java爬取商品评论，分词生成词云

小灰灰 2023-06-10 16:20 66阅读 0赞

### 需求 ###

一般我们在购买一件商品的时候，都会习惯性的翻看评论，查看大家对这件商品的评价，但是有时候评论太多，而我们想快速了解一下消费者对这件商品的评价是什么样的。  
![评论数量][20191028154653642.png]  
这里就使用java实现一个简单爬虫，爬取某款内存条的评论，根据评论中的关键词生成词云，让我们对这款内存条有一个大致的了解。结果如下：  
![词云][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
可见，大家对这款内存条的评价还是不错的。

### 具体实现 ###

#### 找到获取商品评论信息的api ####

打开一个购物网站的首页，搜索关键词“内存条”，我们以第一个为例，下拉找到“评价”。可见“商品介绍”、“商品评价”等是使用tab栏切换来实现的，于是我们猜测这里点击“商品评价”的时候前端会使用ajax向后端发送请求获取数据。  
![tab][]  
于是我们按`F12`打开控制台（这里以火狐浏览器为例），找到“网络”，再点击：“商品评价”，这个时候可以看到浏览器发出的所有请求以及服务器做出的响应（如果没有请求显示的话可能是浏览器有缓存，我们可以选择禁用缓存，再次刷新）。  
![network][]  
这个时候我们就开始寻找哪条请求是获取所有评论的请求了，在过滤条件我们选择`HTML`和`其他`，可以过滤出后端返回的数据类型为json或者html的请求。我们发现有两个返回数据比较大，初步猜测获取评论的api是其中一个。  
![筛选][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
点开进行对比之后，我们可以找到获取评论对应的接口：  
![找到接口][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
这个时候我们就拿到了获取评论的api  
![获取评论的api][api]

#### 通过代码发送请求 ####

新建一个`maven`项目，关于发送请求的工具类，这里使用的是Hutool，详细信息可以参考官方文档：https://www.hutool.cn/docs/\#/

<dependency>
        <groupId>cn.hutool</groupId>
        <artifactId>hutool-all</artifactId>
        <version>5.0.3</version>
    </dependency>

在发送请求之前我们需要先设置请求头信息：  
其中字段`User-Agent`用于传达浏览器的种类，这里我们就伪装成火狐浏览器。字段`Referer`会告知服务器请求的原始资源的 URI，也就是说这个字段表示请求是从哪个页面发起的。  
![请求头信息][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

public class App { 
        public static final String GET_COMMENTS_URL = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv347&productId=100007698730&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1";
    
        public static void main(String[] args) { 
            HttpRequest req = HttpUtil.createGet(GET_COMMENTS_URL);
            req.header("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0");
            req.header("Referer", "https://item.jd.com/45194954688.html");
            System.out.println(req.execute().body());
        }
    }

运行结果如下，我们会发现这是一段jsonp格式的内容，去掉头尾多余部分就是我们需要的json字符串：  
![返回的数据][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
这个时候我们可以复制json信息，在百度搜索“json格式化”，会有许多在线格式化json的工具。

> 个人推荐这个网站：https://www.json.cn/

![json格式化][json]  
这个时候我们就可以看到`comments`数组是评论信息，其中`content`字段就是评论的内容。知道了评论内容的具体位置之后下面就是解析json了，这里使用alibaba的`fastjson`，爬取到评论内容之后我们先将其存入List中。

*  fastjson依赖

<dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.62</version>
    </dependency>

public static void main(String[] args) { 
    	HttpRequest req = HttpUtil.createGet(GET_COMMENTS_URL);
    	req.header("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0");
    	req.header("Referer", "https://item.jd.com/45194954688.html");
    	String respJson = StrUtil.sub(req.execute().body(), 25, -2);
    	JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(respJson);
    	JSONArray comments = jsonObject.getJSONArray("comments");
    	ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
    	comments.forEach(comment -> list.add(((JSONObject) comment).get("content").toString()));
    	list.forEach(System.out::println);
    }

> 其中StrUtil.sub为Hutool工具类中的方法，用于分割字符串，这里用于提取出json字符串

运行结果如下：  
![运行结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

#### 分页获取数据，以及代码的封装 ####

观察url的参数，发现出现了名字为`page`的参数，猜测这里的page表示页码。  
![page参数][page]  
当我们点击第二页的时候，再次查看控制台，找到请求的url  
![点击第二页][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
对比两个url，发现page由0变为1  
![对比url][url]  
这里我们就可以封装一个方法用于获取所有评论，并将数据储存到文件中（这个过程可能会很慢）：  
![爬取数据保存到文件][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

> StrUtil.format用于格式化字符串  
> RandomUtil.randomInt用户产生2秒到5秒之间的随机时间，防止ip被封  
> FileUtil.write用于将字符串写入文件，并采用追加模式  
> 详情可以参考Hutool的官网。

运行程序之后发现评论已写入文件：  
![写入文件的评论][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

