背景：大家有探讨稳定京东整店商品评论数据包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据接口完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS高、出滑块概率极低，API整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
不知道各位网购的时候，是否会去留意商品评价，有些小伙伴是很在意评价的，看到差评就不想买了，而有些小伙伴则是会对差评进行理性分析，而还有一类人不在乎这个。京东作为中国最大的电商平台之一，拥有大量的商品评论数据，了解用户对商品的评价和反馈对于企业和消费者来说都非常重要。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，淘宝平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入淘宝平台，淘宝平台提供了丰富的 API 接口，其中商品详情接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集淘宝整站实时商品详情评论数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
京东商城是Python爬虫初学者试手的经典平台，反爬虫程度较低，但评论采取了动态加载的方式，爬取京东商品评论是学习动态爬虫的一个极佳方法。
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业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，JD平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入JD平台，JD平台提供了丰富的 API 接口，其中商品详情接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集JD整站实时商品详情数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，拼多多平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入拼多多平台，拼多多平台提供了丰富的 API 接口，其中商品详情接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集拼多多整站实时商品详情数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，阿里巴巴中国站（1688）平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入 1688 平台，1688 平台提供了丰富的 API 接口，其中商品详情接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集 1688 整站实时商品详情数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
自从上次写了一篇教师节送什么？Python教你挑选礼物，让我对淘宝的其他信息产生了产生了很大的兴趣，所以，利用中秋节假期研究了下怎么爬取淘宝商品评价。
业务背景：大家有探讨稳定采集淘宝天猫商品详情页面数据及商品评论数据包括App端和H5端及PC端，采集数据包括：商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，店铺卖家回复内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据接口用于数据分析完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS高、出滑块概率极低，API整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
需要注意的是，ChatGPT生成的代码可能不是完美的，仍需自己进行测试、调整和验证。它只是一个辅助工具，而不是替代你自己学习和实践的方式。将ChatGPT作为学习和探索的工具，并与其他资源相结合，可以帮助你提高爬虫水平。
业务场景：大家有探讨稳定采集天猫商品详情搬货至京东店铺，采集数据包括：获取商品列表和商品详情页面数据，包括：价格，主图、价格、标题，sku，sku描述等页面上有的数据接口完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS高、出滑块概率极低，API整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
以抓取京东 App 的商品信息和评论为例，实现 Appium 和 mitmdump 二者结合的抓取。抓取的数据分为两部分：一部分是商品信息，我们需要获取商品的 ID、名称和图片，将它们组成一条商品数据；另一部分是商品的评论信息，我们将评论人的昵称、评论正文、评论日期、发表图片都提取，然后加入商品 ID 字段，将它们组成一条评论数据。最后数据保存到 MongoDB 数据库。
