基于Python的新浪微博用户信息爬取与分析
Python网络爬虫的数据爬取与社交媒体分析案例
Python网络爬虫的数据爬取与社交媒体分析案例在当今信息爆炸的时代，社交媒体成为人们获取信息、交流互动的重要平台。
对于企业和个人而言，了解社交媒体上的舆情和用户需求变得至关重要。
而Python网络爬虫作为一种高效、灵活的数据获取工具，被广泛应用于社交媒体数据爬取与分析。
本文将围绕Python网络爬虫的数据爬取与社交媒体分析展开，以一个实际案例为例，介绍爬取社交媒体数据的步骤和常用工具，并通过数据分析展示其应用的效果。
一、案例背景介绍我们假设是一家手机厂商，为了了解市场上消费者对我们产品的评价和需求，需要收集社交媒体上关于我们产品的数据进行分析。
通过分析这些数据，我们可以获取用户对产品的喜好、评价，了解竞争对手的产品情况以及挖掘用户的需求。
二、数据爬取为了获取社交媒体上的数据，我们需要使用Python编写网络爬虫程序。
Python提供了一系列强大的爬虫库，如BeautifulSoup、Scrapy等，可以帮助我们实现数据的抓取和解析。
首先，我们需要选择目标社交媒体平台。
常见的社交媒体平台有Twitter、Facebook、Instagram等。
每个平台都有相应的API接口可以使用，但请注意遵守平台的使用规定和法律法规。
以Twitter为例，我们可以通过Twitter的API获取用户信息、推文、话题等数据。
其次，我们需要构建爬虫程序，设置好数据获取的目标和参数。
可以使用Python的requests库发送网络请求，获取HTML页面的源代码。
然后，使用BeautifulSoup等库解析源代码，提取出需要的数据。
对于Twitter这样的平台，我们可以通过API获取JSON格式的数据，然后使用Python的json库解析JSON数据。
三、数据清洗和整理获取到原始数据后，我们需要进行数据的清洗和整理，以便进一步进行分析。
首先，我们需要去除重复的数据和噪声数据。
可以使用Python的pandas库对数据进行去重处理，并使用正则表达式来删去不需要的特殊字符或噪声数据。
微博热搜榜前20信息数据爬取进行数据分析与可视化
微博热搜榜前20信息数据爬取进⾏数据分析与可视化⼀、设计⽅案1.主题式⽹络爬⾍名称：微博热搜榜前20信息数据爬取进⾏数据分析与可视化2.爬取内容与数据特征分析：爬取微博热搜榜前20热搜事件、排名与热度，数据呈⼀定规律排序。
3.设计⽅案概述：思路：⾸先打开⽬标⽹站，运⽤开发⼯具查看源代码，寻找数据标签，通过写爬⾍代码获取所要的数据，将数据保存为csv或者xlsx⽂件，读取⽂件对数据进⾏数据清洗处理、可视化等操作。
难点：⽹站数据的实时更新，信息容易变动；重点在于寻找数据标签；对数据整理、可视化等代码的掌握程度较低，需要观看以往视频或者上⽹搜索，进度慢。
⼆、主题页⾯的结构特征分析1.主题页⾯的结构与特征：通过分析页⾯得知所要获取的数据分布于a标签中，td为热度标签。
2.Htmls页⾯解析3.节点（标签）查找⽅法与遍历⽅法：通过re模块的findall⽅法进⾏查找。
三、程序设计1.数据爬取与采集import reimport requestsimport pandas as pd#爬取⽹站url = 'https://tophub.today/n/KqndgxeLl9'#伪装爬⾍headers = {'user-Agent':""}#抓取⽹页信息response=requests.get(url,headers=headers,timeout=30)response = requests.get(url,headers = headers)#爬取内容html = response.texttitles = re.findall('<a href=".*?">.*?(.*?)</a>',html)[4:24]heat = re.findall('<td>(.*?)</td>',html)[:20]x = {'标题':titles,'热度':heat}y = pd.DataFrame(x)#创建空列表data=[]for i in range(20):#拷贝数据data.append([i+1,titles[i],heat[i][:]])#建⽴⽂件file=pd.DataFrame(data,columns=['排名','热搜事件','热度(万)']) print(file)#保存⽂件file.to_excel('D:\\bbc\\微博热搜榜.xlsx')2.对数据进⾏清洗和处理#读取⽂件df = pd.DataFrame(pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx'))df.head()#缺失值处理df.isnull().head() #True为缺失值，False为存在值#空值处理#df.isnull().sum() #0表⽰⽆空值#查找重复值df.duplicated() #显⽰表⽰已经删除重复值#查看统计信息df.describe()3.⽂本分析：⽆法安装wordcloud库4.数据分析与可视化#绘制条形图df = pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx')x = df['排名']y = df['热度(万)']plt.xlabel('排名')plt.ylabel('热度(万)')plt.bar(x,y)plt.title("微博热搜排名与热度条形图") plt.show()#绘制折线图df = pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx')x = df['排名']y = df['热度(万)']plt.xlabel('排名')plt.ylabel('热度(万)')plt.plot(x,y,color="blue",label="折线") plt.title("微博热搜排名与热度折线图") plt.legend()plt.show()#绘制散点图df = pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx')排名 = (df['排名'])热度 = (df['热度(万)'])plt.figure(figsize=(6,5))plt.scatter(排名,热度,label=u"样本数据",linewidth=2)plt.title("微博热搜排名与热度散点图",color="green")plt.xlabel("排名")plt.ylabel("热度(万)")plt.legend()plt.grid()plt.show()5.根据数据之间的关系，分析两个变量之间的相关系数，画出散点图，并建⽴变量之间的回归⽅程#线性关系散点图df = pd.DataFrame(pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx'))sns.lmplot(x="排名",y= "热度(万)",data=df)#回归⽅程曲线图df = pd.DataFrame(pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx'))q = df['排名']w = df['热度(万)']def func(p,x):a,b,c=preturn a*x*x+b*x+cdef error_func(p,x,y):return func(p,x)-yp0=[0,0,0]Para=leastsq(error_func,p0,args=(q,w))a,b,c=Para[0]plt.figure(figsize=(12,6))plt.scatter(q,w,color="blue",label=u"热度散点",linewidth=2)x=np.linspace(0,20,15)y=a*x*x+b*x+cplt.plot(x,y,color="green",label=u"回归⽅程曲线",linewidth=2)plt.xlabel("排名")plt.ylabel("热度(万)")plt.title("微博热搜排名与热度回归曲线图")plt.legend()plt.show()6.