本文主要讲解“Python如何抓取JD.COM商城的评价”。本文的解释简单明了，易学易懂。请跟随边肖的思路，一起学习学习《Python如何捕捉JD.COM商城的评价》！
分布式抓取京东商城的评价信息
分布式捕获的目的是在短时间内快速捕获尽可能多的商品评价，使分析结果更加准确。
找出评估请求网址的规则，并获得以下网址组合链接
使用Chrome插件Postman测试链接是否可用，发现JD.COM没有验证Cookie等防爬措施来获取评估信息。
该代码通过scrapy开始捕获JD.COM商城的商品评价信息，并存储在数据库中使用。
数据分析
从数据库中获取相应的数据并开始分析。
利用python的扩展库Wordcloud，分别提取好评、中评、差评的关键词，生成相应的词云图。
分析产品不同颜色的销售比例，生成直方图，比如iphone7不同颜色的比例，比如金色、玫瑰金、银色、黑色、亮黑色、红色。
分析该产品不同配置的销售比例，生成柱状图，如iphone7 32G、64G、128G存储。
分析产品的销量和评论时间，生成折线图，找出产品什么时候卖得最好。
分析用户购买该产品的渠道，如用户通过JD.COM安卓客户端、微信JD.COM、JD.COM iPhone客户端购物的比例，生成柱状图。
分析购买产品的用户的地理省份。例如，在北京、上海和广州，在JD.COM购买iPhone7的人更多。
上述所有分析结果均被保存和保留。
Django 后台 WEB
使用Django构建一个简单的后台jd_analysis，将分布式捕获数据与数据分析连接起来，并将分析结果返回给前端显示器。
Jd_analysis提供了一个接口，接受用户请求分析的JD.COM商城产品的URL链接。
Jd_analysis收到产品链接后启动爬虫进程，开始抓取待分析产品的名称和评价数量。
组装一个完整的评测链接，插入redis中，实现分布式爬虫抓取，在尽可能短的时间内抓取到足够的该产品的评测信息(我现在30秒就能抓取到3000条左右的评测信息)。
主服务器等待一定的抓取时间，比如主服务器等待30s，30s后分析结果必须返回前端，所以30s后清除redis中该产品的链接，从服务器不读取需要抓取的链接会自动关闭。
开始分析过程，开始分析所有捕获的数据，并生成图标等信息。
前端展示
当客户端请求* * *次时，会生成一个GUID并存储在cookie中。然后，启动一个定时器，带上GUID，不断向jd_analysis后台请求结果。Jd_analysis后台使用请求的GUID从redis获取抓取信息的所有内容和分析结果，并返回给前端。前端显示请求的结果。
***附上两张效果图
和购买时间折线图。
购买渠道直方图
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