【一、项目简介】

本文主要目标是采集淘宝的评价，找出客户所需要的功能。统计客户评价上面夸哪个功能多，比如防水，容量大，好看等等。

 

【二、项目准备工作】

1. 准备Pycharm，下载安装等，可以参考这篇文章：Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程

2. 爬取商品地址，如下所示：

https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.1.55a84b1721XG00&id=552918017887&ns=1&abbucket=17

3. 需要下载几个库，如何下载呢？

打开pycharm软件点击File在点击setting选项，再选择Project：你的文件名下边的Project:Interpreter选项。

点击+号，安装这个项目需要用的库，例如：requests、beautifulsoup4、simplejson。

 

【三、项目实现】

1. 导入需要的库

import requests
from bs4 import  BeautifulSoup as bs
import json
import csv
import re

2. 需要登录淘宝网，选择谷歌浏览器选择开发者工具或按F12有个Network选项，查找list_detail_rate.htm?文件

定义一个变量存储URL地址PAGE_URL = []

定义一个生成链接列表函数，使用字符串拼接形成评论的页数

定义一个获取评论数据函数内定义需要用到的字段例如：用户名、评论时间、颜色分类、评论，如下图所示。

那个cookie值在在开发者工具Network有个item.htm?spm文件有个cookie复制过来就好了。

解析JS文件内容、将数据写入TEXT文件中，如下图所示。

最后定义一个主函数爬取需要的评论页数，如下图所示。

最后得到的结果如图所示：

 

【四、总结】

1. 本文基于Python网络爬虫，采集了淘宝商品的评价，方法行之有效。但是建议不要抓取太多，以免对服务器造成压力。

2. 如果需要本文源码，请在公众号后台回复“淘宝评论”获取。

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一般的，我们想抓取一个网站所有的URL，首先通过起始URL，之后通过网络爬虫提取出该网页中所有的URL链接，之后再对提取出来的每个URL进行爬取，提取出各个网页中的新一轮URL，以此类推。整体的感觉就是自上而下进行抓取网页中的链接，理论上来看，可以抓取整站所有的链接。但是问题来了，一个网站中网页的链接是有环路的。

举个栗子，在网站首页中我们可以看到首页这个链接，之后我们在子网页中也有可能会看到有个链接是指向首页的，可能子子网页还会有对应的链接指向首页。按照我们之前的逻辑，抓取每个网页中的所有链接，之后对所有的链接继续抓取。就拿首页来说，我们首先抓取的就是它，尔后子网页中又有个链接指向首页，子子网页还有链接指向首页，如此进行抓取，岂不是会导致网页重复抓取，其他的网页根本就没有机会去抓取了，简直不敢想象~~要解决这个问题并不难，此时就需要用到网络爬虫中了一个重要的知识点，就是网页去重。

首先介绍一个简单的思路，也是经常用的一个通用思路。我们将已经爬取过的网页放到一个列表中去，以首页为例，当首页被抓取之后，将首页放到列表中，之后我们抓取子网页的时候，如果再次碰到了首页，而首页已经被抓取过了，此时就可以跳过首页，继续往下抓取其他的网页，而避开了将首页重复抓取的情况，这样下来，爬取整站就不会出现一个环路。以这个思路为出发点，将访问过的URL保存到数据库中，当获取下一个URL的时候，就去数据库中去查询这个URL是否已经被访问过了。虽然数据库有缓存，但是当每个URL都去数据库中查询的话，会导致效率下降的很快，所以这种策略用的并不多，但不失为最简单的一种方式。

第二种方式是将访问过的URL保存到set中去，通过这样方式获取URL的速度很快，基本上不用做查询。但是这种方法有一个缺点，将URL保存到set中，实际上是保存到内存中，当URL数据量很大的时候（如1亿条），会导致内存的压力越来越大。对于小型的爬虫来说，这个方法十分可取，但是对于大型的网络爬虫，这种方法就难以企及了。

第三种方式是将字符进行md5编码，md5编码可以将字符缩减到固定的长度。一般来说，md5编码的长度约为128bit，约等于16byte。在未缩减之前，假设一个URL占用的内存大小为50个字节，一个字节等于2byte，相当于100byte。由此可见，进行md5编码之后，节约了大量的内存空间。通过md5的方式可以将任意长度的URL压缩到同样长度的md5字符串，而且不会出现重复的情况，达到去重的效果。通过这种方式很大程度上节约了内存，scrapy框架采取的方式同md5方式有些类似，所以说scrapy在正常情况下，即使URL的数量级达到了上亿级别，其占用的内存比起set方式也要少得多。