代码汇总import reimport requestsimport pandas as pdimport seaborn as snsimport numpy as npfrom numpy import genfromtxtimport scipy as spimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import leastsqplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#⽤来正常显⽰中⽂plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#⽤来正常显⽰负号#爬取⽹站url = 'https://tophub.today/n/KqndgxeLl9'#伪装爬⾍headers = {'user-Agent':""}#抓取⽹页信息response=requests.get(url,headers=headers,timeout=30) response = requests.get(url,headers = headers)#爬取内容html = response.texttitles = re.findall('<a href=".*?">.*?(.*?)</a>',html)[4:24]heat = re.findall('<td>(.*?)</td>',html)[:20]x = {'标题':titles,'热度':heat}y = pd.DataFrame(x)#创建空列表data=[]for i in range(20):#拷贝数据data.append([i+1,titles[i],heat[i][:]])#建⽴⽂件file=pd.DataFrame(data,columns=['排名','热搜事件','热度(万)'])print(file)#保存⽂件file.to_excel('D:\\bbc\\微博热搜榜.xlsx')#读取csv⽂件df = pd.DataFrame(pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx'))df.head()#缺失值处理df.isnull().head() #True为缺失值，False为存在值#空值处理#df.isnull().sum() #0表⽰⽆空值#查找重复值df.duplicated() #显⽰表⽰已经删除重复值#查看统计信息df.describe()#绘制条形图df = pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx')x = df['排名']y = df['热度(万)']plt.xlabel('排名')plt.ylabel('热度(万)')plt.bar(x,y)plt.title("微博热搜排名与热度条形图")plt.show()#绘制折线图df = pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx')x = df['排名']y = df['热度(万)']plt.xlabel('排名')plt.ylabel('热度(万)')plt.plot(x,y,color="blue",label="折线")plt.title("微博热搜排名与热度折线图")plt.legend()plt.show()#绘制散点图df = pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx')排名 = (df['排名'])热度 = (df['热度(万)'])plt.figure(figsize=(6,5))plt.scatter(排名,热度,label=u"样本数据",linewidth=2)plt.title("微博热搜排名与热度散点图",color="green")plt.xlabel("排名")plt.ylabel("热度(万)")plt.legend()plt.grid()plt.show()#线性关系散点图df = pd.DataFrame(pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx'))sns.lmplot(x="排名",y= "热度(万)",data=df)#回归⽅程曲线图df = pd.DataFrame(pd.read_excel('微博热搜榜.xlsx'))q = df['排名']w = df['热度(万)']def func(p,x):a,b,c=preturn a*x*x+b*x+cdef error_func(p,x,y):return func(p,x)-yp0=[0,0,0]Para=leastsq(error_func,p0,args=(q,w))a,b,c=Para[0]plt.figure(figsize=(12,6))plt.scatter(q,w,color="blue",label=u"热度散点",linewidth=2)x=np.linspace(0,20,15)y=a*x*x+b*x+cplt.plot(x,y,color="green",label=u"回归⽅程曲线",linewidth=2)plt.xlabel("排名")plt.ylabel("热度(万)")plt.title("微博热搜排名与热度回归曲线图")plt.legend()plt.show()四、结论1.结论：对主题数据的分析与可视化，能将数据变的更加直观，更加容易观察出数据的规律、关系等。
自动化处理社交媒体数据的Python方法
自动化处理社交媒体数据的Python方法在当今数字化的时代，社交媒体已成为人们生活中不可或缺的一部分。
每天都有海量的数据在社交媒体平台上产生，这些数据包含着丰富的信息，对于企业、研究人员和个人来说具有巨大的价值。
然而，手动处理这些数据是一项极其繁琐和耗时的任务，因此，自动化处理社交媒体数据成为了一种迫切的需求。
Python 作为一种强大且灵活的编程语言，为我们提供了许多有效的工具和方法来实现这一目标。
一、获取社交媒体数据要处理社交媒体数据，首先需要获取它们。
不同的社交媒体平台提供了不同的 API（应用程序编程接口）来访问其数据。
例如，Twitter提供了 Twitter API，Facebook 提供了 Graph API 等。
使用 Python 中的相应库，我们可以与这些 API 进行交互，获取所需的数据。
以 Twitter 为例，我们可以使用｀tweepy` 库来获取推文数据。
首先，需要在 Twitter 开发者平台上注册并创建一个应用，获取到 API 密钥和访问令牌。
然后，在 Python 中安装｀tweepy` 库，并使用以下代码来进行认证和获取数据：｀｀｀pythonimport tweepyconsumer_key ＝＂＿____"consumer_secret ＝＂＿____"access_token ＝＂＿____"access_token_secret ＝＂＿____"auth ＝ tweepyOAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)authset_access_token(access_token, access_token_secret)api ＝ tweepyAPI(auth)获取指定用户的推文tweets ＝ apiuser_timeline(screen_name=＂＿____"， count=200)｀｀｀二、数据清洗和预处理获取到的社交媒体数据通常是原始且杂乱的，需要进行清洗和预处理，以便后续的分析。
