Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

整个分享分为下面几个部分：

1.导入所需的库

2.设定三个变量存储从爬取的评论数据中提取的信息

3.爬取指定页面数（total_pages）的评论数据。

4.设定postURL

6.找到景点的poild并填写在代码中

问题1：有时候Poild会被隐藏，所以可能需要多试几次。（或者新开一个浏览器窗口复制打开）

7.发送POST请求到指定的postUrl，并加载响应的JSON数据。

8.爬取评论接口数据，提取评论信息。

9.将评论数据转换为DataFrame格式，再保存为Excel文件

问题2：有955条评论的，但是只能爬到700多条，现下只能解决到这种程度了，求教希望知道怎么做的小伙伴）

下面为全部代码，如果你着急运行请直接点到这里。

1.导入所需的库

requests处理HTTP请求，json库处理JSON数据。导入数据分析工具Pandas，用于创建和操作DataFrame。导入tqdm用于创建进度条，提供可视化的进度显示。

import requests
import json
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

2.设定三个变量存储从爬取的评论数据中提取的信息

userNames:存储评论中的用户名信息。

commentDetails:存储评论的具体内容。

commentTimes:存储评论的时间信息。

在代码执行的过程中，针对每一条评论，程序会从评论数据中提取相应的用户名、评论内容和评论时间，然后将这些信息分别添加到对应的列表中。循环结束后，列表中将包含所有评论页面中提取的用户名、评论内容和评论时间的信息。

userNames = []
commentDetails = []
commentTimes = []

3.爬取指定页面数（total_pages）的评论数据。

total_pages=14:设置了要爬取的总页数为14页，即爬取14次评论页面。

total_pages = 14

forpagenintqdm(range(0,total_pages),desc='爬取进度',unit='页')使用for循环迭代爬取评论页面，range(0,total_pages)生成了一个包含0到total_pages-1的整数序列，每次迭代爬取一页评论。

payload:请求的参数，包含爬取评论所需的各种信息，如评论所属频道类型、是否折叠、评论标签等。参数会在每次循环中被传递给请求，以获取对应页面的评论数据。

postUrl:设置评论数据的请求链接。

这样，通过循环遍历，每次发送一个带有不同页码的请求，从而获取每页的评论数据。整个过程中，进度条显示当前爬取的进度。

for pagen in tqdm(range(0, total_pages), desc='爬取进度', unit='页'):
    payload = {
        "arg": {
            "channelType": 2,
            "collapseTpte": 0,
            "commentTagId": 0,
            "pageSize": 50,#需要自己更改的地方：自己设定每页爬多少条
            "poiId": 81011,#需要自己更改的地方：为景点的信息，其他都可以直接复制
            "sourseType": 1,
            "sortType": 3,
            "pageIndex": pagen,
            "starType": 0
        },
        "head": {
            "cid": "09031062417234242897",
            "ctok": "",
            "cver": "1.0",
            "lang": "01",
            "sid": "888",
            "syscode": "09",
            "auth": "",
            "xsid": "",
            "extension": []
        }
    }

4.设定postURL

postUrl是设定的评论数据请求链接，它是个URL。包含一些查询参数，用于定制请求的行为。

https://m.ctrip.com/restapi/soa2/13444/json/getCommentCollapseList指定请求路径和资源路径，告诉服务器我们想要获取评论的折叠列表，以JSON格式返回。

这里提供其他用途的url（某处截图到的，忘记来源了，侵删)

Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）,python,网络爬虫

综合起来，postUrl指定了请求的服务端资源路径，并携带了一些参数，以获取携程网站上指定景点评论的折叠列表。

这里在（开Fn 按F12打开开发者工具）

网络——>找到第二个这个包 ——>负载内有一些我们需要的信息

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6.找到景点的poild并填写在代码中

关键来了！！！！！！！！！！！我们要找到景点的poild，这是我们找到那个景点的关键！！（poild需要填写的地方在上面那段代码里，已标注）

那么我们如何找到Poild呢？

如果直接打开携程网站，找到景点黄龙溪，其页面会是这样的：

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点开点评，发现点评的页面的网址是不改变的（翻页了也无法看到变化，那么就麻烦了，这个页面我无法实现爬取，所以另辟蹊径了哈）

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回归到我们说找Poild的问题，请打开下面这个网址：

携程旅行-酒店预订,机票预订查询,旅游度假,商旅管理-携程无线官网

打开是这样的页面：

Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）,python,网络爬虫

请在搜索框输入黄龙溪，点开这个链接（黄龙溪热门景点）

Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）,python,网络爬虫

页面是这样的，这里就出现了该景点的poild为81011。

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点开点评链接。

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点开之后呈现的页面如图，然后你往下翻之后发现是动态页面，向下滑动评论才会一条条蹦出来。

Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）,python,网络爬虫

第二个可以获得poild的地方（有时要多试几次）（上面的看了，这里可以不看）

看到上面那行网址了吧，poild值在那段里面，你复制一下它：

【携程攻略】携程旅游攻略,自助游,自驾游,出游,自由行攻略指南 (ctrip.com)

它有点乱糟糟的，我们打开站长来解下码：

解码网址：UrlEncode编码/UrlDecode解码 - 站长工具

Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）,python,网络爬虫

成功的情况：

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恭喜你完成主线任务！

问题1：有时候Poild会被隐藏，所以可能需要多试几次。（或者新开一个浏览器窗口复制打开）

这种是被隐藏的情况，url中没有出现poild：
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主要讲解部分结束了，后面基本不需要做改动了。