第四种方式是使用bitmap方法将字符进一步压缩。这种方式的意思是在计算机中申请8个bit，即8个位，每个位由0或者1表示，这是计算机中最小的单元。8个位组成1个byte，一个位代表一个URL的话，为什么一个位可以确定一个URL呢？因为我们可以将一个URL进行一个哈希函数，然后将其映射到位上面去。举个栗子，假设我们有8个URL，分别对应8个位，然后通过位上面的0和1的状态，便可以表明这个URL是否存在，通过这种方法便可以进一步的压缩内存。

但是bitmap方法有一个非常大的缺点，就是它的冲突会非常高，因为同用一个哈希函数，极有可能将两个不同的URL或者多个不同的URL映射到一个位置上来。实际上这种哈希的方法，它也是set方式的一种实现原理，它将URL进行一种函数计算，然后映射到bit的位置中去，所以这种方式对内存的压缩是非常大的。简单的来计算一下，还是以一亿条URL来进行计算，相当于一亿个bit，通过计算得到其相当于12500000byte，除以1024之后约为12207KB，大概是12MB的空间。在实际过程中内存的占用可能会比12MB大一些，但是即便是如此，相比于前面三种方法，这种方式以及大大的减少了内存占用的空间了。但是与此同时，该方法产生冲突的可能性是非常大的，所以这种方法也不是太适用的。那么有没有方法将bitmap这种对内存浓重压缩的方法做进一步优化，让冲突的可能性降下来呢？答案是有的，就是第五种方式。

第五种方式是bloomfilter，该方法对bitmap进行改进，它可以通过多个哈希函数减少冲突的可能性。通过这种方式，一方面它既可以达到bitmap方法减少内存的作用，另一方面它又同时起到减少冲突的作用。关于bloomfilter原理及其实现，后期肯定会给大家呈上，今天先让大家有个简单的认识。Bloomfilter适用于大型的网络爬虫，尤其是数量级超级大的时候，采用bloomfilter方法可以起到事半功倍的效果，其也经常和分布式爬虫共同配合，以达到爬取的目的。

关于网络爬虫过程中去重策略的五种方式的介绍就先到这里了，不懂的就当了解一下了，问题不大，希望对小伙伴们的学习有所帮助。

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前几天给大家分享了网络爬虫中深度优先算法的介绍及其代码实现过程，没来得及上车的小伙伴们可以戳这篇文章——浅谈网络爬虫中深度优先算法和简单代码实现。今天小编给大家分享网络爬虫中广度优先算法的介绍及其代码实现过程。

广度优先算法和深度优先算法恰好相反，这里继续以上图的二叉树为例。广度优先算法的主要思想是首先从顶级域名A开始，之后从中提取出两个链接B和C，待链接B抓取完成之后，下一个要抓取的链接则是链接B的同级兄弟链接C，而不是说抓取完成链接B之后，立马往下去抓取子链接C或D。待C抓取完成之后，再返回去继续抓取兄弟链接B下的子链接D或者E，尔后再返回去抓取C链接下的兄弟链接F、G、H，以此类推。

从面上看去，广度优先算法是一种以分层的方式进行抓取的策略。首先将第一层的节点抓取完成，尔后抓取第二层的节点，再是依次抓取第三层的节点，以此类推，直到抓取完毕或者达到既定的抓取条件为止。可以认为广度优先算法是一种按照层次的方法进行遍历，所以也被称为宽度优先算法。理解好广度优先算法之后，再来看上图，可以得到该二叉树呈现的爬虫抓取链接的顺序依次为：A、B、C、D、E、F、G、H 、I（这里假设左边的链接先会被爬取）。通过上面的理解，我们可以认为到广度优先算法本质上是通过队列的方式来进行实现的。

下图展示的是广度优先算法的代码实现过程。

最开始传入一个顶节点node（链接A），然后判断节点是否非空，如果为空，则返回，反之非空的话，则将其放入到一个队列列表中，然后开始进行循环。对队列列表中的元素（此时只有节点A）使用pop()方法将其进行取出，然后将该节点的数据进行打印。将节点打印完成之后，看看其是否存在左节点（链接B）和右节点（链接C），如果左节点非空的话，则得到新的左节点（链接B），将其放入到队列列表中去。尔后程序继续往下执行，右节点的实现过程亦是如此，此时将得到右节点（链接C），将其也放入到队列列表中去。此时队列列表中的元素有链接B和链接C，之后再次进行新一轮的循环。通过这种方式，我们便实现了广度优先算法中的分层抓取链接的过程。这个逻辑相对于深度优先算法来说，更为简单。

深度优先算法和广度优先算法是数据结构里边非常重要的一种算法结构，也是非常常用的一种算法，而且在面试过程中也是非常常见的一道面试题，所以建议大家都需要掌握它。

关于网络爬虫中广度优先算法的简单介绍就到这里了，小伙伴们get到木有咧？

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