你是否也曾思考过——京东上成千上万的商品，消费者到底都在评论什么？本次我们通过构建一套系统化爬虫方案，成功抓取了京东平台上975个热销商品的多维度评论数据，总计获取10w+条有效评论。下面为大家揭秘我们的技术方案与实操过程。
1、爬虫目标：精准抓取评论数据
我们爬取的目标内容包括：商品基本信息（名称、价格、关键词）+商品链接与唯一识别码+评论内容、评论时间、评论地区等
通过item_search关键字搜索和item_get获取商品详情
2 评论信息提取
基于第一步中获取的商品链接，通过item_review接口爬取评论信息。通过商品ID批量获取商品最新评论，实时数据更新，让你更快得到最新的数据，内容包含：用户评价内容，评论时间，评论地区，评论星级等。
精准关联商品与评论
通过提取商品的唯一ID与评论中的商品ID字段，实现一对一数据绑定，为后续分析铺平道路：
✅ 评论 → 商品映射
✅ 地区/时间 → 用户行为趋势追踪
✅ 数据可直接用于建模与可视化展示
这一整套系统化的数据采集方案，不仅实现了从网页到结构化数据的全流程自动化，而且也为后续的消费行为分析、文本挖掘、舆情监测等应用打下了坚实的数据基础。
