Как парсить обзоры Walmart с помощью Python Скачать Скрипт на PythonОтправьте ссылку на скачивание по адресу: В одном из наших предыдущих уроков мы узнали о том, как парсить данные о товарах из Walmart, парсинг данных с сайта в excel 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, 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 по ним, чем проводить полноценное исследование рынка, парсер вайлдберриз 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 парсер для opencart очистки отзывов walmart о любом продукте из Walmart buy, просто внеся несколько изменений. Сначала мы создадим поисковый запрос, и, изменив этот поипарсинг с авторизациейковый запропарсинг с авторизацией, 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: 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.

If you have any inquiries pertaining to where by and how to use парсинг данных с сайта, you can get in touch with us at the web-site.