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充气娃娃呢(充气娃娃是什么感觉)一、需求背景在实际开发过程中，在我们开始开发之前，产品经理为我们说明需求(测试、前端、后端、项目经理等。)首先。了解需求后，我们开始一起讨论技术方案。
充气娃娃怎么样(充气娃娃感觉如何)一、需求背景
在实际开发过程中，在我们开始开发之前，产品经理为我们解释需求(测试、前端、后端、项目经理等。).了解需求后，我们开始一起讨论技术方案。

我们自己实现一些小功能的时候，也需要讨论需求，就是告诉别人我们为什么要做这个东西？或者我们想用这个产品解决什么问题。
我们经常会看到一些关于充气娃娃的表情包，图片或者新闻，但是这种东西很少像一些小视频那样互相交流，大家可能都在偷偷玩。所以猪哥认为，其实大部分同学都没有亲身体验过做充气娃娃是什么感觉(包括猪哥) ，所以猪哥很好奇是一种什么样的体验。真的有传言的那么好吗？

二。功能描述
基于很多人没有体验过充气娃娃是什么感觉，但是很好奇，所以希望通过爬虫+数据分析直观真实的告诉大家(下图为成品) 。

三。技术方案
为了实现上述需求和功能，我们来讨论一下具体的技术实现方案:
分析East comment数据请求。
使用请求库抓取一些关于华东充气娃娃的评论。
使用文字云进行数据显示
'''遇到不懂的问题？Python学习交流群：821460695满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！'''四。技术实现
本教程仅供学习交流，不得用于商业盈利，风险自担！
如有侵权或对任何公司或个人造成不良影响，请告知删除。
1.分析并获取评论界面的URL
之一步:打开某店铺的商品页面，搜索你要研究的商品。

步骤2:我们在页面中用鼠标右键选择Check(或F12)来打开浏览器的调试窗口。

第3步:调用浏览器并点击注释按钮来加载数据。然后，我们单击查看数据。

步骤4:找到请求加载评论数据的url 。我们可以在注释中使用一个段落，然后在调试窗口中搜索。

经过以上四步的分析，我们得到了JD的界面。COM的评论数据:https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?回调= fetch ON _ comment 98vv 4654 & product id = 1263013576 & score = 0 & sort type = 5 & page = 0 & pageSize = 10 & issshadowsku = 0 & fold = 1
页面评论:看名字就知道是productPageComments 。
2.搜索注释数据
得到评论数据接口的url后，我们就可以开始编写代码来捕获数据了。一般我们会先尝试抓取一段数据。成功后再分析如何实现大量抓取。
上一次，我们解释了如何使用请求库来发起http/s请求。让我们看一下代码。

但是打印结果中的数据是空？为什么浏览器请求成功，我们的代码却不能请求数据？我们遇到叛乱了吗？这种情况怎么解决？
当你遇到这种情况时，回到浏览器的调试窗口，检查浏览器发起的请求头，因为可能会有一些请求头参数是浏览器在请求时携带的，而不是在我们的代码中。

果不其然，我们在六友友资源的浏览器头看到了Referer和User-Agent两个请求头。那么我们应该首先将它们添加到代码的请求头中，然后再试一次！

3.数据析取
对抓取的数据进行分析后，我们发现这个数据是jsonp跨域请求返回的json结果，我们只需要去掉前面的fetchjson_comment98vv4646(以及最后一个)就可以得到json数据。

将json数据复制到json格式化工具中，或者在Chrome浏览器调试窗口中点击预览。还可以看到json数据中有一个带有key作为注释的值，这就是我们想要的注释数据。

对评论值进行分析后，我们发现它是一个包含多条数据的列表，列表中的每一项都是每个评论对象，包括评论的内容、时间、id、评价来源等信息，内容字段是我们在页面上看到的用户评价内容。

下面我们用代码提取每个评估对象的内容字段并打印出来。

4.数据保存
提取数据后，我们需要保存它们。一般优游资源网保存数据的格式主要有:文件、数据库、内存。今天我们将数据保存为txt文件格式，因为操作文件比较简单，也能满足我们后续数据分析的需要。

然后我们来看看生成的文件内容是否正确。

5.批量抓取
爬取、提取、保存另一页数据后，再来研究如何批量爬取。
做过web的同学可能都知道，有一个功能是我们必须要做的，那就是分页。什么是分页？为什么要做寻呼？
当我们浏览许多网页时，我们经常会看到“下一页”这个词。其实这就是分页技术的运用。由于在向用户展示数据时不可能一次展示所有数据，所以采用分页技术，逐页展示。
让我们回到加载评论数据的初始url:
https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?回调= fetch ON _ comment 98vv 4654 & product id = 1263013576 & score = 0 & sort type = 5 & page = 0 & pageSize = 10 & isShadowSku = 0 & fold = 1
我们可以看到链接中有两个参数:page=0&pageSize=10 。Page表示当前的页数， pageSize表示每页的页数。然后这两个数据直接去数据库限制数据。
老司机一眼就能看出这是分页参数，但是有的同学会说:我要是老司机，凭什么看你的文章？所以我教你如何找到这个分页参数。
回到某东的产品页面，我们把评测页面拉到了最下面，发现有分页按钮，然后我们在调试窗口里清空了空之前的请求记录。

在清除空之前的请求记录后，我们点击上图中红框分页按钮的数字2代表第二页，然后复制之一个评估调试窗口搜索，最后找到请求链接。

然后，我们单击Headers在第二页上查看所请求数据的url 。

然后，我们来对比一下之一页评价和第二页评价的url差异。

这里验证了猪哥的猜想:page表示当前的页数， pageSize表示每页多少页。并且我们可以得出另一个结论:之一页=0 ，第二页=1然后依次返回。有同学会问:为什么之一页不是1 ，而是0？因为在数据库中，一般是从0开始计数的，编程界很多数组列表都是从0开始计数的。
好了，知道分页规则后，我们就不能每次请求的时候都递增page参数，批量抓取吗？让我们写代码吧！

简要解释所做的更改:
向spider_comment 添加页数，然后向url添加一个占位符，这样就可以动态修改url并抓取指定页数。
添加一个batch_spider_comment ，循环调用spider_comment ，暂定抓取100页。
在batch_spider_comment 的for循环中设置了一个随机睡眠时间，意在模拟用户浏览，防止因抓取过于频繁而造成的ip阻塞。
爬坡后取检查结果。

.6.数据清理
数据保存成功后，我们需要清理数据进行分词。对于分词，我们使用著名的词库jieba 。
首先，安装jieba库:
pip3installjieba
当然这里也可以剔除一些介词等无效词，避免无效数据。
7.生成单词云
我们需要使用库numpy、matplotlib、wordcloud和Pillow来生成云词。请先自己下载。Matplotlib库用于图像处理， wordcloud库用于文字云生成。
注意:font_path是选择字体的路径。如果不设置默认字体，可能不支持中文。猪哥选了Mac系统自带的宋体！
最终结果:

让我们来看看完整的代码:

动词（verb的缩写）摘要
考虑到新手的友好性，文章篇幅较长，详细介绍了需求、技术分析、抓取数据、清理数据、最终分析数据。让我们总结一下我们在这篇文章中学到的东西:
如何分析找出加载数据的url
如何利用R优优资源网equests库中的headers解决Referer和User-Agent反略读技术
如何查找分页参数实现批量抓取
数据提取和保存到文件
用洁霸库清理数据分词
使用文字云生成指定形状的文字云
这是一套完整的数据分析案例。希望你可以自己尝试，探索更多有趣的案例，做一个有趣的人~
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