基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统
第28卷第3期北京电子科技学院学报2020年9月Vol．28No．3Journal of Beijing Electronic Science and Technology Institute Sept．2020基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统*刘子谦1＊＊王志强1，21．北京电子科技学院，北京市1000702．国家信息中心，北京市100045摘要：近年来，随着社交网络的兴起，微博自媒体对舆情演变发挥着越来越重要的作用，也给公众舆论管理带来了新的挑战。
本文针对微博舆情监控的实际需求，结合自然语言处理技术，设计并实现了基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统，实现多线程爬虫、多维度数据分析，并进行可视化展示。
该系统可定向搜索某一社会热点话题，帮助用户全面了解网民情感态度，把握舆情发展动态。
关键词：网络爬虫；自然语言处理；舆情监控；数据可视化中图分类号：TP311.56文献标识码：A文章编号：1672－464X （2020）3－31－09*基金项目：信息网络安全公安部重点实验室开放课题项目资助（No．C19614）；中国博士后科学基金面上项目（2019M650606）＊＊作者简介：刘子谦（2001—），男，北京电子科技学院本科学生；王志强（1985—），男，讲师，博士，研究方向为网络与系统安全。
（通讯作者：王志强）1引言随着互联网的发展，大量网民通过自媒体平台发表个人声音，也给舆情监控带来了新的挑战。
微博上大量碎片化信息蕴含着潜在价值，通过分析可以了解民众所关心的社会热点话题，有效监控舆情动态。
政府、企业也能及时引导失实言论，防止舆情进一步恶化，维护其社会公信力。
然而，一方面，微博制定的反爬虫策略限制用户访问频率，数据获取难度大；另一方面，微博语言具有碎片化、多样性、凝练性等特点［1］，增大了情感分析的难度。
同时由于我国互联网发展较晚，网络舆情监控方面的研究也较晚，且成果参差不齐［2］。
以影响力较大的“微热点”网站为例，其关键词搜索功能有明显缺陷，不能自定义时间段搜索数据，并且无法导出博文，不支持智能情感分析，用户只能查看该关键词对应的热度，却无法得知网友的情感动态。
微博爬虫抓取方法
微博爬虫一天可以抓取多少条数据微博是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取的平台。
用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以140字（包括标点符号）的文字更新信息，并实现即时分享。
微博作为一种分享和交流平台，十分更注重时效性和随意性。
微博平台上产生了大量的数据。
而在数据抓取领域，不同的爬虫工具能够抓取微博数据的效率是质量都是不一样的。
本文以八爪鱼这款爬虫工具为例，具体分析其抓取微博数据的效率和质量。
微博主要有三大类数据一、博主信息抓取采集网址：/1087030002_2975_2024_0采集步骤：博主信息抓取步骤比较简单：打开要采集的网址>建立翻页循环（点击下一页）>建立循环列表（直接以博主信息区块建立循环列表）>采集并导出数据。
采集结果：一天（24小时）可采集上百万数据。
微博爬虫一天可以抓取多少条数据图1具体采集步骤，请参考以下教程：微博大号-艺术类博主信息采集二、发布的微博抓取采集网址：采集步骤：这类数据抓取较为复杂，打开网页（打开某博主的微博主页，经过2次下拉加载，才会出现下一页按钮，因而需对步骤，进行Ajax下拉加载设置）>建立翻页循环（此步骤与打开网页步骤同理，当翻到第二页时，同样需要经过2次下来加载。
因而也需要进行Ajax下拉加载设置）>建立循环列表（循环点击每条微博链接，以建立循环列表）>采集并导出数据（进入每条微博的详情页，采集所需的字段，如：博主ID、微博发布时间、微博来源、微博内容、评论数、转发数、点赞数）。
采集结果：一天（24小时）可采集上万的数据。
微博爬虫一天可以抓取多少条数据图2具体采集步骤，请参考以下教程：新浪微博-发布的微博采集三、微博评论采集采集网址：https:///mdabao?is_search=0&visible=0&is_all=1&is_tag=0&profile_fty pe=1&page=1#feedtop采集步骤：微博评论采集，采集规则也比较复杂。
微博数据获取方法
微博数据获取方法
要获取微博数据，可以通过以下几种方法：
1. 使用微博的开放平台API：微博提供了一系列的接口，可以通过API获取用户个人信息、用户的微博内容、用户的关注关系等数据。
你可以从微博开放平台申请开发者账号，并获取API的访问权限，然后使用相应的API进行数据获取。
2. 使用爬虫工具：你可以使用网络爬虫工具，如Python的Scrapy框架或BeautifulSoup库，来爬取微博网页的内容。
通过分析微博网页的结构，可以提取需要的数据，如用户的微博内容、用户的关注列表等。
3. 使用第三方微博数据采集工具：市面上有一些第三方工具可以帮助你采集微博数据，这些工具通常提供了简化的操作界面，可以帮助你方便地设置爬取的范围和条件，并提供自动化的数据采集功能。
无论使用哪种方法，都需要注意遵守微博的使用条款和开放平台的规定，确保数据获取的合法性和合规性。
此外，由于微博的页面结构和API接口可能会有变动，你还需要及时跟踪微博的更新和调整，以确保数据获取的稳定性和准确性。
基于Python的网络爬虫技术研究
基于Python的网络爬虫技术研究随着互联网的快速发展，网络爬虫技术成为了信息获取和数据分析的重要工具。
而Python作为一种简洁、灵活且易于学习的编程语言，被广泛应用于网络爬虫的开发和研究。
本文将探讨基于Python的网络爬虫技术的原理、应用和发展趋势。
一、概述网络爬虫是一种自动化程序，能够模拟人类在互联网上的浏览行为，获取网页内容并进行进一步的处理。
基于Python的网络爬虫技术主要利用Python的强大的文本处理能力和丰富的第三方库，实现对网页的抓取、解析和数据提取。
二、原理1. URL请求和响应网络爬虫首先通过URL发送请求获取网页内容，然后根据网页的响应状态码判断是否获取成功。
Python的requests库和urllib库是常用的URL请求库，能够方便地发送HTTP请求并接收响应。
2. 网页解析获取网页内容后，网络爬虫需要对网页进行解析以提取所需的信息。
Python的Beautiful Soup库和XPath是常用的网页解析技术，能够快速、高效地提取目标数据。
3. 数据存储网络爬虫获取到的数据需要进行存储和管理。
Python的sqlite3模块和MySQLdb模块提供了方便的数据库操作功能，可以将数据存储在本地数据库中。
此外，还可以使用Python的pandas库将数据保存为CSV 或Excel文件。
三、应用基于Python的网络爬虫技术在各个领域有广泛的应用。
1. 数据采集网络爬虫可以帮助我们自动化地从互联网上获取大量的数据。
比如，在电商行业，利用网络爬虫可以获取商品信息、评论数据等，用于市场分析和竞争情报；在金融行业，可以获取股票、财经新闻等数据，用于量化交易和投资决策。
2. 舆情分析网络爬虫可以从社交媒体平台、新闻网站等获取用户的评论和观点，用于进行舆情分析。
