淘宝商品评论爬虫：JSONP解析与DrissionPage API监听实战 | ZapcoMan's world

前言

淘宝作为国内最大的电商平台，其商品评论数据对于选品分析、竞品研究、舆情监控等场景至关重要。然而，淘宝的反爬机制非常复杂，评论数据通过 JSONP 格式返回，且涉及签名验证、Cookie 管理等多重防护。

本文基于真实的淘宝商品评论爬虫项目源码，从三个维度展开讲解：纯 requests 请求 + JSONP 正则解析、CSV 数据结构化存储、以及使用 DrissionPage 监听浏览器 API 请求的自动化方案。三种方案各有优劣，适合不同的场景。

技术背景

淘宝评论接口分析

淘宝商品评论通过以下 API 获取：

GET https://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.taobao.rate.detaillist.get/6.0/

该接口返回 JSONP 格式的数据，即用回调函数包裹的 JSON：

mtopjsonp14({"api":"mtop.taobao.rate.detaillist.get","data":{"rateList":[...]}})

需要用正则表达式将 JSON 部分提取出来才能解析。

JSONP 格式说明

JSONP（JSON with Padding）是一种跨域数据传输方式。服务器返回的不是纯 JSON，而是将 JSON 数据作为参数传递给一个回调函数。淘宝使用 mtopjsonp14 作为回调函数名，我们需要匹配 mtopjsonp14(...) 中的内容。

涉及的库

库	用途
requests	发送 HTTP 请求
re	正则表达式提取 JSONP 中的 JSON
json	解析 JSON 数据
csv	数据结构化存储
datetime	生成带时间戳的文件名
DrissionPage	浏览器自动化与 API 监听

实现思路

项目包含三套代码，逐步递进：

1. 基础版（淘宝商品评论爬虫重建.py）：requests 请求 + 正则解析 JSONP，提取评论文本
2. 分析版（淘宝商品评论 获取并分析.py）：在基础版上增加 CSV 结构化存储，提取18个字段
3. DrissionPage 版（淘宝商品评论爬虫(只做思路参考代码本身无法运行).py）：浏览器自动化监听 API 请求

方案一：requests → JSONP响应 → 正则提取JSON → 遍历rateList → 输出评论
方案二：requests → JSONP响应 → 正则提取JSON → 遍历rateList → CSV存储(18字段)
方案三：DrissionPage → 打开商品页 → 点击评论 → 监听API → 获取响应体

核心代码解析

1. 基础版：JSONP 正则解析

首先构造请求 URL 和头部：

import requests
import re
import json

# 淘宝评论API请求URL，包含商品ID等参数
url = ('https://h5api.m.taobao.com/h5/mtop.taobao.rate.detaillist.get/6.0/'
       '?jsv=2.7.4&appKey=12574478&t=1759197367103'
       '&sign=e9f8bf5ab8b1d56e790015b88a2fb02a'
       '&api=mtop.taobao.rate.detaillist.get&v=6.0'
       '&dataType=jsonp&callback=mtopjsonp14'
       '&data=%7B%22auctionNumId%22%3A%22979802405623%22%2C%22pageNo%22%3A1%2C%22pageSize%22%3A20%7D')

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36',
    'Cookie': 't=1526546a8c63cfd36a5ceed67ca59dd5; ...'
}

URL 中的关键参数：

• auctionNumId：商品ID（979802405623）
• pageNo：评论页码
• pageSize：每页评论数（20条）
• sign：请求签名，MD5 算法生成

核心的正则提取逻辑：

# 模拟的JSONP响应数据
response = 'mtopjsonp14({"api":"mtop.taobao.rate.detaillist.get","data":{...}})'

# 使用正则表达式匹配JSONP格式，提取JSON字符串
# mtopjsonp\d+\((.*)\) 匹配：mtopjsonp + 数字 + ( + 任意内容 + )
match = re.search(r'mtopjsonp\d+\((.*)\)', response, re.S)

if match:
    # 提取JSON字符串
    json_str = match.group(1)
    
    # 解析为Python字典
    data = json.loads(json_str)
    
    # 提取评价列表
    rateList = data["data"]["rateList"]
    
    # 遍历输出每条评价的反馈内容
    for item in rateList:
        print(item["feedback"])
else:
    print("不是标准 JSONP 格式")

正则说明：re.S 标志使 . 匹配包括换行符在内的所有字符，因为 JSONP 响应可能跨多行。\d+ 匹配回调函数名中的数字部分（如 mtopjsonp14 中的 14）。

2. 分析版：CSV 结构化存储

分析版在基础版上做了大幅升级，将评论数据结构化存储为 CSV 文件，提取18个字段：

import csv
from datetime import datetime

# 定义CSV列名（18个字段）
fieldnames = [
    '评论ID', '用户昵称', '信用等级', '用户星级', '评论内容',
    '评论日期', '创建时间', '时间间隔', '机身颜色', '网络类型',
    '版本类型', '套餐类型', '存储容量', '点赞数', '评论数',
    '阅读数', '图片数量', '是否回头客'
]

# 生成带时间戳的文件名
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
csv_filename = f'taobao_reviews_{timestamp}.csv'

with open(csv_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile:
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()

    for rate in rate_list:
        # 提取SKU信息（商品规格）
        sku_map = rate.get('skuMap', {})

