可视化采集软件火车浏览器抓取商品评论

电商商品评论数据可以用来研究用户情感和语义分析，同时也可以作为竞品口碑分析的切入点，那么如何抓取商品评论呢？可视化采集软件火车浏览器是这样操作的~

我们以某宝为例，用下面这个地址进行讲解，采集该商品下所有的评论内容以及用户名称：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.37.H4k5BQ&id=521456274218&ns=1&abbucket=8#detail  

配置过程第一步：本次实验将数据保存在sqlite数据库中，数据库配置中设置数据库路径：

第二步：使用打开网页步骤，打开商品页面。打开页面需要时间，因此打开网页步骤后面需加上暂停等待。并设置执行sql步骤，创建sql 表。

第四步：点击评论选项，加载出评论内容。评论的xpath 可以在火狐中分析。评论加载需要时间，因此点击之后需要加一步暂停等待。第三步：加一个滚动条设置，将页面滚动到累计评论的位置，以便观察运行结果。

第六步：第一页的评论采集后，我们就可以点击下一页，以采集下一页的内容了。第五步：提取评论每行的内容保存至list变量。

第八步：清空提取的list变量，然后加一步跳转，这样就可以形成循环运行，提取评论中所有页面的内容。第七步：上一步点击下一页需要暂停等待的时间，接下来的一步，可以将上一页提取的内容list,遍历一下，循环插入数据库。

脚本步骤编写后样式

在一系列可视化的操作之后，电商商品的评论数据就可以测试运行并采集保存了，可视化采集软件火车浏览器操作比较便捷，每一步骤都是自由组合的，所见即所得，可以满足我们多样化的运行需求。