数据采集技术综合项目实战（协程式网络爬虫+数据预处理+数据可视化）附带详细步骤说明，干货满满

数据采集部分：

目标网址：

https://item.jd.com/100066896338.html#none

爬虫思路分析：

1.确定采集目标：爬取“苹果15”的评论包括好评、差评、中评以及不同的评论对应的用户名、设备颜色、设备内存大小、版本号、评论发布时间等字段，共3000条以上的评论数目，如下图所示：

2.查看评论来源：打开网页源代码，按住“Ctrl+F”搜索相应评论，发现并无相关对应信息，即可判断该网站使用了“AJax”动态加载技术。

通过谷歌开发者工具，查看评论来源，发现其来自于API接口，点击负载即可获取其样式（包含其页数、评论数目、评论类型等），这里主要是观察score；根据score值的不同其评论类型也不一样。

3.确定数据采集技术：根据观察得一个页面具有10条评论，则每一种评论类型至少需要100个页面的评论数目才可达到需求，为了提高采集效率，这里我主要是运用了协程爬虫技术进行数据采集，并通过定义DateFrame数据框将数据放入其中，最后通过pandas库的pancat()方法对数据框进行拼接并保存为csv文件。

import aiohttp
import asyncio
import json
import pandas as pd
import numpy as np
import time

# 使用async关键字修饰一个协程函数main()
async def main(page, score, file_name):
    import requests
    url_str = 'https://api.m.jd.com/'
    url_list = []
    # 将样式复制过来
    params = {
        'appid': 'item-v3',
        'functionId': 'pc_club_productPageComments',
        'client': 'pc',
        'clientVersion': '1.0.0',
        't': '1711815668207',
        'loginType': '3',
        'uuid': '181111935.16981540772521479889794.1698154077.1711813565.1711815580.10',
        'productId': '100066896338',
        'score': score,
        'sortType': 5,
        # 页数从0开始
        'page': page,
        # 每页具有10条评论
        'pageSize': 10,
        'isShadowSku': 0,
        'fold': 1,
    }

    # 目的：为了返回完整的请求网址
    for i in range(page):
        params['page'] = i
        response = requests.get(url_str, params=params)
        url_list.append(response.url)

    # 任务列表
    tasks = []
    for url in url_list:
        print("正在爬取第{}页数据".format(url_list.index(url) + 1))
        # task可视为调用协程函数所返回的对象
        tasks.append(parse_html(url))
    # await用于等待一个Promise对象的解决（即状态变为resolved）后，再继续执行后面的代码。
    # 经过实验得知，使用await asyncio.wait(tasks)时会报错，因为asyncio.wait()返回的是一个元组，包含已完成任务的集合和已取消任务的集合，而不是单独的已完成任务。因此，你应该使用await asyncio.gather(*tasks)来等待所有任务完成并获取它们的结果。
    # results是一个列表，每个元素都是一个DataFrame;每个异步任务的结果会以列表的形式返回，而不会自动合并为一个DataFrame
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    all_data = pd.concat(results)
    print(all_data)
    all_data.to_csv(f'{file_name}.csv', encoding='utf-8-sig')

# 解析部分详细代码可查看我往期作品，或者私聊我

if __name__ == '__main__':
    # 开始时间
    time_start = time.time()
    page = int(input("请输入需要爬取的页数:"))
    file_name = input("请输入需要保存的文件名称:")
    score = input("请输入需要爬取的评论类型（1：差评，2：中评，3：好评）:")
    # 创建事件循环
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main(page, score, file_name))
    # 结束时间
    time_end = time.time()
    print(f"一共用了{time_end-time_start}秒")

结果演示：

控制台输出拼接完后的数据框信息以及程序完成的最终运行时间，如下图所示：

输出数据框内数据：

控制台输出程序完成时间：

通过all_data.to_csv('file_name.csv', encoding='')语句即可将数据框保存为csv文件；如下图所示：

结论：

可看出程序完成后的数据框共有10列的1000条数据且爬取100个页面的时间仅用了26.8秒。

数据预处理部分：

1.将分散的文件进行合并：将带有好评、中评、差评的三个csv文件通过读取文件并合并数据框的方式，合并完后的csv文件共3000条数据如下图所示：

2.转变数据类型：通过pands库的to_datetime方法将评论发布时间和购买时间进行数据类型转化，转化结果如下图所示：

import pandas as pd
data_all = []  # 创建一个空列表来存储每个数据框

file_name = ['data1.csv',  'data2.csv',  'data3.csv']

# 合并三个csv文件，统一管理
for file in file_name:
    data = pd.read_csv(file)
    # 将每个数据框添加到列表中
    data_all.append(data)

# 使用 pd.concat() 合并所有数据框
data_all = pd.concat(data_all, ignore_index=True)

# 将指定列数据的时间字符串转化为标准时间
data_all['creationTime'] = pd.to_datetime(data_all['creationTime'])
data_all['referenceTime'] = pd.to_datetime(data_all['referenceTime'])

# 将整合的数据框保存为csv文件
data_all.to_csv('data.csv', encoding='utf-8-sig')

转化前：

转化后：

3.观察列表框内相关数据：通过value_counts()方法来查看该列中的元素出现了几次，通过shape()方法即可观察数据框剩余几行数据；通过columns()方法可看出清洗后的数据框的列索引。