        # 构建行数据
        row_data = {
            '评论ID': rate.get('id', ''),
            '用户昵称': rate.get('userNick', '匿名用户'),
            '信用等级': rate.get('creditLevel', ''),
            '用户星级': rate.get('userStar', ''),
            '评论内容': rate.get('feedback', ''),
            '评论日期': rate.get('feedbackDate', ''),
            '创建时间': rate.get('createTime', ''),
            '时间间隔': rate.get('createTimeInterval', ''),
            '机身颜色': sku_map.get('机身颜色', ''),
            '网络类型': sku_map.get('网络类型', ''),
            '版本类型': sku_map.get('版本类型', ''),
            '套餐类型': sku_map.get('套餐类型', ''),
            '存储容量': sku_map.get('存储容量', ''),
            '点赞数': rate['interactInfo'].get('likeCount', 0),
            '评论数': rate['interactInfo'].get('commentCount', 0),
            '阅读数': rate['interactInfo'].get('readCount', 0),
            '图片数量': len(rate.get('feedPicList', [])),
            '是否回头客': '是' if rate.get('repeatBusiness') == 'true' else '否'
        }
        writer.writerow(row_data)

关键设计点：

• encoding='utf-8-sig'：使用 BOM 编码，确保 Excel 打开 CSV 时中文不乱码
• rate.get('id', '')：使用 .get() 方法避免字段缺失时抛出异常
• sku_map 提取：评论数据中的 skuMap 字段包含商品规格信息（颜色、容量等）

3. 单条评论数据结构

通过分析手动创建的 JSON 文件，可以了解单条评论的完整数据结构：

{
  "id": "1284684257912",
  "auctionNumId": "979802405623",
  "auctionTitle": "官方正品新款i16p大屏拍照智能手机备用机电竞游戏学生党便宜百元",
  "feedback": "非常不错，很流畅，不卡顿，刷视频也很方便",
  "feedbackDate": "2025年9月26日",
  "createTime": "9月26日",
  "createTimeInterval": "3天前",
  "userNick": "天**质",
  "creditLevel": "11",
  "userStar": "9",
  "rateType": "1",
  "repeatBusiness": "true",
  "skuMap": {
    "机身颜色": "黑旋风 【i16 PRO MAX免费试用-质保5年】",
    "网络类型": "5G全网通",
    "版本类型": "中国大陆",
    "套餐类型": "套餐六[蓝牙耳機]",
    "存储容量": "16GB+1024GB"
  },
  "interactInfo": {
    "likeCount": "0",
    "commentCount": "1",
    "readCount": "129"
  },
  "feedPicList": [...]
}

4. DrissionPage 版：API 监听方案

当纯 requests 方案因反爬失效时，可以使用 DrissionPage 监听浏览器请求：

from DrissionPage import ChromiumPage

# 初始化浏览器实例
dp = ChromiumPage()

# 定义商品详情页URL
Url = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id=536171738459'

# 打开商品详情页
dp.get(Url)

# 启动监听器，监听评论API请求
dp.listen.start(
    'https://h5api.m.tmall.com/h5/mtop.taobao.rate.detaillist.get/6.0/')

# 等待监听到2个请求完成
resp = dp.listen.wait(count=2)

# 获取最后一个请求的响应体
json_data = resp[-1].response.body
print(json_data)

这个方案的思路是：让真实浏览器去访问页面，DrissionPage 在后台监听网络请求，当捕获到评论 API 的响应时直接提取数据。由于是真实浏览器行为，完全绕过了签名和反爬问题。

使用前需要先配置浏览器路径：

from DrissionPage import ChromiumOptions

path = r'C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe'
ChromiumOptions().set_browser_path(path).save()

运行效果

运行分析版爬虫后，控制台输出：

数据已成功保存到 taobao_reviews_20250930_104357.csv 文件中
共保存 10 条评论记录

前3条记录预览:
--------------------------------------------------
1. 天**质: 非常不错，很流畅，不卡顿，刷视频也很方便...
2. 张**三: 手机收到了，外观颜值很高，拍照效果很赞...
3. 李**四: 快递物流很快，第二天就到了，性价比高...

生成的 CSV 文件包含18列结构化数据，可直接用 Excel 或 pandas 打开分析。

总结与优化方向

本文基于淘宝商品评论爬虫的三套真实源码，完整讲解了 JSONP 解析、CSV 结构化存储、DrissionPage API 监听三种技术方案。

三种方案对比：

维度	requests 基础版	requests 分析版	DrissionPage 版
实现难度	低	中	中
反爬风险	高（签名易过期）	高	低（真实浏览器）
数据完整度	仅评论文本	18字段结构化	原始JSON
运行速度	快	快	慢（需启动浏览器）
可扩展性	差	好	好

优化方向：

1. 自动翻页：当前仅采集第一页，可根据 hasNext 字段循环翻页
2. 签名自动生成：逆向 sign 参数的 MD5 算法，实现签名自动化
3. 评论图片下载：feedPicList 中的图片URL可批量下载到本地
4. 情感分析：对 feedback 字段进行 NLP 情感分析，统计好评/差评比例
5. 定时监控：配合定时任务，监控指定商品评论变化，及时发现差评

淘宝评论爬虫的核心挑战在于 sign 签名的获取和 JSONP 格式的解析。掌握了正则提取和 DrissionPage 监听两种方案，就能灵活应对各种 JSONP 接口的数据采集需求。

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