Advertisement

利用Python抓取小红书数千条评论(包括一级、二级及展开评论)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目运用Python语言编写爬虫程序,旨在高效收集和分析小红书中海量用户评价数据,涵盖初级、次级乃至需点击展示的意见反馈。 根据笔记的URL获取所有评论后生成CSV文件。只需替换自己的cookie即可。每个评论包含以下内容:笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、评论者主页链接、评论时间、评论IP属地、评论点赞数、评论级别和评论内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python
    优质
    本项目运用Python语言编写爬虫程序,旨在高效收集和分析小红书中海量用户评价数据,涵盖初级、次级乃至需点击展示的意见反馈。 根据笔记的URL获取所有评论后生成CSV文件。只需替换自己的cookie即可。每个评论包含以下内容:笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、评论者主页链接、评论时间、评论IP属地、评论点赞数、评论级别和评论内容。
  • 新浪微博爬虫(仅于获微博的).zip
    优质
    本项目为一款新浪微博评论爬虫工具,专注于抓取指定微博下的第一级及第二级评论数据,适用于研究与分析用途。下载后请遵守相关法律法规使用。 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
  • iOS功能(含
    优质
    本应用特色功能之一为强大的评论系统,支持一级和二级嵌套评论,让用户可以更方便地参与讨论与互动。 在iOS应用开发过程中,评论功能是促进用户互动的关键元素之一,它能够提升用户的参与度,并提供反馈渠道。对于社区型或社交型的应用来说,这项功能更是不可或缺的核心部分。 本段落将详细介绍如何在一个iOS项目中构建包含二级评论的系统,仅需三行代码即可实现其基本框架。首先,我们需要理解在iOS应用开发中的数据模型设计。通常情况下,在处理二级评论时会使用两个主要的数据模型类:Comment和SubComment。其中,Comment代表一级评论,而SubComment则用于表示属于特定一级评论的子级内容。 下面是在Swift中定义这两个模型的例子: ```swift struct Comment { let id: String let userId: String let content: String let createdAt: Date var subComments: [SubComment] } struct SubComment { let id: String let userId: String let content: String let createdAt: Date let parentId: String // 对应的一级评论ID,用于标识其所属的父级评论。 } ``` 接下来,在视图控制器中展示这些评论和子评论。在iOS应用开发过程中,通常使用UITableView来呈现列表形式的数据,并且每个单元格可以是一个自定义的UITableViewCell以显示具体的用户信息与内容详情。 为了实现二级评论功能,我们可以在UITableViewCell内添加一个可展开折叠的小型UITableView用于展示其下级的内容。这需要正确处理UITableView的相关数据源方法(如`numberOfRowsInSection`和`cellForRowAt`),以及单元格点击事件来控制子评论区域的显示与否。 以下是简化版的代码实现: ```swift // 设置主UITableView的数据源及代理 tableView.dataSource = self tableView.delegate = self func tableView(_ tableView: UITableView, numberOfRowsInSection section: Int) -> Int { return comments.count // 假设comments是Comment数组。 } func tableView(_ tableView: UITableView, cellForRowAt indexPath: IndexPath) -> UITableViewCell { let cell = tableView.dequeueReusableCell(withIdentifier: CommentCell, for: indexPath) as! CommentTableViewCell let comment = comments[indexPath.row] cell.configure(with: comment) // 设置子评论的UITableView数据源和代理。 cell.subCommentsTableView.dataSource = self cell.subCommentsTableView.delegate = self return cell } // 处理单元格点击事件,用于切换显示状态。 func tableView(_ tableView: UITableView, didSelectRowAt indexPath: IndexPath) { let selectedCell = tableView.cellForRow(at: indexPath) as! CommentTableViewCell selectedCell.toggleSubCommentDisplay() } ``` 这仅仅是实现评论功能的基础框架。实际开发过程中还需考虑更多细节,比如:网络请求获取数据、异步加载子评论、用户交互反馈(如加载动画和错误提示)、性能优化策略等。 此外,为了使应用更加完善,还需要设计并实现添加、编辑及删除评论的功能,并且考虑增加点赞与回复等功能来增强社交互动性。
  • Python淘宝
    优质
    本教程介绍如何使用Python编写程序来自动抓取淘宝商品的用户评论数据,帮助读者进行数据分析和挖掘。 自己编写了一个基于Python的程序来爬取淘宝评论,并获取商品图片。
  • Android应据集:含爬正负样本
    优质