比如，在政府部门中，可以通过分析网民的意见和情绪，了解公众对政策的反应；在企业中，可以通过分析用户的评价和意见，改进产品和服务。
Python网络爬虫的数据采集与分析案例分享
Python网络爬虫的数据采集与分析案例分享随着互联网的快速发展，数据成为了当今社会的一项重要资源。
而网络爬虫作为一种自动化工具，能够帮助我们从互联网上获取大量的数据，为我们的数据分析提供了很大的便利。
本文将分享几个实际案例，演示如何使用Python网络爬虫进行数据采集与分析。
案例一：天气数据采集与分析在实际生活中，我们经常需要了解天气情况以便做出相应的安排。
而许多网站提供了天气预报的信息，我们可以使用Python爬虫库来获取这些数据。
通过分析历史天气数据，我们可以揭示出一些有趣的趋势和规律，如某地区的季节性变化、气温变化趋势等。
这些数据可以帮助我们做出更准确的天气预测和决策。
案例二：股票数据采集与分析股票市场一直是人们关注的焦点，而股票数据的采集和分析对于投资者来说尤为重要。
我们可以使用Python爬虫从金融网站获取股票的实时价格、历史数据和相关新闻等信息。
通过分析这些数据，我们可以发现股票价格的波动规律，预测趋势，制定相应的投资策略，提高投资收益。
案例三：舆情数据采集与分析舆情分析是一种通过网络爬虫收集大众言论，并对其进行情感分析和主题分析的方法。
舆情分析可以用于政府决策、企业品牌建设、新闻报道等方面。
我们可以使用Python爬虫从社交媒体平台、论坛等网站上获取公众对某个事件、产品或者品牌的评论和评价。
通过情感分析和主题分析，我们可以了解到大众的看法和反应，为决策提供参考。
案例四：电影数据采集与分析电影作为一种重要的文化载体，一直受到人们的喜爱。
我们可以使用Python爬虫从电影评价网站获取电影的评分、评论、导演等信息。
通过分析这些数据，我们可以了解到观众对于不同类型电影的喜好、各个导演的特点等。
这些信息对于电影业的发展和电影推荐系统的建立都具有重要意义。
综上所述，Python网络爬虫是一种强大的工具，通过它我们能够方便地从互联网上获取各种数据资源。
在数据采集的基础上，我们可以对这些数据进行深入的分析，揭示出一些有价值的信息和规律，为决策和研究提供帮助。
python爬虫500条案例
python爬虫500条案例
以下是一些Python爬虫的案例，每个案例都可以爬取500条数据：1. 爬取豆瓣电影Top250的电影信息，包括电影名称、评分、导演和主演等信息。
2. 爬取知乎某个话题下的问题和回答，包括问题标题、回答内容和回答者信息等。
3. 爬取新浪微博某个用户的微博内容和点赞数，包括微博正文、发布时间和点赞数等。
4. 爬取天猫某个品牌的商品信息，包括商品名称、价格、销量和评价等。
5. 爬取百度百科某个词条的内容和参考资料，包括词条简介、基本信息和参考链接等。
6. 爬取中国天气网某个城市的天气情况，包括当前天气、未来七天的天气预报和空气质量等。
7. 爬取微信公众号某个账号的文章信息，包括文章标题、发布时间和阅读量等。
8. 爬取京东某个商品分类下的商品信息，包括商品名称、价格、评论数和销量等。
9. 爬取猫眼电影某个地区的电影票房排行榜，包括电影名称、票房和上映时间等。
10. 爬取汽车之家某个车型的用户评价，包括评价内容、评分和用户信息等。
以上只是一些常见的爬虫案例，你可以根据自己的兴趣和需求，选择合适的网站和数据进行爬取。
注意，在进行爬虫时要遵守网站的相关规定，避免对网站造成过大的负担。
Python爬虫案例分析案例
Python爬虫案例分析案例Python爬虫案例分析Python爬虫是一种自动化抓取网络信息的技术，它可以通过编写程序来获取互联网上的数据，并进行分析和处理。
在本文中，将通过分析两个实际案例来探讨Python爬虫的具体应用。
案例一：新闻网站爬取在这个案例中，我们将使用Python爬虫来抓取一个新闻网站的文章，并提取其中的标题、摘要和链接。
首先，我们需要导入相应的库，如requests和BeautifulSoup，以便进行网页请求和数据解析。
然后，我们可以使用requests库发送HTTP请求并获取网页内容，接着使用BeautifulSoup库解析HTML，并提取需要的信息。
最后，我们可以将获取到的数据保存到数据库或者以其他形式进行进一步的分析。
这个案例的一个应用场景是，我们可以利用爬虫来监测新闻网站的更新情况，并将新文章的标题、摘要和链接自动推送给用户。
这不仅可以帮助用户及时获取最新的新闻内容，还可以实现自动化的信息收集。
案例二：电商网站数据采集在这个案例中，我们将使用Python爬虫来采集一个电商网站的商品信息。
我们可以选择目标网站上的一些分类，然后通过爬虫程序自动抓取每个分类下的商品信息，并收集商品的名称、价格和评论等数据。
同样，我们需要使用requests库发送HTTP请求，使用BeautifulSoup 库解析HTML，然后提取和保存数据。
在电商网站数据采集的应用场景中，我们可以根据采集到的商品信息来进行价格监测、市场分析和竞争对手调研等工作。
同时，我们也可以使用爬虫来获取用户对商品的评论和评分，以便进行用户行为分析和用户满意度评估。
通过上述两个案例的分析，我们可以清楚地看到Python爬虫在实际应用中的价值。
它可以帮助我们自动化地获取网络上的数据，从而进行进一步的分析和应用。
当然，在进行爬虫开发时，我们也需要注意一些法律和道德的约束，遵守相关的网络爬取规则，确保数据的合法获取和使用。
总结：Python爬虫是一种强大的工具，可以帮助我们获取网络上的数据，并进行进一步的分析和应用。
python7个爬虫小案例详解(附源码)
python7个爬虫小案例详解(附源码)Python 7个爬虫小案例详解(附源码)1. 爬取百度贴吧帖子使用Python的requests库和正则表达式爬取百度贴吧帖子内容，对网页进行解析，提取帖子内容和发帖时间等信息。
2. 爬取糗事百科段子使用Python的requests库和正则表达式爬取糗事百科段子内容，实现自动翻页功能，抓取全部内容并保存在本地。
3. 抓取当当网图书信息使用Python的requests库和XPath技术爬取当当网图书信息，包括书名、作者、出版社、价格等，存储在MySQL数据库中。
4. 爬取豆瓣电影排行榜使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取豆瓣电影排行榜，并对数据进行清洗和分析。
将电影的名称、评分、海报等信息保存到本地。
5. 爬取优酷视频链接使用Python的requests库和正则表达式爬取优酷视频链接，提取视频的URL地址和标题等信息。
6. 抓取小说网站章节内容使用Python的requests库爬取小说网站章节内容，实现自动翻页功能，不断抓取新的章节并保存在本地，并使用正则表达式提取章节内容。
7. 爬取新浪微博信息使用Python的requests库和正则表达式爬取新浪微博内容，获取微博的文本、图片、转发数、评论数等信息，并使用BeautifulSoup 库进行解析和分析。
这些爬虫小案例涵盖了网络爬虫的常见应用场景，对初学者来说是很好的入门教程。
通过学习这些案例，可以了解网络爬虫的基本原理和常见的爬取技术，并掌握Python的相关库的使用方法。
其次，这些案例也为后续的爬虫开发提供了很好的参考，可以在实际应用中进行模仿或者修改使用。
最后，这些案例的源码也为开发者提供了很好的学习资源，可以通过实战来提高Python编程水平。
微博舆情分析的数据获取与处理方法研究
微博舆情分析的数据获取与处理方法研究一、概述微博舆情分析是通过对微博上的数据进行挖掘和分析，获取用户的情感态度、行为趋势等信息，以便企业、政府等机构更好地把握社会热点话题，进行舆情研究、危机预警和公众关系管理等。
微博舆情分析需要用到大量的数据获取和处理技术。