#### 分词 ####

> 分词这里使用hanLP，官方网站：http://hanlp.com/。官方文档：https://github.com/hankcs/HanLP/blob/master/README.md

引入依赖：

<dependency>
        <groupId>com.hankcs</groupId>
        <artifactId>hanlp</artifactId>
        <version>portable-1.7.5</version>
    </dependency>

这里我们不仅需要分词，还要筛选出所有的形容词和副词，因为一般根据形容词和副词可以看出消费者对这件商品的看法。查阅hanLP官方文档发现，我们可以使用NLP分词：  
![NLP分词][NLP]  
使用NLP分词之前我们需要先下载data，如下：  
![data下载][data]  
并且在`resources`下面新建`hanlp.properties`配置data所在目录，新建`log4j.properties`用于配置日志（可自行百度）  
![配置文件][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
这个时候我们就可以分词并且进行统计了：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
        List<String> comments = FileUtil.readLines("E:\\User\\Desktop\\comments.txt", Charset.defaultCharset());
        Map<String, Long> map = participle(comments);
        System.out.println(map);
    }
    
    private static Map<String, Long> participle(List<String> list) { 
        Map<String, Long> map = list
                .stream()
                .flatMap(string -> { 
                    Sentence analyze = NLPTokenizer.analyze(string);
                    List<IWord> wordList = analyze.wordList;
                    return wordList.stream()
                            .filter(word -> word.getLabel().contains("a"))
                            .map(word -> word.getValue());
                })
                .collect(Collectors.groupingBy(String::toString, Collectors.counting()));
        return map;
    }

> 代码中的`word.getLabel().contains("a")`是找出所有词性中包含a的，分词之后，形容词的标签为`a`，副词为`ad`，这里实际上是找出所有的形容词和副词。  
> 最后在`collect`操作中按照分词进行分组，并统计出分词出现的频率

运行结果：  
![运行结果][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

#### 生成词云 ####

> 生成词云使用的是kumo，项目地址：https://github.com/kennycason/kumo

引入依赖

<dependency>
        <groupId>com.kennycason</groupId>
        <artifactId>kumo-core</artifactId>
        <version>1.17</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>com.kennycason</groupId>
        <artifactId>kumo-tokenizers</artifactId>
        <version>1.17</version>
    </dependency>

参考官方文档，如果分词和词频都是已知的，我们就可以自己构造`List<WordFrequency>`，上面我们已经进行了分词和词频的计算，所以这里采用这种方法。  
![官网描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

> kumo自带有中文分词分析器，如果使用kumo自带的分词的话可以不必使用hanLP，具体可以参考kumo的文档。这里使用hanLP主要有以下好处：1. 可以根据词性筛选出词语。2. 可以自定义筛选条件。3. 分词更加准确

public static void toImage(Map<String, Long> words, String filePath) { 
        final List<WordFrequency> wordFrequencies = new ArrayList<>();
        // 构造List<WordFrequency>
        words.forEach((k, v) -> wordFrequencies.add(new WordFrequency(k, Math.toIntExact(v))));
    
        // 设置图片大小
        final Dimension dimension = new Dimension(600, 600);
        // 生成词云对象，设置图片大小，图像形状
        final WordCloud wordCloud = new WordCloud(dimension, CollisionMode.RECTANGLE);
        // 每个词语的边界
        wordCloud.setPadding(0);
        // 设置图片背景色
        wordCloud.setBackgroundColor(Color.WHITE);
        // 设置背景形状为方形
        wordCloud.setBackground(new RectangleBackground(dimension));
        // 设置词云显示的三种颜色，越靠前设置表示词频越高的词语的颜色
        wordCloud.setColorPalette(new ColorPalette(Color.RED, Color.GREEN, Color.YELLOW, Color.BLUE));
        // 字体标量：第一个参数为字体的最小值，第二个参数为字体的最大值
        wordCloud.setFontScalar(new LinearFontScalar(20, 100));
        // 设置一款中文字体
        wordCloud.setKumoFont(new KumoFont(new Font("华文新魏", 2, 20)));
        // 生成词云
        wordCloud.build(wordFrequencies);
        wordCloud.writeToFile(filePath);
    }

在main函数里面调用，即可生成词云：

生成的图片如下，我们可以看出大部分用户对其的评价都很不错：  
![生成的图片][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

##### 完整代码 #####

package com.qianyucc.WordCloud.test;
    
    import cn.hutool.core.io.*;
    import cn.hutool.core.util.*;
    import cn.hutool.http.*;
    import com.alibaba.fastjson.*;
    import com.hankcs.hanlp.corpus.document.sentence.*;
    import com.hankcs.hanlp.corpus.document.sentence.word.*;
    import com.hankcs.hanlp.tokenizer.*;
    import com.kennycason.kumo.*;
    import com.kennycason.kumo.bg.*;
    import com.kennycason.kumo.font.*;
    import com.kennycason.kumo.font.scale.*;
    import com.kennycason.kumo.palette.*;
    
    import java.awt.*;
    import java.nio.charset.*;
    import java.util.*;
    import java.util.List;
    import java.util.stream.*;
    
