Python爬虫实战：解析JSON爬取京东商品评论

"Python爬虫初实战-爬取京东商品评论数据" 在爬虫领域，Python的requests库是一个非常常用且强大的工具，它用于发送HTTP请求，实现网页数据的抓取。本实例主要介绍如何利用requests库来爬取京东（JD）商品页面的评论信息，这对于初学者来说是一个很好的实践项目。 首先，我们需要理解目标网站的结构。在这个例子中，京东的商品评论并非直接以HTML形式存在，而是通过JavaScript动态加载，以JSON格式嵌入在网页中。因此，我们需要识别出加载评论的API URL。通过浏览器的开发者工具（通常在F12或右键点击页面选择检查元素）中的网络面板，我们可以监控网络请求，找到加载评论的特定URL。 在观察和抓包过程中，我们发现了一个名为"productPageComments.action"的接口，它带有多个参数，如productId、score、sortType等。这些参数分别对应商品ID、评分、排序方式等，通过调整这些参数，我们可以获取不同条件下的评论数据。 解析JSON数据是爬虫过程中的关键步骤。Python的内置库json提供了方便的JSON解析功能。在获取到JSON字符串后，我们先将其打印出来，然后通过删除回调函数名（即字符串前的"fetchJSON_comment98("）和结束的")"，将纯JSON数据提取出来。接着，我们可以使用`json.loads()`函数将JSON字符串转换为Python对象，以便进一步处理。 在示例代码中，可以看到`response.json()`方法被用来解析返回的响应内容，这其实等同于`json.loads(response.text)`，它会自动处理JSON格式的字符串。在解析后的数据中，评论信息通常位于某个键值对下，例如本例中的`comments`，接着我们可以遍历`comments`列表，提取出`productSize`和`productColor`等字段，获取具体评论内容。 完整的代码应该包括错误处理和数据存储部分。为了确保程序的健壮性，使用try-except结构来捕获可能出现的异常，例如网络连接问题或请求超时。同时，爬取到的数据可以保存在文件中，如CSV或JSON格式，以便后续分析。在实际操作时，还应注意遵守网站的robots.txt协议，避免对网站服务器造成过大压力，尊重并遵循网络爬虫的道德规范。 本实例通过使用requests库爬取京东商品评论，展示了Python爬虫的基本流程，包括观察网页结构、抓包获取API、解析JSON数据以及处理和存储爬取结果。这不仅适合Python爬虫初学者，也为有经验的开发者提供了一个简单的示例，加深了对网络爬虫原理的理解。