二、微博的数据获取方法1. API接口获取：微博提供了一些API接口，可以通过这些接口获取一些基本的微博数据，如用户信息、关注和粉丝列表、微博的发布、转发和评论等数据。
这种方法相对简单，但受到微博API接口的访问限制和数据获取的不完整性等问题影响。
2. 爬虫获取：爬虫是一种常用的获取互联网数据的方法。
可以通过爬虫技术获取微博的全部数据，包括用户信息、微博内容、转发和评论信息等。
但是需要注意的是，微博官方并不允许数据的非法获取，因此，使用爬虫时需要遵守法律法规，并且在获取数据的过程中，需要尽可能避免对微博服务器造成压力。
3. 第三方数据提供商：目前市场上也有一些数据提供商，可以提供微博的数据。
这些数据提供商通过认证后，可以获取到更完整的数据，如微博API无法提供的数据，以及更丰富的内容和数据结果。
但是，会存在成本高、数据质量不可靠等问题。
三、微博数据的处理方法微博舆情分析需要对大量的数据进行处理和分析，下面介绍一些常用的微博数据处理方法：1. 文本处理：针对微博文本进行自然语言处理，可以获取到更加准确的情感分析、关键词提取和主题挖掘等结果。
文本预处理包括分词、去除停用词、词性标注、实体命名识别等。
这些方法可以帮助对微博文本进行有效的处理和分析。
2. 数据清洗：微博的数据量非常庞大，而其数据的质量往往相对较差，因此需要对数据进行清洗，以保障数据质量。
数据清洗包括去重、过滤无用信息、纠错等，通过数据清洗可以获得更加准确、全面的数据结果。
3. 全量处理和增量处理：微博的更新速度非常快，需要及时处理新的数据和更新的数据。
针对不同的数据处理需求，可以采用全量处理或增量处理的方法。
新浪微博用户爬虫方法
新浪微博用户爬虫方法本文介绍使用八爪鱼爬虫软件采集微博用户信息的方法。
作为一个活跃的社交网路平台，微博具有大量用户，每个用户信息都十分有价值。
将需要的用户信息采集下来，对我们分析某项微博活动、某个微博事件极有助益。
本文将以采集关注某个博主的用户群体为例。
这些用户群体，我们一般称之为粉丝采集网站：https:///kaikai0818?topnav=1&wvr=6&topsug=1&is_hot=1本文仅以采集关注某个博主的用户群体为例。
微博上博主众多，大家可根据自身需要，更换不同博主的粉丝群体。
也可以通过其他渠道或页面，采集微博用户信息。
本文采集的粉丝群体字段为：粉丝ID、粉丝主页URL、关注人数、关注页URL、粉丝数、粉丝页URL、微博数、微博数URL、地址、简介、关注方式、光柱方式URL本文的采集分为两大部分：微博登录和粉丝信息采集一、微博登录二、某博主粉丝信息采集使用功能点：●文本输入登录方法（7.0版本）/tutorialdetail-1/srdl_v70.html●cookie登陆方法（7.0版本）/tutorialdetail-1/cookie70.html●AJAX滚动教程/tutorialdetail-1/ajgd_7.html●八爪鱼7.0教程——AJAX点击和翻页教程/tutorialdetail-1/ajaxdjfy_7.html一、微博登录步骤1：创建采集任务1）进入主界面，选择“自定义模式”，点击“立即使用”2）将要采集的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”步骤2：登录微博1）系统自动打开网页，进入微博首页。
在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。
点击“登录”按钮，选择“循环点击该链接”，进入微博登录页面2）点击账号输入框，选择“输入文字”输入账号，点击“确定”3）点击密码输入框，选择“输入文字”输入密码，点击“确定”4）点击“登录”按钮，选择“点击该链接”5）系统会自动登录微博6）再次选中“打开网页”步骤，打开“高级选项”，打开“缓存设置”，勾选“打开网页时使用指定Cookie”点击如图位置，可查看此网页的Cookie7）八爪鱼会记住这个cookie状态，下次打开这个页面的时候，就会以登陆之后的状态打开注意：由于cookie是有生命周期的，这个周期多长时间取决于采集的网站。
Python爬虫爬取新浪微博内容示例【基于代理IP】
Python爬⾍爬取新浪微博内容⽰例【基于代理IP】本⽂实例讲述了Python爬⾍爬取新浪微博内容。
分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：⼀般做爬⾍爬取⽹站，⾸选的都是m站，其次是wap站，最后考虑PC站。
当然，这不是绝对的，有的时候PC站的信息最全，⽽你⼜恰好需要全部的信息，那么PC站是你的⾸选。
⼀般m站都以m开头后接域名，所以本⽂开搞的⽹址就是 。
前期准备1.代理IP2.抓包分析通过抓包获取微博内容地址，这⾥不再细说，不明⽩的⼩伙伴可以⾃⾏百度查找相关资料，下⾯直接上完整的代码完整代码：# -*- coding: utf-8 -*-import urllib.requestimport json#定义要爬取的微博⼤V的微博IDid='1259110474'#设置代理IPproxy_addr="122.241.72.191:808"#定义页⾯打开函数def use_proxy(url,proxy_addr):req=urllib.request.Request(url)req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0")proxy=urllib.request.ProxyHandler({'http':proxy_addr})opener=urllib.request.build_opener(proxy,urllib.request.HTTPHandler)urllib.request.install_opener(opener)data=urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8','ignore')return data#获取微博主页的containerid，爬取微博内容时需要此iddef get_containerid(url):data=use_proxy(url,proxy_addr)content=json.loads(data).get('data')for data in content.get('tabsInfo').get('tabs'):if(data.get('tab_type')=='weibo'):containerid=data.get('containerid')return containerid#获取微博⼤V账号的⽤户基本信息，如：微博昵称、微博地址、微博头像、关注⼈数、粉丝数、性别、等级等def get_userInfo(id):url='https:///api/container/getIndex?type=uid&value='+iddata=use_proxy(url,proxy_addr)content=json.loads(data).get('data')profile_image_url=content.get('userInfo').get('profile_image_url')description=content.get('userInfo').get('description')profile_url=content.get('userInfo').get('profile_url')verified=content.get('userInfo').get('verified')guanzhu=content.get('userInfo').get('follow_count')name=content.get('userInfo').get('screen_name')fensi=content.get('userInfo').get('followers_count')gender=content.get('userInfo').get('gender')urank=content.get('userInfo').get('urank')print("微博昵称："+name+"\n"+"微博主页地址："+profile_url+"\n"+"微博头像地址："+profile_image_url+"\n"+"是否认证："+str(verified)+"\n"+"微博说明："+description+"\n"+"关注⼈数："+str(guanzhu)+"\n"+"粉丝数："+str(fensi)+"\n"+"性别："+gender+"\n"+"微#获取微博内容信息,并保存到⽂本中，内容包括：每条微博的内容、微博详情页⾯地址、点赞数、评论数、转发数等def