用Python抓天猫评论做情感分析,实际操作中会遇到哪些关键障碍和解决思路?

在使用Python爬取天猫商品评论及进行评论分析时,需要综合考虑多个方面。以下是相关方法和技术: ### 爬取方面 - **遵守法规适度爬虫**:在快速且大量地(分布式)爬取天猫数据时,可能会对天猫造成影响,导致信息泄漏和加大服务器负担,像eBay起诉Bidder's Edge就是爬虫侵权的例子,所以要遵守法规适度爬虫 [^1]。 - **突破天猫系统限制**:天猫系统对爬虫有一定限制,例如重定向,还有其他限制方式如js封装、登陆验证、验证码、封ip等,相比京东,爬取难度更高,需要做更多突破。可以多交流分享经验有助于更好应对这些限制 [^2]。 - **使用工具进行爬取**:早期天猫等没有加密,数据容易采集,后来不能获取json类数据时,使用selenium效果不错。用selenium创建对象后,可能会遇到登录和关闭弹窗问题,可通过execute_script()方法添加属性display:none 来解决关闭弹窗问题 [^3]。 ### 评论分析方面 可以使用SnowNLP库进行情感分析,示例代码如下: ```python from snownlp import SnowNLP file = "comment.txt" file1 = "new.txt" x = 0 # 好评计数 k = 0 # 中评计数 y = 0 # 差评计数 z = 0 # 总数 with open(file, "r", encoding="utf-8") as text: # 打开目标文件 with open(file1, "w", encoding="utf-8") as text1: # 打开保存差评的文件 for comment in text: z += 1 s = SnowNLP(comment) # 文本分析 s = s.sentiments # 情感系数 if s > 0.5: x += 1 elif s == 0.5: k += 1 else: text1.write(comment) # 写入差评数 y += 1 print("好评数:" + str(x)) print("差评数:" + str(y)) print("中评数:" + str(k)) print("总评论数:" + str(z)) print("差评率:" + str(round(y / z, 2) * 100) + "%") ``` 上述代码可以统计出好评、中评、差评的数量以及总评论数和差评率 [^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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