本文目录一览：
- 1、如何用爬虫抓取京东商品评价
- 2、使用python怎么获取京东网站cookie进行登录
- 3、Python爬虫可以爬取什么
- 4、京东客服怎么刷好评
- 5、如何用python爬取一个网站的评论数据
- 6、python使用json爬取京东评论，在浏览器页面的request url 打开是空白的，所以导致No JSON object
如何用爬虫抓取京东商品评价
如果是爬虫，需要你有专业的能力哦，编程语言的基础，如果用博为小帮就不需要了。
目前很多网页或者 软件的数据采集都在用 小帮软件机器人哦
你是想采集一个类别或者一个产品吧，可以用博 为的小帮 软件机器人来采集哦，需要设置条件，采集什么字段，然后让小帮软件机器人自动运行就好了
使用python怎么获取京东网站cookie进行登录
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python
import os
import urllib2
import urllib
import cookielib
import re
import sys
from bs4 import BeautifulSoup
‘‘‘
编码方式的设置,在中文使用时用到中文时的处理方式
‘‘‘
default_encoding = "utf-8"
if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
def getHtml(url,data={}):
if(data=={}):
req=urllib2.Request(url)
else:
req=urllib2.Request(url,urllib.urlencode(data))
html=urllib2.urlopen(req).read()
return html
try:
cookie = cookielib.CookieJar()
cookieProc = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie)
except:
raise
else:
opener = urllib2.build_opener(cookieProc)
opener.addheaders = [(‘User-Agent‘,‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11‘)]
urllib2.install_opener(opener)
auth_url=‘‘
#auth_url = ‘‘
home_url=‘‘
#home_url = ‘;
url = ""
login=getHtml(url)
#print login
loginSoup = BeautifulSoup(login,‘html.parser‘)
#查找登陆参数中的uuid
uuid = loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[0][‘value‘]
print uuid
clrName=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[6][‘name‘]
clrValue=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[6][‘value‘]
‘‘‘这俩参数不是必须。。。。
eid=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[4][‘value‘]
fp=loginSoup.find_all("form")[0].find_all("input")[5][‘value‘]
‘‘‘
#下载验证码图片：
checkPicUrl = loginSoup.find_all("div",id="o-authcode")[0].find_all("img")[0][‘src2‘]
req = getHtml(checkPicUrl)
checkPic = open("checkPic.jpg","w")
checkPic.write(req)
checkPic.close()
#调用mac系统的预览(图像查看器)来打开图片文件
os.system(‘open /Applications/Preview.app/ checkPic.jpg‘)
checkCode = raw_input("请输入弹出图片中的验证码：")
#登录URL
url = ""
# 登陆用户名和密码
postData = {
‘loginname‘:‘你自己的账号‘,
‘nloginpwd‘:‘你自己的密码‘,
‘loginpwd‘:‘你自己的密码‘,
# ‘machineNet‘:‘‘,
# ‘machineCpu‘:‘‘,
# ‘machineDisk‘:‘‘,
str(clrName):str(clrValue),
‘uuid‘:uuid,
‘authcode‘: checkCode
}
passport=getHtml(url,postData)
print passport
# 初始化一个CookieJar来处理Cookie
‘‘‘
cookieJar=cookielib.CookieJar()
# 实例化一个全局opener
opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cookieJar))
# 获取cookie
req=urllib2.Request(auth_url,post_data,headers)
result = opener.open(req)
# 访问主页 自动带着cookie信息
‘‘‘
result = opener.open(‘‘)
# 显示结果
#print result.read()
soup=BeautifulSoup(result,‘html.parser‘)
#昵称
nickName = soup.find_all("input", id="nickName")[0]["value"]
print "nickName:",
print nickName
Python爬虫可以爬取什么
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：
如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。
利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：
知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。
淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。
安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。
爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。
掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……
但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。
1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
2.了解非结构化数据的存储
3.学习scrapy，搭建工程化爬虫
4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取
5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率
一
学习 Python 包并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。
二
了解非结构化数据的存储
爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。
开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。
当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。
三
学习 scrapy，搭建工程化的爬虫
掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。
scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。
学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
四
学习数据库基础，应对大规模数据存储
爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。
MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。
因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
五
掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施
当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.
六
分布式爬虫，实现大规模并发采集
爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。
当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。
以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。
京东客服怎么刷好评
京东客服好评可以跟客户聊天就可以刷好评了。打开点击客服，然后跟客服聊天之后，它会自动弹出来一个满意度，有满意不满意或者是其他的，你只要点那个满意就可以了，这样你就可以给你介绍的这个客服好评了。
如何用python爬取一个网站的评论数据
假如一个商品全部评论数据为20w+ 默认好评15w+ 这15w+的默认好评就会不显示出来。那么我们可以爬取的数据就只剩下5w+ 接下来 我们就分别爬取全部好评 好评 中评 差评 追加评价 但是就算这些数据加起来 也仍然不足5w+ 上文的博主猜测可能有两点原因：
1.出现了数据造假，这个数字可能是刷出来的
2.真的有这么多的评论，但这时候系统可能只显示其中比较新的评论，而对比较旧的评论进行了存档。
在博主理论的基础上我也进行了很多相应的测试，就是说无论如何 我们最终都爬不到剩下的5w条数据 只能爬取一部分但这一部分数据也将近上千多条 如果有小伙伴能爬取下更多欢迎补充。
整体思路
全部评价 好评 中评 差评 追加评价的网址都是涉及到一定的参数的 只要修改网页的数据 在遍历页码 即可完成全部的爬取。
python使用json爬取京东评论，在浏览器页面的request url 打开是空白的，所以导致No JSON object
json不是一种格式吗，能当爬虫用？你访问的url既然是空白的，那就说明不是这个url，注意找找究竟是哪个url，能访问并且显示想要的内容才是对的。最后就是如果能访问，爬虫却抓取不下来，就得考虑是不是被检测到爬虫了，需要修改请求头部等信息隐藏自身。
