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爬了7000+條內(nèi)衣信息,只為探究妹紙們的偏好!

為了探究妹紙們的偏好,我爬了網(wǎng)易嚴(yán)選妹子內(nèi)衣信息總共是七千多條數(shù)據(jù),下面一起來看看網(wǎng)易嚴(yán)選商品評(píng)論的獲取和分析。

片來自 Pexels

聲明:這是一篇超級(jí)嚴(yán)肅的技術(shù)文,超!級(jí)!嚴(yán)!肅!請(qǐng)本著學(xué)習(xí)交流的態(tài)度閱讀,謝謝!

分析網(wǎng)頁

①評(píng)論分析

進(jìn)入到網(wǎng)易嚴(yán)選官網(wǎng),搜索“文胸”后,先隨便點(diǎn)進(jìn)一個(gè)商品。

在商品頁面,打開 Chrome 的控制臺(tái),切換至 Network 頁,再把商品頁面切換到評(píng)價(jià)標(biāo)簽下,選擇一個(gè)評(píng)論文字,如“薄款、穿著舒適、滿意”,在 Network 中搜索。

可以發(fā)現(xiàn),評(píng)論文字是通過 listByItemByTag.json 傳遞過來的,點(diǎn)擊進(jìn)入該請(qǐng)求,并拷貝出該請(qǐng)求的 URL:

 
 
 
 
  1. https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json?csrf_token=060f4782bf9fda38128cfaeafb661f8c&__timestamp=1571106038283&itemId=1616018&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&size=20&page=1&orderBy=0&oldItemTag=%E5%85%A8%E9%83%A8&oldItemOrderBy=0&tagChanged=0 

將該 URL 放入 Postman 中,逐個(gè)嘗試 url query params,最后能夠發(fā)現(xiàn),只需保留 itemId 和 page 兩個(gè)請(qǐng)求參數(shù)即可。 

請(qǐng)求返回的是一個(gè) JSON 格式的數(shù)據(jù),下面就是分析該 JSON 數(shù)據(jù)了。

不難發(fā)現(xiàn),所有的評(píng)論數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在 commentList 中,我們只需保存該數(shù)據(jù)即可。

下面就是如何獲取 itemId 的信息了,這個(gè)是產(chǎn)品的 ID,我們回到網(wǎng)易嚴(yán)選首頁,繼續(xù)分析。

②產(chǎn)品 ID 獲取

當(dāng)我們在搜索框中輸入關(guān)鍵字進(jìn)行搜索的時(shí)候,同樣能夠發(fā)現(xiàn)在 Network 中有很多請(qǐng)求。

此時(shí)可以觀察各個(gè)請(qǐng)求,通過請(qǐng)求文件的名稱(此處需要一些經(jīng)驗(yàn),守規(guī)矩的程序員都不會(huì)亂起名字),我們可以定位到搜索時(shí)展示搜索結(jié)果的請(qǐng)求。

搜索一般都是 search,所以我們就鎖定了這個(gè) search.json 的請(qǐng)求。同樣把請(qǐng)求 URL 拷貝到 Postman 中,逐個(gè)驗(yàn)證傳參,最后保留 page 和 keyword 兩個(gè)參數(shù)即可。

該請(qǐng)求返回的數(shù)據(jù)較多,還是需要耐心的分析數(shù)據(jù),也能夠發(fā)現(xiàn),在 result->data->directly->searcherResult->result 下面的 id 值,即為我們要獲取的產(chǎn)品 ID。

以上,我們基本完成了前期的分析工作,下面開始代碼的編寫。

編寫代碼

①獲取產(chǎn)品 ID

代碼如下:

 
 
 
 
  1. def search_keyword(keyword): 
  2.     uri = 'https://you.163.com/xhr/search/search.json' 
  3.     query = { 
  4.         "keyword": keyword, 
  5.         "page": 1 
  6.     } 
  7.     try: 
  8.         res = requests.get(uri, params=query).json() 
  9.         result = res['data']['directly']['searcherResult']['result'] 
  10.         product_id = [] 
  11.         for r in result: 
  12.             product_id.append(r['id']) 
  13.         return product_id 
  14.     except: 
  15.         raise 

我這里是獲取了 page 為 1 的產(chǎn)品 ID,下面就是通過產(chǎn)品 ID 來獲取不同產(chǎn)品下的評(píng)論信息。

②獲取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

通過前面的分析,我們可以知道,評(píng)論信息都是如下形式的,對(duì)這種形式的信息,我們可以很方便地存儲(chǔ)進(jìn)入 MongoDB,然后再慢慢分析數(shù)據(jù)里的內(nèi)容。

