsAjax{page}",
# 翻页链接赋值
spiderurl=f'https://www.amazon.it/hz/reviewsrender/ajax/reviews/get/ref=cm_cr_getr_d_paging_btm_next_{page}'
res = requests.post(spiderurl,headers=headers,data=post_data)
if res and res.status_code == 200:
res = res.content.decode('utf-8')
print(res)
现在已经获取到了这一堆未处理的信息，接下来开始对这些数据进行处理。
三、亚马逊评论信息的处理
上图的信息会发现，每一段的信息都由“&&&”进行分隔，而分隔之后的每一条信息都是由'","'分隔开的：
所以用python的split方法进行处理，把字符串分隔成list列表：
# 返回值字符串处理
contents = res.split('&&&')
for content in contents:
infos = content.split('","')
由'","'分隔的数据通过split处理生成新的list列表，评论内容是列表的最后一个元素，去掉里面的"\","\n"和多余的符号，就可以通过css/xpath选择其进行处理了：
for content in contents:
infos = content.split('","')
info = infos[-1].replace('"]','').replace('\\n','').replace('\\','')
# 评论内容判断
if 'data-hook="review"' in info:
sel = Selector(text=info)
data = {}
data['username'] = sel.xpath('//span[@class="a-profile-name"]/text()').extract_first() #用户名
data['point'] = sel.xpath('//span[@class="a-icon-alt"]/text()').extract_first() #评分
data['date'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-date"]/text()').extract_first() #日期地址
data['review'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-title"]/span/text()').extract_first() #评价标题
data['detail'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-body"]').extract_first() #评价内容
image = sel.xpath('div[@class="review-image-tile-section"]').extract_first()
data['image'] = image if image else "not image" #图片
print(data)
四、代码整合
4.1 代理设置
稳定的IP代理是你数据获取最有力的工具。目前国内还是无法稳定的访问亚马逊，会出现连接失败的情况。我这里使用的ipidea代理请求的意大利地区的亚马逊，可以通过账密和api获取代理，速度还是非常稳定的。
地址：http://www.ipidea.net/?utm-source=csdn&utm-keyword=?wb
下面的代理获取的方法：
# api获取ip
def getApiIp(self):
# 获取且仅获取一个ip------意大利
api_url = '获取代理地址'
res = requests.get(api_url, timeout=5)
try:
if res.status_code == 200:
api_data = res.json()['data'][0]
proxies = {
'http': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),
'https': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),
}
print(proxies)
return proxies
else:
print('获取失败')
except:
print('获取失败')
4.2 while循环翻页
while循环进行翻页，评论最大页数是99页，99页之后就break跳出while循环：
def getPLPage(self):
while True:
# 翻页关键payload参数赋值
self.post_data["pageNumber"]= self.page,
self.post_data["reftag"] = f"cm_cr_getr_d_paging_btm_next_{self.page}",
self.post_data["scope"] = f"reviewsAjax{self.page}",
# 翻页链接赋值
spiderurl = f'https://www.amazon.it/hz/reviews-render/ajax/reviews/get/ref=cm_cr_getr_d_paging_btm_next_{self.page}'
res = self.getRes(spiderurl,self.headers,'',self.post_data,'POST',check)#自己封装的请求方法
if res:
res = res.content.decode('utf-8')
# 返回值字符串处理
contents = res.split('&&&')
for content in contents:
infos = content.split('","')
info = infos[-1].replace('"]','').replace('\\n','').replace('\\','')
# 评论内容判断
if 'data-hook="review"' in info:
sel = Selector(text=info)
data = {}
data['username'] = sel.xpath('//span[@class="a-profile-name"]/text()').extract_first() #用户名
data['point'] = sel.xpath('//span[@class="a-icon-alt"]/text()').extract_first() #评分
data['date'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-date"]/text()').extract_first() #日期地址
data['review'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-title"]/span/text()').extract_first() #评价标题
data['detail'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-body"]').extract_first() #评价内容
image = sel.xpath('div[@class="review-image-tile-section"]').extract_first()
data['image'] = image if image else "not image" #图片
