整体过程

爬取iphone12京东前十页评价相关内容，生成excel表格，进行数据可视化分析

爬虫部分

找到要爬取的url网页 ，调用requests库进行模拟浏览器请求访问；
利用防盗链User-Agent来辅助获取目标网页
将网页评价str类内容进行JSON格式内容替换
然后找到字典里所要爬取的键-key（主要爬取颜色，评价内容，手机内存）
将爬取的数据存储到excel当中进行保存为.xlsx文件；
然后进行数据可视化分析 _绘制饼图更加直观方便看出哪种型号的手机销量更好

数据可视化分析

生成的Excel表格

爬虫生成excel文件代码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time      : 2021/9/7 9:04
# @Author    : LJH
import requests
import json
import time
import openpyxl
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import quote #转换中文的工具

def get_comments(productId,page):
    headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.63 Safari/537.36"
               }
    url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={0}&score=0&sortType=5&page={1}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1".format(productId,page)
    #url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId=100004770263&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1"
    resp = requests.get(url,headers=headers)
    print(resp.text)
    s = resp.text.replace('fetchJSON_comment98(','')
    s = s.replace(');','')
    # 替换完成后将str类数据转换为JSON数据
    Json_data = json.loads(s)
    return Json_data

def get_max_page(productId):
    dic_data = get_comments(productId,0)
    max_page = dic_data["maxPage"]
    return max_page

def get_info(productId):
    #max_page = get_max_page(productId)
    max_page = 10
    lst = [] # 用来存取提取到的商品数据
    for page in range(1,max_page+1):
        dic_data = get_comments(productId,page)
        comment_lst = dic_data['comments']
        for item in comment_lst:
            content = item["content"]
            productColor = item["productColor"]
            productSize = item["productSize"]
            lst.append([content,productColor,productSize])
        time.sleep(3)
    save(lst)

#用于将爬取的数据存储到excel当中
def save(lst):
    wk = openpyxl.Workbook() #创建工作簿对象
    sheet = wk.active        #获取活动表
    for i in lst:           #将列表中的数据添加到活动表中，列表中一条数据在excel中是一行
        sheet.append(i)
    #将工作簿保存至磁盘上
    wk.save("京东Apple销售数据.xlsx")
#测试
if __name__ == '__main__':
    productId = 100004770263
    page = 0
    #print(get_comments(productId,page))
    # print(get_max_page(productId))
    get_info(productId)

数据可视化分析代码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time      : 2021/9/7 11:11
# @Author    : LJH

#数据可视化分析  使用pandas比较好
import openpyxl
import matplotlib.pyplot as pit

#从excel中读取数据
wk = openpyxl.load_workbook("京东Apple销售数据.xlsx")
sheet = wk.active #获取活动表sheet

#获取最大行数和列数
rows = sheet.max_row      #100行
cols = sheet.max_column   #3列

lst = []
for i in range(1,rows+1):
    size = sheet.cell(i,3).value
    lst.append(size)
# for i in lst:
#     print(i)
"""数据统计 用字典内存作key，数量作value"""
dic_size = {}
for i in lst:
    dic_size[i] = 0
for i in lst:
    for size in dic_size: #遍历字典
        if size == i:
            dic_size[size]+=1
            break             #碰到相同键key加1
for i in dic_size:
    print(i,dic_size[i])
#做百分比
lst_total = []
for i in dic_size:
    lst_total.append([i,dic_size[i],dic_size[i]/100*1.0])
for i in lst_total:
    print(i)
'''数据统计完毕，开始进行数据可视化——画饼'''
labels = [i[0] +'内存'for i in lst_total]  #使用列表生成式得到饼图的标签
fraces = [i[2] for i in lst_total]
pit.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
pit.pie(x=fraces,labels=labels,autopct='%1.1f%%')
# pit.show()
pit.savefig("京东Apple销售数据.jpg")