前言

在上一篇文章中，我們已經完成了「PChome 24h購物」在 App Store 的評論爬取。
本篇則將聚焦在 Google Play 的評論資料爬取。

相較於 App Store 的 RSS Feed 方式，Google Play 的評論取得方式更為簡單，因為我們可以直接透過 google-play-scraper 套件來抓取評論，並且能夠設定語言、地區，甚至一次抓取所有評論，非常方便。

程式碼實作

首先，匯入所需套件，並設定目標 App 的 app_id。

import pandas as pd
import numpy as np
import requests
import json
from google_play_scraper import app, reviews_all
import re
import emoji
import os
from datetime import datetime
import pytz

# 設定應用程式的 app_id（以 PChome 24h購物為例）
app_id = 'com.PChome.Shopping'

接著，使用 reviews_all() 抓取評論。這裡我們示範同時抓取繁體中文與英文評論：

# 抓取繁體中文評論
reviews_zh = reviews_all(
    app_id,
    sleep_milliseconds=0,  # 避免被封鎖，可調整延遲時間
    lang='zh_TW',
    country='tw'
)

# 抓取英文評論
reviews_en = reviews_all(
    app_id,
    sleep_milliseconds=0,
    lang='en',
    country='tw'
)

# 合併中文與英文評論
all_reviews = reviews_zh + reviews_en
all_reviews[:2]  # 檢視前兩筆資料

爬取結果

執行上述程式後，我們會得到一個 list，裡面包含許多評論，每一筆評論都是一個 dictionary，長相大概如下：

可以看到，Google Play 提供的欄位比 App Store 多一些，例如：

• score：星等（1–5）

• thumbsUpCount：該評論獲得的「有幫助」次數

• reviewCreatedVersion：當下使用的 App 版本

• replyContent：若開發者有回覆評論，會出現在這裡

將評論轉換為 DataFrame 格式

因為 all_reviews 已經是 list of dictionaries，我們只需要用 pandas.DataFrame() 就能快速轉換成表格格式。

df_google_play = pd.DataFrame(all_reviews)
df_google_play

結語

透過 google-play-scraper，我們可以輕鬆取得 Google Play 的完整評論資料，並轉換為 DataFrame 格式。當我們收集好這些資料，是還不行直接使用，可以自行觀察資料有些格式上仍需進行處理，下一篇文章將解說如何統一格式。