print(data)
if self.page <= 99:
print('Next Page')
self.page += 1
else:
break
最后的整合代码：
# coding=utf-8
import requests
from scrapy import Selector
class getReview():
page = 1
headers = {
'authority': 'www.amazon.it',
"accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9",
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36",
}
post_data = {
"sortBy": "recent",
"reviewerType": "all_reviews",
"formatType": "",
"mediaType": "",
"filterByStar": "",
"filterByLanguage": "",
"filterByKeyword": "",
"shouldAppend": "undefined",
"deviceType": "desktop",
"canShowIntHeader": "undefined",
"pageSize": "10",
"asin": "B08GHGTGQ2",
#post_data中asin参数目前写死在
#"https://www.amazon.it/product-reviews/B08GHGTGQ2?ie=UTF8&pageNumber=1&reviewerType=all_reviews&pageSize=10&sortBy=recent"
#这个链接里，不排除asin值变化的可能，如要获取get请求即可
def getPLPage(self):
while True:
# 翻页关键payload参数赋值
self.post_data["pageNumber"]= self.page,
self.post_data["reftag"] = f"cm_cr_getr_d_paging_btm_next_{self.page}",
self.post_data["scope"] = f"reviewsAjax{self.page}",
# 翻页链接赋值
spiderurl = f'https://www.amazon.it/hz/reviews-render/ajax/reviews/get/ref=cm_cr_getr_d_paging_btm_next_{self.page}'
res = self.getRes(spiderurl,self.headers,'',self.post_data,'POST',check)#自己封装的请求方法
if res:
res = res.content.decode('utf-8')
# 返回值字符串处理
contents = res.split('&&&')
for content in contents:
infos = content.split('","')
info = infos[-1].replace('"]','').replace('\\n','').replace('\\','')
# 评论内容判断
if 'data-hook="review"' in info:
sel = Selector(text=info)
data = {}
data['username'] = sel.xpath('//span[@class="a-profile-name"]/text()').extract_first() #用户名
data['point'] = sel.xpath('//span[@class="a-icon-alt"]/text()').extract_first() #评分
data['date'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-date"]/text()').extract_first() #日期地址
data['review'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-title"]/span/text()').extract_first() #评价标题
data['detail'] = sel.xpath('//span[@data-hook="review-body"]').extract_first() #评价内容
image = sel.xpath('div[@class="review-image-tile-section"]').extract_first()
data['image'] = image if image else "not image" #图片
print(data)
if self.page <= 99:
print('Next Page')
self.page += 1
else:
break
# api获取ip
def getApiIp(self):
# 获取且仅获取一个ip------意大利
api_url = '获取代理地址'
res = requests.get(api_url, timeout=5)
try:
if res.status_code == 200:
api_data = res.json()['data'][0]
proxies = {
'http': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),
'https': 'http://{}:{}'.format(api_data['ip'], api_data['port']),
}
print(proxies)
return proxies
print('获取失败')
except:
print('获取失败')
#专门发送请求的方法,代理请求三次，三次失败返回错误
def getRes(self,url,headers,proxies,post_data,method):
if proxies:
for i in range(3):
try:
# 传代理的post请求
if method == 'POST':
res = requests.post(url,headers=headers,data=post_data,proxies=proxies)
# 传代理的get请求
else:
res = requests.get(url, headers=headers,proxies=proxies)
if res:
return res
except:
print(f'第{i+1}次请求出错')
else:
return None
else:
proxies = self.getApiIp()
# 请求代理的post请求
res = requests.post(url, headers=headers, data=post_data, proxies=proxies)
# 请求代理的get请求
res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
print(f"第{i+1}次请求出错")
if __name__ == '__main__':
getReview().getPLPage()
总结
本次的亚马逊评论获取就是两个坑，一是评论信息通过的XHR请求方式，二是评论信息的处理。分析之后这次的数据获取还是非常简单的，找到正确的请求方式，稳定的IP代理让你事半功倍，找到信息的共同点进行处理，问题就迎刃而解了。
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