结果展示：

数据可视化部分：

（1）根据评论分词出现频率生成词云图：

1.分词：导入jieba库，将拼接后的data.csv文件进行读取，再对data_all中的content列中的每个文本进行分词操作，使用jieba.lcut函数对文本进行切词。非常值得一提的是：关于中文停用词表可以去我往期作品中直接复制，都是很常用的停用词。

import jieba
from tkinter import _flatten
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from PIL import Image

# 不是在Jupyter中运行代码，就可能会出现这个问题。可以通过直接在py文件中设置后端use函数来修复这个错误
mpl.use('TkAgg')

# （1）分词
data_all = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
# 对data_all中的content列中的每个文本进行分词操作，使用jieba.lcut函数对文本进行切词
# apply是DataFrame中的一个方法，用于对DataFrame中的某一列（Series）应用指定的函数
data_cut = data_all['content'].apply(jieba.lcut)

2.去除停用词：读取名为stopword.txt的停用词文件，将文件中的停用词加载到stop_list列表中，然后将额外的词语'买'、'手机'、'苹果'添加到stop_list列表中。接着，对经过分词后的文本数据进行停用词过滤，去除stop_list中的词语。

# 读取名为stopword.txt的停用词文件
with open('stopword.txt', encoding='utf-8')as f:
    stop_list = f.read()
# 添加额外通用词
stop_list = stop_list + '买' + '手机' + '苹果'
# 对经过分词后的文本数据data_cut应用lambda函数，该函数会对每个分词后的文本列表进行遍历，只保留不在stop_list中的词语，从而实现停用词过滤
data_after_stop = data_cut.apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop_list])

3.统计词频：将经过停用词过滤后的文本数据转换为一个包含所有词语的列表words，然后使用pd.Series(words).value_counts()方法统计每个词语出现的频率，得到词频统计结果。

data_after_stop_list = list(data_after_stop)
words = _flatten(list(data_after_stop_list))
# print(type(words))
# 转化为Serious可使用value_count()方法，统计频率高的词
word_freq = pd.Series(words).value_counts()

4.生成词云图：根据本机内文字字体路径确定生成词云图的文字字体（font_path）、自定义背景图、背景颜色；若未定义文字字体这一步将导致生成图形的文字无法看见，最后通过to_file()方法保存词云图即可。

mask = np.array(Image.open('p11.png'))
# print(mask)
# 创建词云图对象
wc = WordCloud(font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf' ,mask = mask, background_color='white')
wc.fit_words(word_freq[:80])
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存生成的词云图
wc.to_file('p13.png')

结果演示：

词云图1：

词云图2：

（2）生成销售数量和评论数量和日期的关系折线图

1.设置绘图参数：字体。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mpl.use('TkAgg')

# 设置绘图参数
# 指定了 Matplotlib 使用的字体为宋体（SimSun），即 'simHei'。这样设置可以确保在绘制图表时使用宋体字体显示中文文本，避免中文显示乱码的问题。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simHei'
# 设置了 Matplotlib 绘图时坐标轴上的负号显示为正常的减号。在某些情况下，默认设置下负号可能显示不正确，通过将该参数设置为 False，可以确保负号显示正确。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

2.将在数据预处理部分的步骤2转化得到的标准时间‘creationTime’、‘referenceTime’求和并排序赋值给num1、num2。

num1 = data_all['referenceTime'].dt.date.value_counts().sort_index()
num2 = data_all['creationTime'].dt.date.value_counts().sort_index()

# 按列方向拼接两份数据
data = pd.concat([num1, num2], axis=1).fillna(0)

3.使用‘gglot’的绘图风格，使用matplotlib.pyplot的plot方法建立折线图；横坐标为数据data的索引范围，纵坐标为data中名为'referenceTime'以及‘creationTime’的列的数值。

 采用ggplot的绘图风格
plt.style.use('ggplot')
# 销量随日期的变化趋势, 后者为列索引中前者数量对应的内容（即该内容出现了多少次）
plt.plot(range(len(data)), data['referenceTime'])
# 评论数据随日期变化趋势
plt.plot(range(len(data)), data['creationTime'])

4.最后使用matplotlib.pyplot的xticks方法设置x轴刻度标签、标题等。

# plt.xticks() 是 Matplotlib 库中用来设置 x 轴刻度标签的函数
# range(len(data))[::21] 生成一个从 0 到数据长度的序列，间隔为 21，（0,21,42...），用来指定要显示的刻度位置。
# data.index[::21] 是根据数据的索引生成一个新的索引序列，也是步长为 21，（0,21,42...）用来作为刻度标签的内容。
plt.xticks(range(len(data))[::21], data.index[::21], rotation = 45)
plt.legend(['购买数量', '评论数量'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数量')
plt.title('销售数量和评论数量和日期的关系')
plt.show()

结果演示：

结论：

由图可得2023年10.26日（京东于惊喜红包发放第一阶段）该手机销量呈现爆发式增长乃至11月20日销量发生第二波爆发式增长。

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标签：plt,数据,list,爬虫,干货,import,csv,data
From： https://blog.csdn.net/2201_75422674/article/details/137403384

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https://item.jd.com/100066896338.html#none

爬虫思路分析：

结果演示：

结论：

数据预处理部分：

结果展示：

数据可视化部分：

（1）根据评论分词出现频率生成词云图：

结果演示：

（2）生成销售数量和评论数量和日期的关系折线图

结果演示：

结论：

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