互联网购物现在已经是非常普遍的购物方式，在互联网上购买商品并且使用之后，很多人都会回过头来对自己购买的商品进行一些评价，以此来表达自己对于该商品使用后的看法。商品评价的好坏对于一个商品的重要性显而易见，大部分消费者都以此作为快速评判该商品质量优劣的方式。所以，与此同时，有些商家为了获得好评，还会做一些 "好评优惠" 或者 "返点" 活动来刺激消费者评价商品。 既然商品评价对于消费者选购商品而言至关重要，那么我想试试可以从这些评价信息中获取到怎样的价值，来帮助消费者快速获取到关于该商品的一些重要信息，给他们的
业务场景：作为全球最大的 B2B 电子商务平台之一，阿里巴巴国际站提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入阿里巴巴国际站。大家有探讨稳定采集阿里巴巴整站实时商品详情数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以
译者：Amber Li 审校：Sarah 本文长度为3690字，预估阅读时间10分钟。 导读：本文作者通过以几个APP作为实例，说明了几种适用于在海外快速营销的锦囊妙计。 近年来，中国企业越来越多的走出国门加入了海外商战，期望海外网上商店有更多的流量和销售吗？上期我们介绍了7种获取流量提升海外销售额的技巧，很多做海外业务的朋友反馈希望能跟小编学习更多给力技巧，今天小编就再给大家介绍6种神秘利器！（偷偷告诉你，如果大家点赞超过200，小编将亲自会为大家奉上一份惊喜！） 好了！已经迫不及待了，先一起来学习吧！
今天来爬一爬京东评论，以下代码不需要selenium，直接使用requests大规模爬取指定商品的评论，并保存到csv中，效率极高，确定不往下看看嘛？
简介：商品评论可以帮助购买用户更加了解产品，做出更优的购买决策，也可以帮助商家获知商品的优缺点，获取消费者的喜好。本次实验我们将学习中文商品情感判定，通过构建SVM模型和高斯朴素贝叶斯模型对商品评论进行分类。
业务场景：大家有探讨稳定采集天猫商品详情搬货至拼多多店铺，采集数据包括：获取商品列表和商品详情页面数据，包括：价格，主图、价格、标题，sku，sku描述等页面上有的数据接口完整解决方案。这个引起了我技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS高、出滑块概率极低，API整体稳定，可满足业务场景的性能需求。
这前段时间有一件“格力举报奥克斯空调质量"的事情，当时看一下京东这两家店铺，感觉很有意思，看着就觉得奥克斯空调选购指
选择对应版本驱动chromedriver.exe，下载到本地，放在工程路径下即可。
作为一个资深吃货，网购各种零食是很频繁的，但是能否在浩瀚的商品库中找到合适的东西，就只能参考评论了！今天给大家分享用python做个抓取淘宝商品评论的小爬虫！
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
众所周知，爬虫比较难爬取的就是动态生成的网页，因为需要解析 JS, 其中比较典型的 例子就是淘宝，天猫，京东，QQ 空间等。所以在我爬取京东网站的时候，首先需要确 定的就是爬取策略。因为我想要爬取的是商品的信息以及相应的评论，并没有爬取特定 的商品的需求。所以在分析京东的网页的 url 的时候, 决定使用类似全站爬取的策略。 分析如图：
无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启买买买模式，不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。
业务场景：作为全球最大的 B2C 电子商务平台之一，shopee 平台提供了丰富的商品资源，吸引了大量的全球买家和卖家。为了方便开发者接入拼多多平台，shopee 平台提供了丰富的 API 接口，其中商品详情接口是非常重要的一部分。大家有探讨稳定采集 shopee 整站实时商品详情数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家昵称，追评内容，商品属性，追评属性图片等页面上有的数据完整解决方案帮助买家更准确地进行商品选购。这个引起了我对技术挑战的兴趣。目前，自己做了压测，QPS 高、出滑块概率极低，API 整体稳定，可满足商品分析，竞品分析，品牌监控，商品搬家，商品上传，商城建设，淘宝客，erp 选品，店铺同步，CID 店铺订单回传接口等业务场景的性能需求。
现如今各种APP、微信订阅号、微博、购物网站等网站都允许用户发表一些个人看法、意见、态度、评价、立场等信息。针对这些数据，我们可以利用情感分析技术对其进行分析，总结出大量的有价值信息。例如对商品评论的分析，可以了解用户对商品的满意度，进而改进产品；通过对一个人分布内容的分析，了解他的情绪变化，哪种情绪多，哪种情绪少，进而分析他的性格。怎样知道哪些评论是正面的，哪些评论是负面的呢？正面评价的概率是多少呢？
一天，一朋友扔给我一个链接https://item.jd.com/100000499657.html，让我看看这个歌商品的所有评论怎么抓取，我打开一看，好家伙，竟然有近300万条评论，不是一个小数目啊。
在商品页面，打开 Chrome 的控制台，切换至 Network 页，再把商品页面切换到评价标签下，选择一个评论文字，如“薄款、穿着舒适、满意”，在 Network 中搜索。
数据虽然客观，有时也是会骗人的。在与数据打交道的过程中，我们可能经常会犯一些错误，导致分析的结论出现较大的偏颇。因此，在做数据分析时，我们需要警惕这5个常见误区。 产品数据是产品经理量化产品的重要方面
