在电商领域，淘宝的商品评论数据是商家优化产品、提升用户体验以及进行市场分析的重要资源。以下是一个详细的实战指南，帮助你利用 Python 爬虫技术获取淘宝商品评论。

一、准备工作

（一）开发环境

确保你的开发环境中已经安装了 Python，并且启用了 requests 和 BeautifulSoup 库。

（二）安装必要的库

安装以下库，用于发送 HTTP 请求和解析 HTML 数据：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

二、编写爬虫代码

（一）发送 HTTP 请求

使用 requests 库发送 GET 请求，获取商品评论页面的 HTML 内容。

import requests

def get_html(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print("Failed to retrieve the page")
        return None

（二）解析 HTML 内容

使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容，提取评论数据。

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    comments = []
    comment_items = soup.find_all('div', class_='comment-item')
    for item in comment_items:
        content = item.find('p', class_='comment-content').text.strip()
        comments.append(content)
    return comments

（三）按关键字搜索商品评论

根据商品 ID 构建评论请求 URL，并获取评论数据。

def fetch_comments(item_id, page=1):
    url = f"https://rate.taobao.com/feedRateList.htm?auctionNumId={item_id}&currentPageNum={page}"
    html = get_html(url)
    if html:
        return parse_html(html)
    return []

（四）整合代码

将上述功能整合到主程序中，实现完整的爬虫程序。

def main():
    item_id = "12345678"  # 替换为实际的商品 ID
    max_pages = 3
    all_comments = []

    for page in range(1, max_pages + 1):
        comments = fetch_comments(item_id, page)
        all_comments.extend(comments)
        print(f"Page {page} comments fetched.")

    # 打印所有评论
    for comment in all_comments:
        print(comment)

if __name__ == "__main__":
    main()

三、注意事项与优化建议

（一）遵守法律法规

在进行爬虫操作时，必须严格遵守相关法律法规，尊重网站的 robots.txt 文件规定。

（二）合理设置请求频率

避免过高的请求频率导致对方服务器压力过大，甚至被封禁 IP。

（三）应对反爬机制

淘宝平台可能会采取一些反爬措施，如限制 IP 访问频率、识别爬虫特征等。可以通过使用动态代理、模拟正常用户行为等方式应对。

（四）数据存储与分析

将抓取到的评论数据存储到数据库或文件中，以便后续分析和使用。

四、总结

通过上述步骤和代码示例，你可以高效地利用爬虫技术获取淘宝商品评论数据。无论是用于市场调研、竞品分析还是用户体验优化，这些数据都将为你提供强大的支持。希望本文的示例和策略能帮助你在爬虫开发中更好地应对各种挑战，确保爬虫程序的高效、稳定运行。

A股是个政策占很大比重的市场，想要不被大镰刀收割，了解一些政策热点事必要的。

1. 安装Pytho环境

1. 先去 Python 官网下载安装（建议 3.9+）：
   www.python.org/downloads/

2. 安装好后，打开终端（Windows 用 CMD 或 PowerShell），输入：

python --version

如果输出类似 Python 3.11.5，说明安装成功。

2. 创建项目文件夹

mkdir policy_stock_tracker
cd policy_stock_tracker

3. 安装依赖库

pip install pandas requests matplotlib beautifulsoup4 lxml openpyxl

• pandas → 数据处理

• requests → HTTP 请求抓取网页

• matplotlib → 数据可视化

• beautifulsoup4 / lxml → 解析 HTML

• openpyxl → 让 pandas 能导出 Excel

如果报错如下：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pandas (from versions: none)

意思是 pip 找不到可安装的 pandas 版本，可能原因是pip太旧了，先升级

python -m pip install --upgrade pip

然后重新安装

4. 建立Python文件

在项目目录下新建 tracker.py，写入以下代码框架：

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime

# 1. 政策关键词库
keywords = [
    "碳中和", "新能源", "光伏", "储能",
    "新基建", "算力", "人工智能", "5G",
    "国产替代", "半导体", "芯片",
    "乡村振兴", "农业现代化", "种业",
    "医保", "创新药", "医疗器械",
    "房地产", "限购", "装修",
    "军工", "国防", "航天","人形机器人","稳定币","反内卷","雅下水电"
]

# 2. 新闻数据抓取（以东方财富为例）
def fetch_news():
    url = "https://finance.eastmoney.com/a/cgnjj.html"
    r = requests.get(url)
    r.encoding = "utf-8"
    soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
    
    news_list = []
    for a in soup.select("a"):
        title = a.get_text().strip()
        if title and len(title) > 4:
            news_list.append(title)
    return news_list


# 3. 统计关键词热度
def analyze_keywords(news_list):
    results = []
    for kw in keywords:
        count = sum(1 for n in news_list if kw in n)
        if count > 0:
            results.append({"关键词": kw, "热度": count})
    df = pd.DataFrame(results).sort_values(by="热度", ascending=False)
    return df

# 4. 可视化热度
def plot_heatmap(df):
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.bar(df["关键词"], df["热度"], color="orange")
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.title("政策热度排行")
    plt.tight_layout()
    plt.savefig("policy_heat.png")
    plt.show()

# 5. 主运行逻辑
if __name__ == "__main__":
    news_list = fetch_news()
    print(f"抓取到 {len(news_list)} 条新闻")
    print(news_list[:10])  # 打印前 10 条看看内容

    df = analyze_keywords(news_list)
    print(df)  # 打印分析结果

    if not df.empty:
        today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        df.to_excel(f"policy_heat_{today}.xlsx", index=False)
        plot_heatmap(df)
        print(f"已保存 {today} 政策热度数据，共 {len(df)} 条关键词")
    else:
        print("没有匹配到任何关键词，未生成 Excel。")

5. 运行脚本

python tracker.py

6.windows系统每天自动执行

1. 打开“任务计划程序”

• 按 Win + S 搜索 “任务计划程序” 或 Task Scheduler，打开它。

• 右侧点击 创建基本任务…

2. . 创建基本任务

• 名称：填入 Python Tracker
• 描述：随意，比如 “每天早上7点运行 tracker.py”
• 点击 下一步

3. 触发器

• 选择 每天
• 设置 开始日期（今天）和 时间（07:00）
• 点击 下一步

4. 操作

• 选择 启动程序

• 点击 浏览，找到 python.exe，比如：

  makefile
  复制编辑
  C:\Users\你\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe
  

• 添加参数（重要）：

  makefile
  复制编辑
  D:\Projects\tracker.py
  

• 起始于（可选） ：

  makefile
  复制编辑
  D:\Projects
  

  （这是脚本所在文件夹路径，不要带引号）

5. 测试任务

• 在任务计划程序里找到刚创建的任务，右键 → 运行

• 确认能执行 python 脚本，并生成你需要的结果（比如 Excel 文件）