问题：

大四课设选题关于电商爬虫的，部分描述如下：商品询价系统的设计目的在于通过利用爬虫技术，快速检索出目标商品来自不同电商平台的价格，规格，产地，购买人数，评价等级等信息，从而帮助消费者做出决策。
要求：可选择Java或Python语言进行网络爬虫的代码编写；需要提炼商品评价信息并做出量化评估。

网友解答：

5: # 导入所需库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd

# 定义爬取函数
def crawl_data(url):
headers = {“User-Agent”: “Mozilla/5.0”}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, “html.parser”)

# 提取商品信息
name = soup.select_one(“h1.product-title”).text
price = soup.select_one(“span.price”).text
sku = soup.select_one(“div.sku”).text.split(“:”)[-1].strip()

# 提取评价信息
comments = []
for tag in soup.select(“div.comment-content”):
comment = tag.text.strip()
comments.append(comment)

data = {
“name”: name,
“price”: price,
“sku”: sku,
“comments”: comments
}

return data

# 主函数
if __name__ == ‘__main__’:
url = “商品URL”
data = crawl_data(url)

# 评价量化
pos_count = len([c for c in data[“comments”] if sentiment_analyze(c) > 0])
neg_count = len([c for c in data[“comments”] if sentiment_analyze(c) < 0]) data["sentiment"] = pos_count / (pos_count + neg_count) # 保存到CSV df = pd.DataFrame(data, index=[0]) df.to_csv("data.csv", index=False) Joye: 快到大饼挂脖子也能饿死的等级了，建议毕业别吃这口饭，否则以后有苦受 鹅不糊涂: 这不会是ChatGPT写点吧 stellar: 作业就自己写吧 Chowhound: 好难的，毕竟有反爬虫😏 Maye: 作业自己写.jpg 路: 写完发我一份，谢谢有偿（狗头） 天空: 淘宝很难爬，有超难的算法 婷: 有程序员牛逼一点的吗？