前置准备
环境搭建
本次使用Python 3.10+（兼容性最优），提前安装以下库：
- requests：发送HTTP请求，获取页面源码或接口数据
- jsonpath：解析JSON格式的接口数据，提取目标字段
- os：创建本地文件夹存储图片
- time：控制请求频率，避免触发京东反爬
安装命令（Windows/macOS/Linux通用，打开终端/命令提示符执行）：
```
pip install requests jsonpath
```
获取核心参数
本次爬取无需登录京东账号，仅抓取公开的买家秀（晒单/默认带图评价），需要2个核心参数：
- sku_id：京东商品唯一标识
- cookie：模拟浏览器身份，提高请求成功率（可选但强烈推荐）
参数获取步骤
获取sku_id
打开任意京东商品详情页（比如https://item.jd.com/100012043978.html），URL中「.html」前的数字100012043978就是sku_id，直接复制即可。
获取Cookie（可选但成功率提升80%）
1. 打开Chrome/Edge浏览器，访问京东首页（https://www.jd.com/），无需登录；
2. 按F12打开开发者工具，切换到「Network（网络）」选项卡；
3. 刷新页面，在Network的「Filter（筛选）」框输入「pingjia」；
4. 点击任意名称包含「pingjia」的请求，在右侧「Headers（请求头）」面板找到「Request Headers」下的「Cookie」字段，复制完整内容（注意不要复制多余空格或换行）。
代码实现
创建一个名为jd_buyer_show.py的Python文件，将以下完整代码复制进去，根据提示修改核心参数即可运行：
```
import requests
import jsonpath
import os
import time
import random
- 修改区域 START -
SKU_ID = "100012043978" 替换为你要爬取的商品sku_id
COOKIE = "你刚才复制的完整Cookie" 如果没获取Cookie，填空字符串""
SAVE_FOLDER = f"jd_buyer_show_{SKU_ID}" 自动生成带sku_id的本地存储文件夹
PAGE_COUNT = 5 爬取的买家秀页数，每页约10条带图评价
- 修改区域 END -
初始化请求头
HEADERS = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
"Referer": f"https://item.jd.com/{SKU_ID}.html",
"Cookie": COOKIE if COOKIE else ""
}
创建本地存储文件夹
if not os.path.exists(SAVE_FOLDER):
os.makedirs(SAVE_FOLDER)
print(f"已创建存储文件夹：{SAVE_FOLDER}")
else:
print(f"存储文件夹已存在：{SAVE_FOLDER}")
def get_buyer_show(page):
"""
爬取指定页的买家秀数据
:param page: 页码，从0开始
:return: 图片URL列表
"""
京东公开买家秀接口（无需登录）
url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={SKU_ID}&score=0&sortType=5&page={page}&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1"
try:
发送GET请求，设置超时时间10秒
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=10)
强制设置响应编码为UTF-8，避免乱码
response.encoding = "UTF-8"
解析JSON数据
data = response.json()
提取图片URL列表（只提取带图评价）
img_urls = jsonpath.jsonpath(data, "$.comments[].images[].imgUrl")
JSONPath返回None时说明该页无图片，转成空列表
return img_urls if img_urls else []
except Exception as e:
print(f"第{page+1}页请求失败：{str(e)}")
return []
def download_img(img_url, img_index, page_index):
"""
下载单张图片
:param img_url: 图片原始URL
:param img_index: 图片在当前页的序号
:param page_index: 当前页码（从0开始）
"""
图片原始URL是缩略图，替换成高清图URL
hd_img_url = img_url.replace("s128x96_jfs", "jfs")
try:
发送图片请求
img_response = requests.get(hd_img_url, headers=HEADERS, timeout=10)
构造本地保存路径
img_path = os.path.join(SAVE_FOLDER, f"page_{page_index+1}_img_{img_index+1}.jpg")
写入图片文件
with open(img_path, "wb") as f:
f.write(img_response.content)
print(f"已下载：{img_path}")
except Exception as e:
print(f"图片下载失败：{hd_img_url}，错误原因：{str(e)}")
if __name__ == "__main__":
total_img_count = 0
循环爬取指定页数
for page in range(PAGE_COUNT):
print(f"-- 开始爬取第{page+1}页 --")
img_urls = get_buyer_show(page)
if not img_urls:
print(f"第{page+1}页无带图评价，跳过")
continue
循环下载当前页所有图片
for img_idx, img_url in enumerate(img_urls):
download_img(img_url, img_idx, page)
total_img_count += 1
随机休眠0.5-2秒，控制请求频率
time.sleep(random.uniform(0.5, 2))
每页爬完后额外随机休眠1-3秒
time.sleep(random.uniform(1, 3))
print(f"-- 爬取完成！共下载{total_img_count}张买家秀图片 --")
```
关键代码说明
接口URL解析
京东公开买家秀接口URL参数固定格式如下，无需额外改动：
- productId：商品sku_id
- score：评价分数（0=全部，1=差评，2=中评，3=好评，这里用0抓所有带图评价）
- sortType：排序方式（5=最新评价，3=默认推荐，可根据需求修改）
- page：页码（从0开始计数）
- pageSize：每页评价条数（最大10，超过会被京东限制）
高清图片替换逻辑
接口返回的图片原始URL是「s128x96_jfs」开头的128×96缩略图，替换成「jfs」开头即可获取原尺寸高清图，无需其他处理。
反爬控制
代码中加入了3个反爬措施，可大幅降低触发京东IP限制的概率：
- 添加真实的User-Agent和Referer
- 随机休眠0.5-2秒（单张图片下载间隔）
- 随机休眠1-3秒（单页爬取间隔）
注意事项
- 仅用于个人学习/研究，不得批量爬取后用于商业用途，遵守《网络安全法》和京东《用户协议》
- 如果触发IP限制（请求返回403/503），可：
- 等待10-30分钟后再试
- 更换网络环境（比如切换手机热点）
- 重新获取Cookie（即使未登录，京东偶尔会更新临时Cookie）
- PAGE_COUNT建议不超过20，避免对京东服务器造成压力
- 如果图片无法下载，检查网络连接或替换的高清图URL是否正确
