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上期爲大家介紹了requests庫的基本信息以及使用requests庫爬取某東的商品頁，收到了很多同學的反饋說期待豬哥的更新，豬哥感到非常開心，今天就帶大家來玩一把刺激的！
一、需求背景
在實際開發過程中，在我們動手開發之前，都是由產品經理爲我們（測試、前端、後端、項目經理等）先講解一下需求，我們瞭解了需求之後，纔開始一起來討論技術方案。
我們自己實現一些小功能時同樣需要討論需求，也就是告訴別人我們爲什麼要做這個東西？或者我們想利用這款產品解決什麼問題。
我們常常看到一些有關充氣wawa的表情包和圖片或新聞，但是這種東西很少會像一些小視頻一些相互交流，大家可能都是偷摸玩耍。所以豬哥相信其實大部分同學並沒有親身體驗過充氣wawa到底是什麼感覺（包括豬哥），所以豬哥很好奇究竟是什麼一種體驗？真的如傳言中那樣爽嗎？
二、功能描述
基於很多人沒有體驗過充氣wawa是什麼感覺，但是又很好奇，所以希望通過爬蟲+數據分析的方式直觀而真實的告訴大家（下圖爲成品圖）。
三、技術方案
爲了實現上面的需求以及功能，我們來討論下具體的技術實現方案：
分析某東評論數據請求
使用requests庫抓取某東的充氣wawa評論
使用詞雲做數據展示
四、技術實現
上篇文章中就給大家說過，今天我們以某東商品編號爲：1263013576的商品爲對象，進行數據分析，我們來看看詳細的技術實現步驟吧！
本教程只爲學習交流，不得用於商用獲利，後果自負！
如有侵權或者對任何公司或個人造成不利影響，請告知刪除
1.分析並獲取評論接口的URL
第一步：打開某東的商品頁，搜索你想研究的商品。
第二步：我們在頁面中鼠標右鍵選擇檢查（或F12）調出瀏覽器的調試窗口。
第三步：調出瀏覽器後點擊評論按鈕使其加載數據，然後我們點擊network查看數據。
第四步：查找加載評論數據的請求url，我們可以使用某條評論中的一段話，然後在調試窗口中搜索。
經過上面4步分析，我們就拿到了京東評論數據的接口：https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv4654&productId=1263013576&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1
productPageComments：看這個名字就知道是產品頁評論
2.爬取評論數據
拿到評論數據接口url之後，我們就可以開始寫代碼抓取數據了。一般我們會先嚐試抓取一條數據，成功之後，我們再去分析如何實現大量抓取。
上一篇我們已經講解了如何使用requests庫發起http/s請求，我們來看看代碼
但是在打印的結果中數據卻是空？爲何瀏覽器請求成功，而我們的代碼卻請求不到數據呢？難道我們遇到了反爬？這種情況下如何解決？
大家在遇到這種情況時，回到瀏覽器的調試窗口，查看下瀏覽器發起的請求頭，因爲可能瀏覽器請求時攜帶了什麼請求頭參數而我們代碼中沒有。
果然，我們在瀏覽器頭中看到了有兩個請求頭Referer和User-Agent，那我們先把他們加到代碼的請求頭中，再試試！
3.數據提取
我們對爬取的數據分析發現，此數據爲jsonp跨域請求返回的json結果，所以我們只要把前面的fetchJSON_comment98vv4646(和最後的)去掉就拿到json數據了。
將json數據複製到json格式化工具中或者在Chrome瀏覽器調試窗口點擊Preview也可以看到，json數據中有一個key爲comments的值便是我們想要的評論數據。
我們再對comments值進行分析發現是一個有多條數據的列表，而列表裏的每一項就是每個評論對象，包含了評論的內容，時間，id，評價來源等等信息，而其中的content字段便是我們在頁面看到的用戶評價內容。
那我們來用代碼將每個評價對象的content字段提取並打印出來
4.數據保存
數據提取後我們需要將他們保存起來，一般保存數據的格式主要有：文件、數據庫、內存這三大類。今天我們就將數據保存爲txt文件格式，因爲操作文件相對簡單同時也能滿足我們的後續數據分析的需求。
