利用 Python 爬虫获取 1688 商品评论，洞察商业脉搏

onejason
425 阅读7分钟

在当今数字化商业时代，电商平台上的商品评论宛如一座座信息宝藏，蕴含着消费者的真实反馈、市场的需求动态以及竞争对手的优劣势等诸多关键信息。1688 作为国内知名的 B2B 电商平台，汇聚了海量的商品与评论数据。若能巧妙地利用 Python 爬虫技术，精准抓取 1688 商品评论，便能为商家的市场调研、产品优化、营销策略制定等环节提供极具价值的参考依据。本文将详细阐述如何借助 Python 爬虫获取 1688 商品评论，并附上实用的代码示例，带你领略数据挖掘的魅力。

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一、前期准备

在正式开启爬虫之旅前，我们需要做好充分的准备工作。首先，确保你的电脑已安装 Python 环境，推荐使用 Python 3.6 及以上版本，因为后续涉及的库大多在此版本下运行稳定。接着，安装几个关键的 Python 库，它们分别是：

  1. requests：用于发送网络请求，模拟浏览器与 1688 服务器进行数据交互，获取网页内容。
  2. BeautifulSoup：强大的 HTML 解析库，能帮助我们从复杂的网页结构中精准提取所需数据，如商品评论信息。
  3. pandas：用于数据整理与分析，将爬取到的评论数据存储为结构化的表格形式，便于后续处理与查看。

安装方法十分简单，打开终端或命令提示符，输入以下命令即可：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

此外，还需准备一个 1688 账号，虽然部分商品评论可通过匿名方式查看，但登录账号后能获取更全面、更深入的评论数据，包括一些隐藏的优质评论等。同时，了解基本的 HTML、CSS 语法也至关重要，因为我们需要根据网页元素的标签、类名等属性来定位评论数据。

二、分析目标网页

以 1688 上某款热门商品为例，打开该商品详情页，仔细观察页面布局与评论展示区域。通常，商品评论位于页面的中下部分，点击“查看全部评价”按钮后，会弹出一个包含多页评论的窗口。右键单击评论区域，选择“检查”（Inspect），借助开发者工具查看评论内容对应的 HTML 结构。

你会发现评论数据被包裹在一系列具有特定类名的 <div> 标签内，每个 <div> 代表一条评论，里面包含评论者的昵称、评论时间、评论内容、评分等关键信息。记录下这些关键标签的类名，它们将成为后续编写爬虫代码时定位数据的关键线索。

三、编写爬虫代码

（一）发送请求获取网页内容

利用 requests 库，向目标商品评论页面发送 GET 请求，获取网页的 HTML 原始代码。为避免被 1688 服务器识别为爬虫程序而遭受封禁，需在请求头中添加一些伪装信息，如设置 User-Agent 为常见浏览器的标识，模拟正常用户的访问行为。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标商品评论页面 URL，需替换为实际商品评论页链接
url = 'https://detail.1688.com/offer/具体商品ID.html#comment'

# 设置请求头，伪装浏览器
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

# 发送 GET 请求
response = requests.get(url, headers=headers)

# 检查请求是否成功，状态码 200 表示成功
if response.status_code == 200:
    # 获取网页内容
    html_content = response.text
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

（二）解析网页提取评论数据

借助 BeautifulSoup 库，对获取到的 HTML 内容进行解析，根据之前分析的 HTML 结构，定位并提取评论数据。假设评论昵称所在的 <div> 类名为 comment-nickname，评论内容所在的 <div> 类名为 comment-content，评论时间所在的 <div> 类名为 comment-time，我们可以编写如下代码：

# 解析 HTML 内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 查找所有评论容器，假设每个评论容器的类名为 comment-container
comment_containers = soup.find_all('div', class_='comment-container')

# 创建空列表，用于存储提取到的评论数据
comments_data = []

# 遍历每个评论容器，提取评论信息
for container in comment_containers:
    # 提取评论昵称
    nickname = container.find('div', class_='comment-nickname').text.strip()
    
