pip install requests pandas

import requestsimport pandas as pdimport time# ===================== 配置参数 =====================# 商品ID（替换为你要采集的京东商品ID）goods_id = "100012345678"# 采集总页数（每页10条评论）total_page = 5# 请求头（伪装浏览器，绕过基础反爬）headers = {    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",    "Referer": "https://item.jd.com/"}# 存储评论数据comment_list = []def get_jd_comments(page):    """单页采集京东商品评论"""
    # 京东官方评论接口
    url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={goods_id}&score=0&sortType=5&page={page}&pageSize=10"
    try:        # 发送请求
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # 抛出请求异常
        data = response.json()        
        # 解析评论数据
        comments = data["comments"]        for item in comments:
            comment_info = {                "商品ID": goods_id,                "用户名": item["nickname"],                "评论内容": item["content"].replace("\n", "").replace("\r", ""),  # 清理换行符
                "评分": item["score"],  # 1-5星
                "评论时间": item["creationTime"],                "点赞数": item["usefulVoteCount"]
            }
            comment_list.append(comment_info)        print(f"第{page}页评论采集完成，共{len(comments)}条")        
    except Exception as e:        print(f"第{page}页采集失败：{str(e)}")if __name__ == "__main__":    print("开始采集京东商品评论...")    # 批量翻页采集（添加延时，避免请求过快）
    for page in range(1, total_page + 1):
        get_jd_comments(page)
        time.sleep(2)  # 每页延时2秒，遵守服务器规则
    
    # 保存为Excel文件
    df = pd.DataFrame(comment_list)
    df.to_excel(f"京东商品{goods_id}评论.xlsx", index=False)    print(f"采集完成！共{len(comment_list)}条评论，已保存为Excel文件")

import requestsimport pandas as pdimport time# ===================== 配置参数 =====================# 商品ID（替换为淘宝商品ID）goods_id = "688123456789"# 采集总页数total_page = 5# 核心：替换为你自己的淘宝Cookiecookie = "你的淘宝Cookie"headers = {    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",    "Referer": "https://item.taobao.com/",    "Cookie": cookie
}

comment_list = []def get_tb_comments(page):    """单页采集淘宝商品评论"""
    # 淘宝评论接口
    url = f"https://rate.taobao.com/feedRateList.htm?auctionNumId={goods_id}&currentPageNum={page}&pageSize=20"
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)        # 淘宝接口返回JSONP格式，清理多余字符转为标准JSON
        data = response.text.strip().strip("()")
        data = eval(data)  # 解析数据
        
        comments = data["comments"]        for item in comments:
            comment_info = {                "商品ID": goods_id,                "用户名": item["user"]["nick"],                "评论内容": item["content"].replace("\n", "").replace("\r", ""),                "评分": item["score"],                "评论时间": item["date"],                "商品规格": item["auction"]["sku"]
            }
            comment_list.append(comment_info)        print(f"第{page}页评论采集完成，共{len(comments)}条")        
    except Exception as e:        print(f"第{page}页采集失败：{str(e)}")if __name__ == "__main__":    print("开始采集淘宝商品评论...")    for page in range(1, total_page + 1):
        get_tb_comments(page)
        time.sleep(3)  # 淘宝反爬更严格，延时调长
    
    # 保存数据
    df = pd.DataFrame(comment_list)
    df.to_excel(f"淘宝商品{goods_id}评论.xlsx", index=False)    print(f"采集完成！共{len(comment_list)}条评论，已保存为Excel文件")

# 安装依赖：pip install fake-useragent
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers["User-Agent"] = ua.random  # 随机生成浏览器UA