一、引言

京東商品評(píng)論是用戶對(duì)商品的真實(shí)反饋，包含了大量有價(jià)值的信息，如產(chǎn)品質(zhì)量、使用體驗(yàn)、服務(wù)評(píng)價(jià)等。通過分析商品評(píng)論，可以幫助企業(yè)了解用戶需求、優(yōu)化產(chǎn)品，也可以為消費(fèi)者提供參考。由于京東沒有公開官方評(píng)論 API，我們需要通過逆向工程分析網(wǎng)頁請(qǐng)求來獲取這些數(shù)據(jù)。

二、接口概述

京東商品評(píng)論數(shù)據(jù)主要通過以下接口提供：

1. 商品評(píng)論列表接口 請(qǐng)求方式: GET 主要參數(shù): productId: 商品 ID（SKU） score: 評(píng)分篩選（0 - 全部，1 - 差評(píng)，2 - 中評(píng)，3 - 好評(píng)） sortType: 排序方式（5 - 時(shí)間排序，6 - 推薦排序） page: 頁碼（從 0 開始） pageSize: 每頁數(shù)量（默認(rèn) 10，最大 100） isShadowSku: 是否為影子 SKU（0 - 否，1 - 是） rid: 曬單 ID（獲取特定曬單的評(píng)論時(shí)使用） fold: 是否折疊評(píng)論（1 - 折疊，0 - 不折疊）
2. 接口返回格式 數(shù)據(jù)格式: JSON 主要字段: comments: 評(píng)論列表 maxPage: 最大頁數(shù) productCommentSummary: 評(píng)論摘要（好評(píng)率、差評(píng)率等） hotCommentTagStatistics: 熱門評(píng)論標(biāo)簽

三、Python 請(qǐng)求示例

下面是使用 Python 實(shí)現(xiàn)京東商品評(píng)論抓取的代碼示例：
python

import requests
import json
import time
import random
from fake_useragent import UserAgent
# 使用示例
# 假設(shè) API 封裝接口地址 
API url=c0b.cc/R4rbK2　 wechat id:Taobaoapi2014
if __name__ == "__main__":
    spider = JDCommentSpider()
    product_id = "100012084348"  # iPhone 12 示例SKU
    
    # 爬取第一頁評(píng)論
    first_page_comments = spider.get_product_comments(product_id, page=0)
    if first_page_comments:
        print(f"第一頁評(píng)論數(shù)量: {len(first_page_comments.get('comments', []))}")
        print(f"好評(píng)率: {first_page_comments.get('productCommentSummary', {}).get('goodRate')}")
    
    # 爬取商品的前3頁評(píng)論
    all_comments = spider.crawl_all_comments(product_id, max_pages=3)
    print(f"總共爬取 {len(all_comments['comments'])} 條評(píng)論")
    
    # 保存評(píng)論數(shù)據(jù)到JSON文件
    with open(f"jd_comments_{product_id}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(all_comments, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    print("評(píng)論數(shù)據(jù)已保存到文件")

四、注意事項(xiàng)

1. 數(shù)據(jù)解析注意點(diǎn) 評(píng)論內(nèi)容可能包含 HTML 標(biāo)簽，需要進(jìn)行清洗 某些字段（如顏色、尺寸）可能為空，需要處理空值 接口返回格式可能隨時(shí)變化，需要定期維護(hù)解析邏輯
2. 進(jìn)階優(yōu)化 使用異步請(qǐng)求庫（如 aiohttp）提高爬取效率 添加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（如 MySQL、MongoDB 或 CSV） 實(shí)現(xiàn)增量爬取（只抓取新評(píng)論）

通過上述方法，你可以獲取京東商品的評(píng)論數(shù)據(jù)。實(shí)際應(yīng)用中，建議根據(jù)具體需求調(diào)整爬取策略，并添加更完善的異常處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)邏輯。