    # 提取评论内容
    content = container.find('div', class_='comment-content').text.strip()
    
    # 提取评论时间
    time = container.find('div', class_='comment-time').text.strip()
    
    # 将提取到的评论信息存储为字典，并添加到列表中
    comment_info = {
        'nickname': nickname,
        'content': content,
        'time': time
    }
    comments_data.append(comment_info)

（三）处理分页数据

1688 商品评论往往存在多页的情况，为获取完整评论数据，需处理分页逻辑。通常，分页信息可通过查看页面底部的分页导航栏获取，包括总页数、当前页码等。借助 requests 库结合循环结构，依次请求每一页的评论数据，并重复上述解析提取流程。

# 假设已获取到总页数 total_pages
total_pages = 5  # 示例总页数，需根据实际情况获取

# 遍历每一页
for page in range(1, total_pages + 1):
    # 构造每一页的请求 URL，需根据实际分页参数调整
    page_url = f'https://detail.1688.com/offer/具体商品ID.html#comment&page={page}'
    
    # 发送请求获取每一页的网页内容
    page_response = requests.get(page_url, headers=headers)
    
    if page_response.status_code == 200:
        page_html_content = page_response.text
        
        # 解析每一页的网页内容，提取评论数据，与之前解析流程相同
        page_soup = BeautifulSoup(page_html_content, 'html.parser')
        page_comment_containers = page_soup.find_all('div', class_='comment-container')
        
        for container in page_comment_containers:
            nickname = container.find('div', class_='comment-nickname').text.strip()
            content = container.find('div', class_='comment-content').text.strip()
            time = container.find('div', class_='comment-time').text.strip()
            
            comment_info = {
                'nickname': nickname,
                'content': content,
                'time': time
            }
            comments_data.append(comment_info)
    else:
        print(f"请求第 {page} 页失败，状态码：", page_response.status_code)

（四）数据存储

将爬取到的评论数据存储为结构化的表格形式，便于后续查看、分析与分享。借助 pandas 库，可轻松将数据存储为 CSV 文件，也可选择存储为 Excel 文件等其他格式。

import pandas as pd

# 将评论数据列表转换为 DataFrame
comments_df = pd.DataFrame(comments_data)

# 存储为 CSV 文件，指定编码为 UTF-8，避免中文乱码
comments_df.to_csv('1688_comments.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

四、注意事项与优化建议

  1. 遵守法律法规与平台规则：在进行爬虫操作时，务必遵循相关法律法规，尊重 1688 平台的使用条款与隐私政策。不得利用爬取的数据从事违法违规活动，如侵犯他人知识产权、泄露用户隐私等。
  2. 合理控制请求频率：频繁地向 1688 服务器发送请求，可能会给平台带来较大压力，甚至触发反爬虫机制导致 IP 被封。建议合理设置请求间隔，如每隔几秒发送一次请求，或使用代理 IP 服务分散请求来源。
  3. 应对反爬虫策略：1688 平台可能会不断更新其反爬虫策略，如修改网页结构、增加验证码等。需时刻关注爬虫运行状态，一旦发现请求失败或数据异常，及时分析原因并调整爬虫策略，如更新请求头、解析规则等。
  4. 数据清洗与分析：爬取到的评论数据可能存在噪声，如无意义的符号、重复评论等。借助数据清洗技术，剔除这些无效信息，保留有价值的数据。之后，可运用文本分析方法，如情感分析、关键词提取等，深入挖掘评论数据背后的商业洞察，为决策提供有力支撑。

通过上述步骤，我们成功利用 Python 爬虫获取了 1688 商品评论数据，并将其存储为结构化的表格形式。这些数据宛如一把钥匙，开启了深入了解 1688 市场的大门。商家可依据这些评论数据，精准把握消费者需求，优化产品与服务；市场分析师能借助数据洞察行业趋势，为商业布局提供依据。在数字化浪潮的推动下，掌握数据挖掘技术，无疑将在激烈的商业竞争中占据先机，让我们携手 Python 爬虫，开启数据驱动的商业新征程。

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