一、引言
京東商品評論是用戶對商品的真實反饋，包含了大量有價值的信息，如產(chǎn)品質(zhì)量、使用體驗、服務(wù)評價等。通過分析商品評論，可以幫助企業(yè)了解用戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品，也可以為消費者提供參考。由于京東沒有公開官方評論 API，我們需要通過逆向工程分析網(wǎng)頁請求來獲取這些數(shù)據(jù)。
二、接口概述
京東商品評論數(shù)據(jù)主要通過以下接口提供：
- 商品評論列表接口 請求方式: GET 主要參數(shù): productId: 商品 ID（SKU） score: 評分篩選（0 - 全部，1 - 差評，2 - 中評，3 - 好評） sortType: 排序方式（5 - 時間排序，6 - 推薦排序） page: 頁碼（從 0 開始） pageSize: 每頁數(shù)量（默認 10，最大 100） isShadowSku: 是否為影子 SKU（0 - 否，1 - 是） rid: 曬單 ID（獲取特定曬單的評論時使用） fold: 是否折疊評論（1 - 折疊，0 - 不折疊）
- 接口返回格式 數(shù)據(jù)格式: JSON 主要字段: comments: 評論列表 maxPage: 最大頁數(shù) productCommentSummary: 評論摘要（好評率、差評率等） hotCommentTagStatistics: 熱門評論標簽
三、Python 請求示例
下面是使用 Python 實現(xiàn)京東商品評論抓取的代碼示例：
python
import requests
import json
import time
import random
from fake_useragent import UserAgent
# 使用示例
# 假設(shè) API 封裝接口地址
API url=c0b.cc/R4rbK2 wechat id:Taobaoapi2014
if __name__ == "__main__":
spider = JDCommentSpider()
product_id = "100012084348" # iPhone 12 示例SKU
# 爬取第一頁評論
first_page_comments = spider.get_product_comments(product_id, page=0)
if first_page_comments:
print(f"第一頁評論數(shù)量: {len(first_page_comments.get('comments', []))}")
print(f"好評率: {first_page_comments.get('productCommentSummary', {}).get('goodRate')}")
# 爬取商品的前3頁評論
all_comments = spider.crawl_all_comments(product_id, max_pages=3)
print(f"總共爬取 {len(all_comments['comments'])} 條評論")
# 保存評論數(shù)據(jù)到JSON文件
with open(f"jd_comments_{product_id}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(all_comments, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("評論數(shù)據(jù)已保存到文件")
四、注意事項
- 數(shù)據(jù)解析注意點 評論內(nèi)容可能包含 HTML 標簽，需要進行清洗 某些字段（如顏色、尺寸）可能為空，需要處理空值 接口返回格式可能隨時變化，需要定期維護解析邏輯
- 進階優(yōu)化 使用異步請求庫（如 aiohttp）提高爬取效率 添加數(shù)據(jù)存儲（如 MySQL、MongoDB 或 CSV） 實現(xiàn)增量爬?。ㄖ蛔ト⌒略u論）
通過上述方法，你可以獲取京東商品的評論數(shù)據(jù)。實際應(yīng)用中，建議根據(jù)具體需求調(diào)整爬取策略，并添加更完善的異常處理和數(shù)據(jù)存儲邏輯。