    /** * @author lijing * @date 2019-10-28 16:18 * @description 爬取评论，分词生成词云 */
    public class App { 
        public static final String GET_COMMENTS_URL = "https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv347&productId=100007698730&score=0&sortType=5&page={}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1";
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException { 
            for (int i = 0; i < 17; i++) { 
                Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(1000 * 2, 1000 * 5));
                List<String> comments = getComments(i);
                FileUtil.writeLines(comments, "E:\\User\\Desktop\\comments.txt", Charset.defaultCharset(), true);
            }
            List<String> comments = FileUtil.readLines("E:\\User\\Desktop\\comments.txt", Charset.defaultCharset());
            Map<String, Long> map = participle(comments);
            toImage(map, "E:\\User\\Desktop\\WordCloud.png");
        }
    
        public static void toImage(Map<String, Long> words, String filePath) { 
            final List<WordFrequency> wordFrequencies = new ArrayList<>();
            // 构造List<WordFrequency>
            words.forEach((k, v) -> wordFrequencies.add(new WordFrequency(k, Math.toIntExact(v))));
    
            // 设置图片大小
            final Dimension dimension = new Dimension(600, 600);
            // 生成词云对象，设置图片大小，图像形状
            final WordCloud wordCloud = new WordCloud(dimension, CollisionMode.RECTANGLE);
            // 每个词语的边界
            wordCloud.setPadding(0);
            // 设置图片背景色
            wordCloud.setBackgroundColor(Color.WHITE);
            // 设置背景形状为方形
            wordCloud.setBackground(new RectangleBackground(dimension));
            // 设置词云显示的三种颜色，越靠前设置表示词频越高的词语的颜色
            wordCloud.setColorPalette(new ColorPalette(Color.RED, Color.GREEN, Color.YELLOW, Color.BLUE));
            // 字体标量：第一个参数为字体的最小值，第二个参数为字体的最大值
            wordCloud.setFontScalar(new LinearFontScalar(20, 100));
            // 设置一款中文字体
            wordCloud.setKumoFont(new KumoFont(new Font("华文新魏", 2, 20)));
            // 生成词云
            wordCloud.build(wordFrequencies);
            wordCloud.writeToFile(filePath);
        }
    
        private static Map<String, Long> participle(List<String> list) { 
            Map<String, Long> map = list
                    .stream()
                    .flatMap(string -> { 
                        Sentence analyze = NLPTokenizer.analyze(string);
                        List<IWord> wordList = analyze.wordList;
                        return wordList.stream()
                                .filter(word -> word.getLabel().contains("a"))
                                .map(word -> word.getValue());
                    })
                    .collect(Collectors.groupingBy(String::toString, Collectors.counting()));
            return map;
        }
    
        private static List<String> getComments(int page) { 
            HttpRequest req = HttpUtil.createGet(StrUtil.format(GET_COMMENTS_URL, page));
            req.header("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0");
            req.header("Referer", "https://item.jd.com/45194954688.html");
            String respJson = StrUtil.sub(req.execute().body(), 25, -2);
            JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(respJson);
            JSONArray comments = jsonObject.getJSONArray("comments");
            ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
            comments.forEach(comment -> list.add(((JSONObject) comment).get("content").toString()));
            return list;
        }
    }

[20191028154653642.png]: /images/20230531/ba17070b14fe429fb3e381b65be02d71.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/97529c76025d4dff97f19087dd1a0000.png
[tab]: /images/20230531/b685601549944330b9956470b94a859e.png
[network]: /images/20230531/bd834a889dc344efbcd37c11868697f7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230531/dcaff62aa9c34f73a1f2a0fa1ce257e3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230531/484f6591ee674d7e934daafc80519690.png
[api]: /images/20230531/a6aa5c1b15cf4dc7a9c641749faa31e3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230531/9e0d7fd26f7b40dea25286901b56b1e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230531/cd6afaef8bf243c390751d07fc6cdc6f.png
[json]: /images/20230531/ac2e31938c6b429183bfabc1435dcc7e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230531/df59192bba66416bb2cc3c39b2471890.png
[page]: /images/20230531/5a2eec77db83413091210217c9b23e81.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20230531/acb0687b14b34053bb48880d195ba851.png
[url]: /images/20230531/f5b00d4b2084486690c88c23e0af78e7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20230531/8989aadec0874ba2bb6596a9ea11888a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpMzQ1NTI3NzkyNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20230531/c9542aee28794040b1cccea6b49a9640.png
[NLP]: /images/20230531/dddf7b5f9a0d40beac831c26fac176ed.png
[data]: /images/20230531/73487563e1ce44f89465c5d2ca2319cf.png
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