get_weibo(id,file):i=1while True:url='https:///api/container/getIndex?type=uid&value='+idweibo_url='https:///api/container/getIndex?type=uid&value='+id+'&containerid='+get_containerid(url)+'&page='+str(i)try:data=use_proxy(weibo_url,proxy_addr)content=json.loads(data).get('data')cards=content.get('cards')if(len(cards)>0):for j in range(len(cards)):print("-----正在爬取第"+str(i)+"页，第"+str(j)+"条微博------")card_type=cards[j].get('card_type')if(card_type==9):mblog=cards[j].get('mblog')attitudes_count=mblog.get('attitudes_count')comments_count=mblog.get('comments_count')created_at=mblog.get('created_at')reposts_count=mblog.get('reposts_count')scheme=cards[j].get('scheme')text=mblog.get('text')with open(file,'a',encoding='utf-8') as fh:fh.write("----第"+str(i)+"页，第"+str(j)+"条微博----"+"\n")fh.write("微博地址："+str(scheme)+"\n"+"发布时间："+str(created_at)+"\n"+"微博内容："+text+"\n"+"点赞数："+str(attitudes_count)+"\n"+"评论数："+str(comments_count)+"\n"+"转发数："+str(reposts_count)+"\n")i+=1else:breakexcept Exception as e:print(e)passif __name__=="__main__":file=id+".txt"get_userInfo(id)get_weibo(id,file)爬取结果更多关于Python相关内容可查看本站专题：《》、《》、《》、《》、《》、《》及《》希望本⽂所述对⼤家Python程序设计有所帮助。
微博信息采集及群体行为分析
微博信息采集及群体行为分析微博已经成为人们获取和传播信息的重要途径，大量的信息被发布和传播在微博上。
这些信息来源广泛，包含了个人用户、媒体机构、政府机构等等，覆盖面很广，丰富的信息对于研究群体行为和社会热点有着重要的参考价值。
因此，对于微博信息采集及群体行为分析的研究显得越来越重要。
一、微博信息采集微博的信息采集是指通过一定的手段，将微博上的信息进行收集和整理。
微博信息的采集可以是全网的，也可以是针对特定的用户、话题、事件、热点等进行分析。
常用的信息采集方式包括爬虫抓取和人工标注。
1.爬虫抓取爬虫抓取是一种自动化的方式，可以加快信息的采集速度，并且可以采集大量的数据。
爬虫可以根据自己的需求，设定相应的采集条件和规则。
不同的爬虫工具和算法，速度和采集精度也不相同。
2.人工标注人工标注相对于爬虫抓取来说会更准确，但是工作量会大很多。
人工标注需要专门的团队进行，通过一定的标注规则对微博信息进行分类、整理、清洗等。
相较于爬虫抓取方式，人工标注需要费时费力，但它可以让数据更为准确、全面。
二、微博群体行为分析微博群体行为分析是指对微博上群体行为的观察、分析和预测，其目的在于揭示微博用户的心理和行为规律，为实际应用提供参考。
如：预测未来的网络热点、对舆情危机进行灵敏的感知和处理、提高用户粘性等等。
1.话题聚集分析话题聚集分析是指对微博中涉及的同一话题的用户进行分析，进而探寻到一个话题的讨论热度、地域分布等特征。
通过对话题聚集分析的结论，就能更好地了解用户的兴趣爱好，从而为企业的产品推广/营销提供参考价值。
2.分析回复情感分布用户回复情感分布分析是指对于微博中的回复进行情感分析，探寻出微博用户会对某些话题产生怎样的情感反应。
针对积极回复和消极回复情感分布的调整，可以提高企业的口碑，增加用户对企业的忠诚度。
3.舆情监控与感知舆情监控是指对微博等社交媒体上有关某个目标的言论进行持续性的监控，这样可以让企业及时掌握市场信息，保证企业的运营安全。
基于新浪微博数据的处理与用户行为分析
基于新浪微博数据的处理与用户行为分析基于新浪微博数据的处理与用户行为分析摘要：本文利用爬虫技术获取了新浪微博的数据，并对这些数据进行了处理和分析，最终得出了一些有价值的结论。
本文从数据采集、数据处理和数据分析这三个方面展开，包括数据爬取、数据清洗、数据分析、用户行为分析等内容。
分析表明，微博这种新型社交媒体的兴起，改变了人们的信息获取和传播方式，同时也反映出人们的价值观和心理状态。
关键词：微博；数据采集；数据处理；数据分析；用户行为分析；社交媒体第一章介绍社交媒体作为信息传播的新平台，在当今社会中的作用越来越重要。
微博作为其中的代表，广受人们欢迎。
微博作为一种社交网络平台，具有较大的影响力，因此研究微博的用户行为以及关注对象，可以在很大程度上了解社会群体的价值观和心理状态。
本文利用爬虫技术获取了新浪微博的数据，并对这些数据进行了处理和分析，最终得出了一些有价值的结论。
第二章数据采集本文利用Python编写爬虫程序，对新浪微博的数据进行了爬取。
具体步骤如下：1. 登录新浪微博2. 搜索用户3. 爬取用户的微博在爬取过程中，需要注意的是，新浪微博的反爬虫机制比较严格，需要设置User-Agent和Referer等头信息，并设置合理的请求间隔，避免被识别为爬虫而被封禁IP。
第三章数据处理在进行数据分析前，需要对爬取的数据进行清洗和处理。
具体步骤如下：1. 去除重复数据2. 去除无用信息，如链接、话题、表情等3. 对微博内容进行分词，并统计词频4. 对数据进行整理，方便后续分析第四章数据分析在数据清洗和处理完成后，可以对数据进行分析。
本文采用Python的数据分析包Pandas和数据可视化工具Matplotlib进行统计和图表展示，以便更直观地了解数据的趋势和特点。
4.1 微博用户的性别比例通过对数据的统计，我们可以看出新浪微博的用户以男性为主，女性用户比例相对较少。
4.2 微博用户的地域分布通过对数据的统计，我们可以看出新浪微博的用户分布比较广泛，其中以北京、上海和广州为主要地区。
Python网络爬虫的数据可视化与探索分析
