为了演示方式，大家可以直接打开上面这个网址，然后拖到全部口碑位置，找到我们本次采集需要的字段如下图所示：
采集字段
我们进行翻页发现，浏览器网址发生了变化，大家可以对下如下几页的网址找出规律：
通过简单的测试，发现似乎不存在反爬，那就简单了。
我们先引入需要用到的库：
importrequestsimportpandasaspdimporthtmlfromlxmlimportetreeimportre然后创建一个数据请求的函数备用：
由于需要进行翻页，这里我们可以先通过re正则表达式获取总页码。通过查看网页数据，我们发现总页码可以通过如下方式获取：
try:pages=int(re.findall(r'共(\d+)页',r)[0])#如果请求不到页数，则表示该车型下没有口碑数据except:print(f'{name}没有数据！')continue
总页码采集
关于待采集字段信息，我们发现都在节点div[@class="mouthcon-cont-left"]里，可以先定位这个节点数据，然后再进行逐一解析。
待采集字段信息所在节点
此外，我们发现每一页最多15个车型口碑数据，因此我们每页可以定位15个待采集信息数据集，遍历采集代码：
由于没啥反爬，这里直接将采集到的数据转化为pandas.DataFrame类型，然后存储为xlsx文件即可。
整个爬虫过程比较简单，采集下来的数据也比较规范，以本文案例奥迪Q5L示例如下：
THE END