网络竞品分析是指通过互联网收集、分析和比较竞争对手的信息，以了解他们的优势和劣势，找出自己的差距和机会，制定有效的竞争策略。网络竞品分析涉及的信息包括竞争对手的产品、价格、渠道、营销、用户反馈等方面。爬虫技术是一种自动化地从网页上提取数据的方法，它可以帮助我们快速地获取大量的网络竞品信息，并进行存储、清洗、分析和可视化，从而获得有价值的洞察。
作为商家，关心的事情是消费者给与的评价好坏，更进一步说，是关心差评，毕竟，好事不出门，坏事传千里，所以当有新的差评产生的时候，商家要第一时间收到通知并及时恰当的处理；同时，了解所有评价的整体变化趋势，比如好评率差评率，以及评论热门标签、整体情感倾向等等，对于商家的运营策略调整，也是非常重要的一环，以上这些凸显了商品评论监控对于商家的重要性。
上次课给大家介绍了文本关键词提取的常用方法，本节课老shi将给大家讲解自然语言处理的另一个重要应用——文本情感分析。众所周知，很多场景下，我们都需要用到情感分析技术。比如，做金融产品量化交易，需要根据舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基金期货的态度；电商交易需要根据买家的评论数据来分析商品的预售率等等。那么到底什么是文本情感分析，我们又该如何做文本情感分析呢？
京东商品详情页中的评价，有多个分类：【全部评价】、【晒图】、【视频晒单】、【追评】、【好评】、【中评】、【差评】。其中【全部评价】默认展现，其他需点击后展现。本文以按【差评】筛选采集为例讲解。实例网址：https://item.jd.com/100005185609.html；https://item.jd.com/100006607505.html；https://item.jd.com/100004770263.html。
在过去我们介绍的推荐方法中，特别是电商领域的推荐，其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction)，如用户购买了xx物品，点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章，将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来，并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
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最近有三个产品的改版引起了我的注意：一个是网易跟帖上线了标签功能，用户可以给其他跟帖用户打上特定标签，看上去是为了提升互动性和实现用户自运营；第二是百度图片搜索频道，很多图片已经自带标签进而实现结合图
本次python实战，主要目标是利用 Python爬取京东商品评论数，如上图所示：爬取“Python之父”推荐的小蓝书，这些信息主要包括用户名、书名、评论等信息。
本项目的文本情感分析使用的是基于情感字典的文本情感分析。 为了能够正确标注一段中文文本的情感。需要如下几个情感字典： ①停用词字典：用于过滤掉一段文本中的噪声词组。 ②情感词字典：用于得到一段文本中带有情感色彩的词组及其评分。 ③程度副词字典：代表情感词的强烈程度，相当于情感词的权重。 ④否定词字典：用于判断其后情感词的意思究竟是好（正极性）还是坏（负极性），若情感词前有否定词，则情感得分-1。 情感字典以及评分通常由手工标注完成，而标注是一项费时又费力的活，因此这四个字典都是由网络搜集而来。
redis是一个key-value类型的非关系型数据库，基于内存也可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型，比较容易解决各种问题 Redis的Value支持5种数据类型，string、hash、list、set、zset（sorted set）;
简介：商品评论可以帮助购买用户更加了解产品，做出更优的购买决策，也可以帮助商家获知商品的优缺点，获取消费者的喜好。本次实验我们将学习中文商品情感判定，通过构建高斯朴素贝叶斯模型和SVM模型和对商品评论进行分类。
词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。
Charles是一个网络抓包工具，我们可以用它来做App的抓包分析，得到App运行过程中发生的所有网络请求和响应内容，这就和Web端浏览器的开发者工具Network部分看到的结果一致。 相比Fiddler来说，Charles的功能更强大，而且跨平台支持更好。所以我们选用Charles作为主要的移动端抓包工具，用于分析移动App的数据包，辅助完成App数据抓取工作。 一、本节目标 本节我们以京东App为例，通过Charles抓取App运行过程中的网络数据包，然后查看具体的Request和Response内
在拼多多上，有数以百万计的商品，每天都有成千上万的人进行购买。对于拼多多商家来说，了解商品的销售情况以及市场需求是非常重要的。而想要了解这些信息，就需要进行数据采集。在本文中，我们将介绍一些拼多多商品数据采集技术。
区块链从本质来讲，它便是一个互联网新的技术，是由多种多样技术性构建的一个互联网上底层协议技术性，它可以支撑在互联网上完成价值的传输。区块链技术开发设计在现行政策的全力提倡中，慢慢迈向实体线落地式的全过程。
当今世界上有太多的文本信息，几乎没有人能够拥有足够的时间去阅读所有我们想了解的东西。但令人感到欣喜的是，目前LLM在文本概括任务上展现了强大的水准，也已经有不少团队将这项功能插入了自己的软件应用中。
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