Python网络爬虫的数据可视化与探索分析数据可视化是一种通过图表、图形和地图等图像化手段展示数据的方法，它能够帮助我们更直观、更清晰地理解数据背后的规律和信息。
而在数据探索和分析过程中，网络爬虫则是一种强大的工具，通过爬取网页上的数据，我们能够获取到丰富的信息，进而进行更深入的分析和挖掘。
本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫，以及如何将爬取到的数据进行可视化和探索分析。
我们将按照以下几个步骤展开讨论。
1. 数据爬取首先，我们需要选择一个合适的爬虫库来进行数据的爬取。
在Python中，有很多优秀的爬虫库可供选择，如Beautiful Soup、Scrapy 等。
根据不同的需求，我们可以灵活选择合适的库来满足我们爬取数据的需求。
2. 数据清洗与整理在爬取到数据后，我们通常需要对数据进行清洗和整理。
因为爬取的数据往往存在一些杂乱的部分，如HTML标签、多余的空白字符等。
可以利用Python中的正则表达式或其他字符串处理方法对数据进行清洗和整理，使数据更加规范和准确。
3. 数据存储清洗和整理完数据后，我们可以选择将数据存储到本地文件或数据库中，以备后续的使用。
在Python中，可以使用csv、Excel、JSON等格式来进行数据的存储。
根据具体情况选择合适的存储方式。
4. 数据可视化有了清洗和整理好的数据，接下来就可以使用Python中的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等来进行数据的可视化。
这些库提供了丰富的图表和图形，可以根据实际需求选择合适的图表类型来展示数据，比如折线图、柱状图、散点图等。
5. 数据探索与分析数据可视化不仅可以帮助我们更直观地展示数据，还可以帮助我们进行数据的探索和分析。
通过观察图表和图形，我们可以发现数据中的规律和趋势，并进行更深入的分析。
例如，可以通过绘制折线图来观察数据的变化趋势，通过绘制柱状图来比较不同数据之间的差异等。
总结：Python网络爬虫的数据可视化与探索分析可以帮助我们更好地理解和利用爬取到的数据。
Python网络爬虫的数据爬取与分析案例分享
Python网络爬虫的数据爬取与分析案例分享网络爬虫是一种自动化程序，能够浏览网络并从网页上提取数据。
Python作为一种强大的编程语言，拥有许多优秀的库和工具，使得编写网络爬虫变得更加简单和高效。
本文将分享一些Python网络爬虫的实际案例，介绍数据爬取和分析的过程。
案例一：豆瓣电影Top250数据爬取与分析1. 数据爬取通过Python的requests库和BeautifulSoup库，我们可以很容易地从豆瓣电影的网页上获取电影的信息，包括电影名称、评分、导演、演员等。
首先，我们发送HTTP请求获取网页的HTML源码，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取所需的数据。
2. 数据分析获得数据后，我们可以使用Python的pandas库进行数据分析。
首先，我们将获取的数据存储到DataFrame对象中，然后使用pandas提供的各种函数和方法进行分析。
例如，我们可以计算电影的平均评分、导演的作品数量、演员的出演次数等等。
案例二：新浪微博用户数据爬取与分析1. 数据爬取新浪微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的数据资源。
利用Python的requests库和正则表达式，我们可以编写爬虫程序来获取新浪微博用户的基本信息、微博内容、转发和评论等数据。
通过模拟登录和浏览器行为，我们可以克服网站的反爬虫机制，有效地获取所需的数据。
2. 数据分析得到微博用户的数据后，我们可以使用Python的matplotlib库和seaborn库进行数据可视化和分析。
例如，我们可以绘制用户粉丝数和关注数的分布图、分析用户的发博频率和转发评论数的关系等等。
这些分析结果有助于了解用户行为特征和社交网络结构。
案例三：知乎用户话题关注数据爬取与分析1. 数据爬取知乎是一个知识分享社区，用户可以关注感兴趣的话题，并在话题下发布问题和回答。
通过Python的Selenium库和ChromeDriver，我们可以模拟人的浏览行为，自动登录知乎并获取话题下用户的关注数据。
Python网络爬虫中的社交媒体数据抓取与分析
Python网络爬虫中的社交媒体数据抓取与分析社交媒体在现代社会中具有重要的影响力，通过分析社交媒体数据可以获取用户行为和趋势等有价值的信息。
Python作为一种强大的编程语言，也被广泛用于网络爬虫开发。
本文将介绍如何使用Python爬虫抓取社交媒体数据，并对其进行分析。
一、社交媒体数据抓取1. 选择目标社交媒体平台在进行社交媒体数据抓取之前，首先需要确定目标社交媒体平台。
不同的社交媒体平台提供不同的API接口或者网页数据供爬取使用。
常见的社交媒体平台包括Twitter、Facebook、Instagram等。
2. 分析目标数据的结构与特点在进行数据抓取之前，需要分析目标数据的结构与特点。
了解数据的结构可以帮助我们确定如何编写爬虫代码，并且提高数据抓取的效率。
例如，Twitter的数据通常以JSON格式返回，而Facebook的数据则需要通过Graph API获取。
3. 利用API进行数据抓取大多数社交媒体平台都提供API接口供开发者使用。
通过API接口，可以按照一定的规则获取数据，避免对目标网站造成过大的访问压力。
例如，Twitter的API接口可以按照关键词搜索、用户ID等条件获取相关数据。
4. 解析网页结构进行数据抓取对于一些没有提供API接口的社交媒体平台，可以通过解析网页的HTML结构进行数据抓取。
爬虫可以使用Python的第三方库如BeautifulSoup或Scrapy等进行网页解析和数据提取。
二、社交媒体数据分析1. 数据清洗与整合在进行数据分析前，首先需要进行数据清洗与整合。
社交媒体数据通常包含大量无用信息或缺失值，需要通过数据清洗的方法进行处理。
同时，将不同来源的数据整合成一个数据集，便于后续分析。
2. 文本分析与情感分析社交媒体数据中的文本信息是非常有价值的资源，可以通过文本分析和情感分析等方法来挖掘用户观点、舆情等有用信息。
Python的自然语言处理库如NLTK可以用于文本的分词、词频统计、情感分析等任务。
小白爬取单个微博用户的评论
⼩⽩爬取单个微博⽤户的评论⼀、简要介绍对“深圳移动”微博⽤户爬取所有微博及其评论。
⼆、⼯具介绍语⾔：python 2.7使⽤的库：import requests微博账号：⽹上购买若⼲IP代理：⽹上租动态IP的代理服务器User-agent：⽹上搜索若⼲三、整体思路1.⾸先找到“深圳移动”的⼿机微博页⾯四、代码实现1.设置user-agent、cookies、headers。
从⽹上获取⼤量user-agent，在TAOBAO购买若⼲微博账号，获取其cookie。
Random.choice()函数从列表中每次随机获取⼀个值，避免短时间内⽤同⼀个cookie或者同⼀个user-agent访问微博页⾯导致cookie或user-agent被封。
2.获取微博每⼀页json数据，提取其中的idstr字段得到每条微博的id。
Time.sleep(random.randint(1,4)) 休眠时间是随机数⽽⾮固定值。
3.同样的道理从评论的json页⾯获取评论的json数据。
五、知识反馈1.时间久了之后会出现NO JSON COULD BE DECODED的错误，debug后发现是获取不到页⾯源码返回response 404的错误，原因是user-agent使⽤次数过多被禁，主要是因为使⽤了单⼀IP地址，在这⾥我⽤的是动态IP地址的服务器，因此不需要在爬⾍中设置代理IP，设置代理IP的⽅法和random.choice( )设置user-agent的⽅法雷同。