然後我們查看一下生成的文件內容是否正確
5.批量爬取
再完成一頁數據爬取、提取、保存之後，我們來研究一下如何批量抓取？
做過web的同學可能知道，有一項功能是我們必須要做的，那便是分頁。何爲分頁？爲何要做分頁？
我們在瀏覽很多網頁的時候常常看到“下一頁”這樣的字眼，其實這就是使用了分頁技術，因爲向用戶展示數據時不可能把所有的數據一次性展示，所以採用分頁技術，一頁一頁的展示出來。
讓我們再回到最開始的加載評論數據的url：
https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv4654&productId=1263013576&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1
我們可以看到鏈接裏面有兩個參數page=0&pageSize=10，page表示當前的頁數，pageSize表示每頁多少條，那這兩個數據直接去數據庫limit數據。
老司機一眼便可以看出這就是分頁的參數，但是有同學會說：如果我是老司機還幹嘛看你的文章？所以我教大家如何來找到這個分頁參數。
回到某東的商品頁，我們將評價頁面拉到最底下，發現有分頁的按鈕，然後我們在調試窗口清空之前的請求記錄。
清空之前的請求記錄之後，我們點擊上圖紅框分頁按鈕的數字2，代表這第二頁，然後複製第一條評價去調試窗口搜索，最後找到請求鏈接。
然後我們點擊Headers查看第二頁請求數據的url
然後我們比較第一頁評價與第二頁評價的url有何區別
這裏也就驗證了豬哥的猜想：page表示當前的頁數，pageSize表示每頁多少條。而且我們還能得出另一個結論：第一個page=0，第二頁page=1 然後依次往後。有同學會問：爲什麼第一頁不是1，而是0，因爲在數據庫中一般的都是從0開始計數，編程行業很多數組列表都是從0開始計數。
好了，知道分頁規律之後，我們只要在每次請求時將page參數遞增不就可以批量抓取了嗎？我們來寫代碼吧！
簡單講解一下做的改動：
對spider_comment方法增加入參page：
頁數，然後在url中增加佔位符，這樣就可以動態修改url，爬取指定的頁數。
增加一個batch_spider_comment方法，循環調用spider_comment方法，暫定爬取100頁。
在batch_spider_comment方法的for循環中設置了一個隨機的休眠時間，意在模擬用戶瀏覽，防止因爲爬取太頻繁被封ip。
爬取完成之後檢查成果
6.數據清洗
數據成功保存之後我們需要對數據進行分詞清洗，對於分詞我們使用著名的分詞庫jieba。
首先是安裝jieba庫：
pip3 install jieba
當然這裏你還可以對一些介詞等無效詞進行剔除，這樣可以避免無效數據。
7.生成詞雲
生成詞雲我們需要用到numpy、matplotlib、wordcloud、Pillow這幾個庫，大家先自行下載。matplotlib庫用於圖像處理，wordcloud庫用於生成詞雲。
注意：font_path是選擇字體的路徑，如果不設置默認字體可能不支持中文，豬哥選擇的是Mac系統自帶的宋體字！
最終結果：
我們來看看全代碼
五、總結
因考慮新手的友好性，文章篇幅較長，詳細的介紹了從需求到技術分析、爬取數據、清洗數據、最後的分析數據。我們來總結一下本篇文章學到的東西吧：
如何分析並找出加載數據的url
如何使用requests庫的headers解決Referer和User-Agent反扒技術
如何找出分頁參數實現批量爬取
設置一個爬蟲間隔時間防止被封ip
數據的提取與保存到文件
使用jieba庫對數據分詞清洗
使用wordcloud生成指定形狀的詞雲
這是一套完整的數據分析案例，希望大家能自己動手嘗試，去探索更多有趣的案例，做個有趣的人～
項目源碼（或閱讀原文）：https://github.com/pig6/jd_comment_spider
【完】
本文分享自微信公衆號 - 豬哥Java（pig-python）。
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