- 引言
在汽车行业，用户评论数据是了解消费者需求、竞品优劣势的重要信息来源。懂车帝和汽车之家作为国内领先的汽车垂直平台，积累了大量的用户评价数据。通过Python爬虫技术抓取这些评论，并进行竞品分析，可以帮助车企、市场研究人员或数据分析师优化产品策略。
本文将介绍如何：
使用Python爬取懂车帝/汽车之家评论（涉及Requests、Selenium、反爬策略）
数据清洗与存储（Pandas、MySQL/MongoDB）
竞品分析（词频统计、情感分析、可视化） - 爬取懂车帝/汽车之家评论
2.1 目标分析
懂车帝：动态加载（Ajax/API），需分析接口
汽车之家：部分静态HTML，部分动态加载，可能需要Selenium
2.2 爬取汽车之家评论（静态+动态结合）
方法1：Requests + BeautifulSoup（静态页面）
方法2：Selenium（动态加载）
2.3 反爬策略
随机User-Agent：使用fake_useragent库
IP代理：使用requests+代理IP池（如亿牛云、芝麻代理）
Selenium随机等待：避免被识别为机器人 - 数据存储与清洗
3.1 存储至CSV/Pandas
3.2 存储至MySQL
```import pymysql
conn = pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="your_password",
database="car_analysis"
)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS comments (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
source VARCHAR(20),
comment TEXT
)
""")
插入数据
for index, row in df.iterrows():
cursor.execute("INSERT INTO comments (source, comment) VALUES (%s, %s)", (row["source"], row["comment"]))
conn.commit()
conn.close()
4. 竞品分析（数据可视化与NLP）
4.1 词频分析（jieba分词 + WordCloud）
```import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
text = " ".join(df["comment"])
words = jieba.lcut(text)
word_freq = pd.Series(words).value_counts().head(20)
# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="white").generate(" ".join(words))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
4.2 情感分析（SnowNLP）
print(sentiment_by_source)
4.3 可视化对比（Matplotlib/Seaborn）
```import seaborn as sns
绘制情感分布
sns.boxplot(x="source", y="sentiment", data=df)
plt.title("Sentiment Analysis: Autohome vs Dongchedi")
plt.show()
```
- 结论
懂车帝 vs 汽车之家评论差异：
汽车之家评论更偏向技术讨论，懂车帝更偏向用户体验
情感分析显示，某车型在懂车帝的评分略高
竞品优化建议：
针对负面评论优化产品（如“油耗高”、“内饰一般”）
结合词云分析用户关注点（如“动力”、“空间”）
