Как парсить обзоры Walmart с помощью Python

Как парсить обзоры Walmart с помощью Python Скачать Скрипт на PythonОтправьте ссылку на скачивание парсер сайтов по ключевым словам адресу: В одном из наших предыдущих уроков мы узнали о том, как парсить данные о товарах из Walmart, такие как цена товара, название, рейтинги и т.д. В этом уроке мы узнаем, как парсить отзывы о продуктах i.e. отзывы, которые дают товару его покупатели. Так что узнайте о обзорах Scrape Walmart.Из этих обзоров можно сделать много выводов, поскольку они дают из первых рук данные различных клиентов о том, что им нравится, не нравится, какие функции они ожидают от продукта, парсер олх насколько они чувствительны к цене и т. Д. Знание всей этой информации помогает производителям вносить изменения в свои предложения для увеличения продаж. Гораздо проще использовать эти обзоры и провести полный анализ данных парсер сайтов по ключевым словам ним, чем проводить полноценное исследование рынка, особенно для небольшого производителя, который не может тратить много денег на исследования. Парсинг этих обзоров может быть утомительной задачей, если ее плохо спланировать, потому что, как правило, для популярного продукта эти обзоры занимают тысячи страниц.В этом уроке мы создадим скрипт, который можно будет использовать для очистки отзывов walmart о любом продукте из Walmart buy, веб парсинг просто внеся несколько изменений. Сначала мы создадим поисковый запрос, и, изменив этот поисковый запрос, мы сможем перейти к различным продуктам и просмотреть их отзывы. Мы отправимся в https://www.walmart.com/search/?query=hand-soap и соскребите отзывы, представленные различным ручным мылом.Давайте перейдем к коду:Import Libraries import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup Определите поисковый запрос, вы можете изменить его, чтобы парсить данные для любых других продуктов:search_query=’hand-soap’ base_url=https://www.walmart.com/search/?query= url=base_url+search_query Выход:Определение заголовков:header=’User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0, Win64, x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Safari/537.36′,’referer’:’https://www.amazon.com/s?k=nike+shoes+men&crid=28WRS5SFLWWZ6&sprefix=nike%2Caps%2C357&ref=nb_sb_ss_organic-diversity_2_4’Отправить запрос на получение:search_response=requests.get(url,headers=header) Создайте функцию для получения содержимого страницы требуемого запроса: эта функция отправит запрос get на URL-адрес и захватит содержимое html.cookie= # insert request cookies within def getWalmartSearch(search_query): url=’https://www.walmart.com/search/?query=’+search_query print(url) page=requests.get(url,headers=header) if page.status_code==200: return page else: парсер google maps return ‘Error’ Extract data id of every product: On Walmart website every product has a unique identification number assigned called data id. By finding these id’s and adding it to the base url we can go the individual product page and from there we can see all reviews and grab it. So let’s see where this data id is:In above image we can clearly see data id, same way we can find data id for any product on Walmart.data_id=[] response=getWalmartSearch(‘hand-soap’) soup=BeautifulSoup(response.content) for i in soup.findAll(‘div’,’class’:’search-result-gridview-item-wrapper’): data_id.append(i.a[‘href’].split(‘/’)[-1]) Now that we have data id we can go to individual product pages and grab the reviews:reviews=[] for j,k in zip(data_id,range(1,20)): response=requests.get(‘https://www.walmart.com/reviews/product/’+str(j)+’?page=’+str(k),headers=header) soup=BeautifulSoup(response.content) for i in soup.findAll(‘div’,’class’:’review-body’): reviews.append(i.text) Create a pandas data frame:rev=’reviews’:reviews review_data=pd.DataFrame.from_dict(rev) pd.set_option(‘max_colwidth’,800) review_data.head(10) Output:More about Walmart review scraper once look at the sample data that we have previously scraped so you can get proper idea.

Should you liked this information as well as you want to obtain details relating to парсер сайтов в excel kindly visit the web-page.