 
 
 
 
  1.                 "skuInfo": [ 
  2.                     "顏色:膚色", 
  3.                     "杯碼:75B" 
  4.                 ], 
  5.                 "frontUserName": "1****8", 
  6.                 "frontUserAvatar": "https://yanxuan.nosdn.127.net/f8f20a77db47b8c66c531c14c8b38ee7.jpg", 
  7.                 "content": "質(zhì)量好,穿著舒服", 
  8.                 "createTime": 1555546727635, 
  9.                 "picList": [ 
  10.                     "https://yanxuan.nosdn.127.net/742f28186d805571e4b3f28faa412941.jpg" 
  11.                 ], 
  12.                 "commentReplyVO": null, 
  13.                 "memberLevel": 4, 
  14.                 "appendCommentVO": null, 
  15.                 "star": 5, 
  16.                 "itemId": 1680205 
  17.             } 

對(duì)于 MongoDB,我們既可以自己搭建,也可以使用網(wǎng)上免費(fèi)的服務(wù)。在這里我介紹一個(gè)免費(fèi)的 MongoDB 服務(wù)網(wǎng)站:mlab,使用很簡單,就不過多介紹使用過程了。

數(shù)據(jù)庫有了,下面就是把數(shù)據(jù)保存進(jìn)去了:

 
 
 
 
  1. def details(product_id): 
  2.     url = 'https://you.163.com/xhr/comment/listByItemByTag.json' 
  3.     try: 
  4.         C_list = [] 
  5.         for i in range(1, 100): 
  6.             query = { 
  7.                 "itemId": product_id, 
  8.                 "page": i, 
  9.             } 
  10.             res = requests.get(url, params=query).json() 
  11.             if not res['data']['commentList']: 
  12.                 break 
  13.             print("爬取第 %s 頁評(píng)論" % i) 
  14.             commentList = res['data']['commentList'] 
  15.             C_list.append(commentList) 
  16.             time.sleep(1) 
  17.             # save to mongoDB 
  18.             try: 
  19.                 mongo_collection.insert_many(commentList) 
  20.             except: 
  21.                 continue 
  22.         return C_list 
  23.     except: 
  24.         raise 

最后爬取完成之后,總共是七千多條數(shù)據(jù),下面就可以根據(jù)個(gè)人需要做一些分析了。

爬取的數(shù)據(jù) MongoDB 鏈接:

 
 
 
 
  1. conn = MongoClient("mongodb://%s:%s@ds149974.mlab.com:49974/you163" % ('you163', 'you163')) db = conn.you163 mongo_collection = db.you163 

商品評(píng)論數(shù)據(jù)分析

下面就到了激動(dòng)人心的時(shí)刻了,一探妹子偏好!

偏好顏色

先來看看妹子們偏好的顏色:

可以看出,黑色是遙遙領(lǐng)先的哦,這里你要做到心中有數(shù)!

再通過餅狀圖來觀察下不同顏色的占比情況:

那么這些顏色中,有你的她喜歡的嗎?

尺寸分布

再來看看妹子們的尺寸分布:

沒有問題,75B 就是大多數(shù)妹子的尺寸了!

如果你對(duì)這種罩杯尺寸沒有研究的話,不要緊,貼心的我給你準(zhǔn)備了對(duì)照表,拿走不謝!

商品評(píng)論

最后我們再來看看妹子們對(duì)于商品的評(píng)價(jià)情況:

就星級(jí)評(píng)價(jià)上來看,大多數(shù)都是五星好評(píng),畢竟打著“嚴(yán)選”的名號(hào),質(zhì)量是必須有保證的。

再來看看在評(píng)論區(qū),妹子最喜歡用什么詞語來描述呢:

舒服、很舒服,非常舒服;滿意、很滿意,非常滿意。

仿佛進(jìn)入了“夸夸群”,看來妹子們首要看重的就是舒服與否,畢竟是貼身的,質(zhì)量最重要!

好了,看了上面的分析,單身的你是不是更加有了脫單的沖動(dòng)?如果是已經(jīng)有軟妹傍身的你,是不是該下手討好下身邊的她了呢?

完整代碼如下:

 
 
 
 
  1. https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/you163_spider 


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