    本数据集包含了从安卓应用商店爬取的大量用户评论,并精选出一万条评论作为正负样本,旨在为情感分析研究提供支持。 Android Apps评论数据集包含两个文件:positive10k和negative10k,这些文件包含了对安卓应用商店一些顶级应用程序的正面和负面评论。每个被评价的应用程序ID在appsid文件中列出。该数据集可用于创建使用监督机器学习算法并以此训练算法的项目。情感分析算法需要基于提供的数据进行训练,并随后对其性能进行测试。 该项目还包括一个简单的Python脚本,用于抓取Play商店中的应用并为评论添加字符串,这样用户可以根据自己的自定义需求构建新的数据集,只需修改appsid文件和Androidapp_reviewscrawler.py文件即可实现。为了减少请求的数量,此爬虫仅对每个应用程序发出一次请求以获取40条评论。 例如:可以创建一个只包含通讯类应用的评论的数据集,并且还可以根据需要添加更多的评论等。
  • 使Python微博
    优质
    本教程详解了如何利用Python编程语言结合相关库函数来自动抓取和分析微博平台下的评论数据,为社交媒体研究提供有力工具。 使用Python爬取微博评论的方法包括利用requests库发送HTTP请求获取网页内容,并通过BeautifulSoup库解析这些内容。以下是简要步骤: 1. 导入所需模块:首先导入必要的Python库,例如requests(用于发起网络请求)和BeautifulSoup(用于解析HTML文档)。 2. 发送请求:使用requests的get()函数向目标微博页面发送GET请求,并通过添加适当的头部信息如User-Agent来模拟浏览器行为以获取网页内容。 3. 解析网页数据:利用BeautifulSoup库解析从服务器返回的数据,定位到包含评论的部分。可以通过查找特定HTML标签或类名等方法实现这一点。 4. 提取有用信息:根据微博页面的实际布局结构使用BeautifulSoup提供的功能提取出具体的评论细节,比如每条评论的具体文本、发布者的名字以及发布时间戳等字段。 5. 存储数据:将获取到的评论记录保存下来以便进一步分析或处理。这可以通过打开一个文件并调用write()函数来实现。 这些步骤为从微博网站上抓取和存储用户评论提供了一个基本框架,可以根据实际需求进行适当调整和完善。
  • 微博网页版接口的响应内容
    优质
    本页提供关于微博网页版中一级评论与二级评论接口的具体信息及返回数据格式,帮助开发者理解和使用相关API。 在IT行业中,网络爬虫是一种常见的技术手段,用于自动获取网页数据。本段落关注的是微博web端的一级评论与二级评论接口的响应体解析。 首先了解什么是接口:编程中的一个定义了特定功能的约定,允许不同的软件组件之间进行通信。在这里,一级和二级评论接口可能是微博提供的API(应用程序编程接口),供用户获取某条微博帖子下的直接评论(即一级评论)及其回复(即二级评论)的信息。 响应体通常以Unicode编码形式返回,而Unicode是一种包含全球大部分字符的标准编码格式,包括中文字符等。为了正确显示这些文本信息,在解析前需要先进行解码处理。 对于此类数据的提取与分析工作来说,开发者经常使用如Python中的BeautifulSoup(简称bs4)这样的HTML解析库来帮助我们定位并抽取所需的数据内容。例如,通过搜索特定标签或CSS选择器等方式找到评论及其回复的具体位置信息,并从复杂的HTML结构中抽取出有用的部分。 一级评论.html和二级评论.html文件可能就是爬虫抓取的两个接口返回页面的结果展示。在此类文档里可以观察到一级评论的基本框架及内容组成元素,包括但不限于作者、正文、时间戳等;而二级评论则是对上述直接回复进行进一步讨论或回应的内容,通常以嵌套形式出现在HTML结构中。 解析这些数据时需要注意以下几点: 1. 数据清洗:去除不必要的HTML标签和格式化代码; 2. 结构化处理:将提取到的文本内容、作者名等信息整理成便于分析利用的数据形态; 3. 分页策略执行:如果接口支持分页,则需设计合理的请求逻辑以确保获取所有相关评论数据; 4. 应对反爬虫措施:微博平台可能设有各种限制机制来防止恶意抓取行为,因此需要在编写代码时采取相应技术手段规避风险; 5. 法规遵守:任何的数据收集和使用都必须符合现行法律法规的要求,并且尊重个人隐私权。 通过深入研究与解析微博一级评论及二级评论接口的响应体内容,可以为市场调研、社交媒体监控等领域提供有价值的信息支持。同时,这也是网络爬虫技术实际应用的一个典型例子,在此过程中涉及到HTTP请求发送、HTML文档解析以及数据提取等多个关键环节的操作实践。
  • Python京东的工具.zip
    优质
    本资料包提供了一种使用Python编程语言来自动化收集和分析京东商品评论的方法。内含详细教程与代码示例,适合初学者快速上手并深入研究网络数据挖掘技术。 基于Python的京东评论爬虫工具包无需登录即可直接使用。该工具包名为基于Python的京东评论的爬虫.zip,用户下载后可立即投入使用,无需进行额外配置或登录操作。
  • 据库(30万
    优质
    本书籍评论数据库汇集了超过三十万条读者对各类书籍的评价与反馈,涵盖广泛的主题和体裁,为研究文学趋势、读者偏好及书评分析提供了宝贵的资源。 这个语料库包含30万条书籍评论,涵盖了各种长度的评论以及正面、负面和中性的评价。这些中文评论可以用于训练情感分析模型。
  • Glassdoor器: 从Glassdoor获
    优质
    Glassdoor评论抓取器是一款专为用户设计的工具,能够高效地从Glassdoor网站收集公司评价信息。此应用极大地方便了求职者和雇主了解职场反馈与企业声誉。 免责声明:此抓取工具作为公共服务提供,因为 Glassdoor 没有用于评论的 API。Glassdoor 的服务条款禁止抓取行为,因此我不保证使用该程序后您的账户不会被封禁。如果 Glassdoor 要求删除本存储库,我将立即执行。 如果您曾想从 Glassdoor 抓取评论但为缺乏公共 API 感到遗憾?不用担心!此脚本会浏览一页又一页的评论,并将其抓取至一个整洁的 CSV 文件中。您只需提供公司页面并设置每次刮取最方便的25条评论限制,或者控制需要抓取的具体评论数量以及最大/最小发布日期等选项。 每条评论大约需要 1.5 秒来完成抓取工作。因此,如果要获取 1,000 条评论,则大概耗时约 25 分钟;而若需收集 10,000 条则可能花费超过四小时的时间。此脚本的运行较为缓慢,请耐心等待。 安装步骤:首先确保您使用的是 Python3,然后克隆或下载该存储库即可开始使用。