7.发送POST请求到指定的postUrl，并加载响应的JSON数据。

requests.post(postUrl,data=json.dumps(payload)):使用requests库发送POST请求到指定的postUrl。

data=json.dumps(payload)将Python字典payload转换成JSON格式的字符串，并将其作为请求的数据发送给服务器。

.text:获取服务器响应的内容，这里是评论数据的JSON字符串。

html_1=json.loads(html):将获取的JSON字符串转换为Python对象。json.loads()函数用于解析JSON字符串，将其转换为相应的Python数据结构，存储在变量html_1中。

综合起来，向指定的携程网站评论数据接口发送请求，并将得到的JSON数据加载为Python对象。

    html = requests.post(postUrl, data=json.dumps(payload)).text
    html_1 = json.loads(html)

8.爬取评论接口数据，提取评论信息。

检查携程网站评论数据接口返回的JSON数据中是否包含名为'items'的键。如果存在，说明有评论数据可供提取。接着，通过遍历commentItems列表，将每一条评论的相关信息提取并添加到对应的列表中（userNames、commentDetails和commentTimes）。

代码解析：

if'items'inhtml_1["result"]检查JSON数据中是否包含"items"键。如果存在，说明有评论数据可供提取，进入下一步处理。

commentItems=html_1["result"]["items"]:将评论数据提取出来，存储在commentItems变量中。这是一个列表，每个元素代表一条评论。

foriinrange(0,len(commentItems))遍历评论数据列表，处理每一条评论。

ifcommentItems[i]isnotNoneand'userInfo'incommentItems[i]and'userNick'incommentItems[i]['userInfo']::在访问元素之前检查当前评论项是否不为None，并且该评论项包含'userInfo'键和'userNick'键。这是为了确保评论数据中包含用户信息，并且该用户信息中包含用户名。将提取的用户名、评论内容和评论时间分别添加到userNames、commentDetails和commentTimes列表中。

    # 检查响应中是否存在'items'
    if 'items' in html_1["result"]:
        commentItems = html_1["result"]["items"]

        for i in range(0, len(commentItems)):
            # 在访问元素之前检查当前项是否不为None
            if commentItems[i] is not None and 'userInfo' in commentItems[i] and 'userNick' in commentItems[i]['userInfo']:
                userName = commentItems[i]['userInfo']['userNick']
                commentDetail = commentItems[i]['content']
                commentTime = commentItems[i]['publishTypeTag']

                userNames.append(userName)
                commentDetails.append(commentDetail)
                commentTimes.append(commentTime)

9.将评论数据转换为DataFrame格式，再保存为Excel文件

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '用户评论内容': commentDetails,
    '用户名': userNames,
    '用户评论时间': commentTimes
})

# 保存到 Excel 文件
df.to_excel('只爬黄龙溪评论1223url.xlsx', index=False, encoding='utf-8')

获得的信息有700条，保存为excel文件。

问题2：有955条评论的，但是只能爬到700多条，现下只能解决到这种程度了，求教希望知道怎么做的小伙伴）

Python爬携程指定景点评论的用户、评论内容及时间（景点黄龙溪为例）,python,网络爬虫

下面为全部代码，如果你着急运行请直接点到这里。

import requests
import json
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

userNames = []
commentDetails = []
commentTimes = []

total_pages = 14

for pagen in tqdm(range(0, total_pages), desc='爬取进度', unit='页'):
    payload = {
        "arg": {
            "channelType": 2,
            "collapseTpte": 0,
            "commentTagId": 0,
            "pageSize": 50,
            "poiId": 81011,#需要自己更改的地方 为景点的信息 其他都可以直接复制
            "sourseType": 1,
            "sortType": 3,
            "pageIndex": pagen,
            "starType": 0
        },
        "head": {
            "cid": "09031062417234242897",
            "ctok": "",
            "cver": "1.0",
            "lang": "01",
            "sid": "888",
            "syscode": "09",
            "auth": "",
            "xsid": "",
            "extension": []
        }
    }
    postUrl = "https://m.ctrip.com/restapi/soa2/13444/json/getCommentCollapseList"

    html = requests.post(postUrl, data=json.dumps(payload)).text
    html_1 = json.loads(html)

    # 检查响应中是否存在'items'
    if 'items' in html_1["result"]:
        commentItems = html_1["result"]["items"]

        for i in range(0, len(commentItems)):
            # 在访问元素之前检查当前项是否不为None
            if commentItems[i] is not None and 'userInfo' in commentItems[i] and 'userNick' in commentItems[i]['userInfo']:
                userName = commentItems[i]['userInfo']['userNick']
                commentDetail = commentItems[i]['content']
                commentTime = commentItems[i]['publishTypeTag']

                userNames.append(userName)
                commentDetails.append(commentDetail)
                commentTimes.append(commentTime)

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '用户评论内容': commentDetails,
    '用户名': userNames,
    '用户评论时间': commentTimes
})

# 保存到 Excel 文件
df.to_excel('只爬黄龙溪评论1223url.xlsx', index=False, encoding='utf-8')

小白写文，有问题请多多指教。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-766622.html

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