小红书Python爬虫预制菜的评论、口碑、销售等相关数据代码

时间: 2024-10-18 07:19:49 浏览: 178
在小红书上爬取Python预制菜的评论、口碑和销售数据需要分步骤完成,这里提供一个简化的Python代码示例,通常我们会使用`requests`库获取网页内容,`BeautifulSoup`库解析HTML,以及`pandas`处理数据。假设我们关注的是API接口(有些网站禁止直接抓取,小红书官方未提供公开API),这里只是一个基础框架: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # API URL (如果可用) 或者网页URL url = 'https://www.xiaohongshu.com/explore/#/recipe' # 发送请求 response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 检查是否成功 # 解析页面内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 查找评论部分(这通常在HTML中有一个特定的class或id) comments_container = soup.find('div', class_='comment-container') # 这取决于实际HTML结构 # 提取评论、口碑等信息,可能需要更复杂的CSS选择器 comments_list = [] for comment in comments_container.find_all('div', class_='comment-item'): # 假设每个评论包含用户昵称、文本和评分元素 nickname = comment.find('span', class_='nickname').text text = comment.find('p', class_='comment-text').text rating = comment.find('i', class_='star') # 评分星数 # 把这些信息添加到列表里 comments_list.append({'昵称': nickname, '评论': text, '评分': rating}) # 创建DataFrame存储数据 data = {'评论者': [c['昵称'] for c in comments_list], '评论内容': [c['评论'] for c in comments_list], '评分': [int(c['评分'].split()[0]) for c in comments_list]} df = pd.DataFrame(data) # 如果有销售数据,可能需要访问另一个API或解析更多页面 sales_data = ... # 根据实际情况填充这部分 # 合并数据 full_df = df.merge(sales_data, on='某个共同字段') # 需要找到共享的关键字段 # 输出结果 print(full_df) #
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