【题目描述】豆瓣图书评论数据爬取。以《平凡的世界》、《都挺好》等为分析对象，编写程序爬取豆瓣读书上针对该图书的短评信息，要求：
（1）对前3页短评信息进行跨页连续爬取；
（2）爬取的数据包含用户名、短评内容、评论时间、评分和点赞数（有用数）；
（3）能够根据选择的排序方式（热门或最新）进行爬取，并分别针对热门和最新排序，输出前10位短评信息（包括用户名、短评内容、评论时间、评分和点赞数）。
（4）根据点赞数的多少，按照从多到少的顺序将排名前10位的短评信息输出；
（5附加）结合中文分词和词云生成，对前3页的短评内容进行文本分析：按照词语出现的次数从高到低排序，输出前10位排序结果；并生成一个属于自己的词云图形。
1. 抓取获取<<都挺好>>短评的 url
https://book.douban.com/subject/20492971/comments/?start=20&limit=20&status=P&sort=score
分析url
subject/20492971：书籍ID为20492971comments/：评论页面start=20：从第20条评论开始显示（分页参数）limit=20：每页显示20条评论status=P：只显示已发布的评论（P代表Published）sort=score：按点赞量排序
经分析 sort=time 为按时间排序 (最新) - 需要登录豆瓣
2. 获取headers 和 Cookie
在爬取豆瓣等反爬机制较严格的网站时，模拟浏览器行为 是关键。以下是补全的爬虫策略，包括 请求头设置、Cookies、延迟控制、代理IP 等关键点：
关键反爬策略：
- 必须配置完整的请求头(Headers)和Cookies
- 建议使用代理IP池（特别是大规模爬取时）
- 合理设置请求间隔（本示例未展示，但生产环境建议添加）
分享一个好用的网站
Convert curl commands to Python
它可以将 cURL 命令快速转换为 Python、JavaScript、PHP 等多种语言的代码，非常适合爬虫开发时快速生成请求模板。
使用方法 : 以cURL(bash)格式复制 , 复制到网站
复制到curl command , 下方会自动生成代码 , 可以选择不同的语言
有了cookies 和 headers 剩下的就是爬虫的基本功了
代码:
import matplotlib
import requests
from lxml import etree
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为 SimHei
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正确显示负号
cookies = {
# 你的cookies
}
headers = {
# 你的headers
}
# proxies = {
# # 可以配置一个代理池
# # 'http': 'http://120.25.1.15:7890',
# # 'https': 'http://120.25.1.15:7890',
# }
def get_comment(page, sort_type, comment_list):
url = f'https://book.douban.com/subject/20492971/comments/?start={page * 20}&limit=20&sort={sort_type}&status=P'
response = requests.get(url, cookies=cookies, headers=headers)
response.encoding = 'utf-8'
tree = etree.HTML(response.text)
li_list = tree.xpath('//*[@id="comments"]/div[1]/ul/li')
for li in li_list:
try:
like_count = li.xpath('./div[2]/h3/span[1]/span/text()')[0].strip()
name = li.xpath('./div[2]/h3/span[2]/a[1]/text()')[0].strip()
score = li.xpath('./div[2]/h3/span[2]/span/@title')[0].strip()
time = li.xpath('./div[2]/h3/span[2]/a[2]/text()')[0].strip()
comment = li.xpath('./div[2]/p/span/text()')[0].strip()
comment_list.append({
'name': name,
'score': score,
'time': time,
'like_count': like_count,
'comment': comment
})
except Exception:
continue
print(f'第{page + 1}页爬取成功')
def analyze_text(comment_list):
all_text = ''.join([c['comment'] for c in comment_list])
words = jieba.lcut(all_text)
# 去除常见无意义词（可根据需要扩展）
stop_words = set(['的', '了', '和', '是', '我', '也', '就', '都', '很', '在', '有', '不', '人'])
words = [word for word in words if len(word) > 1 and word not in stop_words]
# 统计词频
word_counts = Counter(words)
top_words = word_counts.most_common(10)
print("词频前10名：")
for i, (word, count) in enumerate(top_words, 1):
print(f"{i}. {word}：{count} 次")
# 生成词云
wc = WordCloud(
font_path='simhei.ttf', # 确保有中文字体
background_color='white',
width=800,
height=600
).generate_from_frequencies(word_counts)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.title("豆瓣短评词云", fontsize=18)
plt.show()
wc.to_file("wordcloud.png")
def main():
choice = input("请输入查看类型（1：热门评论，2：最新评论）：")
if choice == '1':
sort_type = 'score'
elif choice == '2':
sort_type = 'time'
else:
print("无效输入，默认使用热门评论。")
sort_type = 'score'
comment_list = []
for i in range(3):
get_comment(i, sort_type, comment_list)
# 展示前10条评论
print("\n前10条评论：\n")
for i, c in enumerate(comment_list[:10], 1):
print(f"{i}. {c['name']} | {c['score']} | {c['time']} | 赞：{c['like_count']}\n评论：{c['comment']}\n")
# 分析评论文本
analyze_text(comment_list)
if __name__ == '__main__':
main()
需要替换为你的
安装包的命令
# 基础请求与解析库
pip install requests lxml jieba
# 词云与数据分析库
pip install wordcloud matplotlib完成
技术要点解析
反爬对策：
- 使用真实浏览器的Headers和Cookies
- 建议添加随机延迟（time.sleep(random.uniform(1,3))）
- 重要项目建议使用代理IP池
数据解析技巧：
- 使用lxml的XPath定位元素
- 健壮的异常处理（网络超时、元素不存在等）
- 数据清洗（去除空白字符等）
文本分析优化：
- 扩展停用词表提升分析质量
- 可考虑添加自定义词典（jieba.load_userdict()）
- 词云可调整参数：背景色、最大词汇数、遮罩形状等
本项目展示了从数据爬取到分析可视化的完整流程，读者可根据实际需求进行扩展。建议在遵守豆瓣Robots协议的前提下合理使用爬虫技术，注意控制请求频率，避免对目标网站造成负担。
提醒 : 大规模爬取会被豆瓣封ip
声明：本教程仅用于学习交流，请勿用于商业用途或大规模爬取，尊重网站的数据版权。