此外，尽管使⽤了动态IP，user-agent仍有被禁的可能。
关于反爬⾍如何禁⽌user-agent抓取⽹站的办法：来源：《Nginx反爬⾍攻略：禁⽌某些User Agent抓取⽹站》2.爬取的数据过多时，需要有代码可以⾃动更新微博账号的cookie。
六、参考资料七、只有⾃⼰能看懂的代码1#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*-3import sys45import requests67 reload(sys)8 sys.setdefaultencoding('utf8')9import time10import random11import er_agents as ua12from crawler import cookies as ck131415def writeintxt(list,filename):16 output = open(filename, 'a')17for i in list:18 output.write(str(i[0])+','+str(i[1])+'\n')19 output.close()2021 cookies = random.choice(ck.cookies)22 user_agent = random.choice(ua.agents)23 headers = {24'User-agent' : user_agent,25'Host' : '',26'Accept' : 'application/json, text/plain, */*',27'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.8',28'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, sdch, br',29'Referer' : 'https:///u/1922826034',30'Cookie' : cookies,31'Connection' : 'keep-alive',32 }3334 id_list = []35 base_url = 'https:///api/container/getIndex?type=uid&value=1922826034&containerid=1076031922826034&page='36for i in range(0, 1672):37try:38 url = base_url+i.__str__()39 resp = requests.get(url, headers=headers,timeout = 5)40 jsondata = resp.json()4142 data = jsondata.get('cards')43for d in data:44 id = d.get("mblog").get('idstr')45# print id46 id_list.append([i,id])47 time.sleep(random.randint(1,4))48except:49print i50print('*'*100)51pass52print"ok"535455 writeintxt(id_list,'weibo_id')1#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*-3import sys45import requests67 reload(sys)8 sys.setdefaultencoding('utf8')9import time10import random11import er_agents as ua12from crawler import cookies as ck131415def readfromtxt(filename):16 file = open(u'D:/MattDoc/实习/1124爬取深圳移动新浪微博/⽹页/'+filename, "r")17 text = file.read()18 file.close()19return text2021def writeintxt(dict,filename):22 output = open(u"D:/MattDoc/实习/1124爬取深圳移动新浪微博/⽹页/"+filename, 'a+')23for d, list in dict.items():24 comment_str = ""25for l in list:26 comment_str = comment_str + l.__str__() + "####"27 output.write(d.split(',')[1]+"####"+comment_str+'\n')28 output.close()29303132 user_agent = random.choice(ua.agents)33 cookies = random.choice(ck.cookies)34 headers = {35'User-agent' : user_agent,36'Host' : '',37'Accept' : 'application/json, text/plain, */*',38'Accept-Language' : 'zh-CN,zh;q=0.8',39'Accept-Encoding' : 'gzip, deflate, sdch, br',40'Referer' : 'https:///u/1922826034',41'Cookie' : cookies,42'Connection' : 'keep-alive',43 }444546 base_url = 'https:///api/comments/show?id='47 weibo_id_list = readfromtxt('weibo_id1.txt').split('\n')48 result_dict = {}49for weibo_id in weibo_id_list:50try:51 record_list = []52 i=153 SIGN = 154while(SIGN):55# url = base_url + weibo_id.split(',')[1] + '&page=' + str(i)56 url = base_url + str(weibo_id) + '&page=' + str(i)57 resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=100)58 jsondata = resp.json()59if jsondata.get('ok') == 1:60 SIGN = 161 i = i + 162 data = jsondata.get('data')63for d in data:64 comment = d.get('text').replace('$$','')65 like_count = d.get('like_counts')66 user_id = d.get("user").get('id')67 user_name = d.get("user").get('screen_name').replace('$$','')68 one_record = user_id.__str__()+'$$'+like_count.__str__()+'$$'+user_name.__str__()+'$$'+ comment.__str__()69 record_list.append(one_record)70else:71 SIGN = 07273 result_dict[weibo_id]=record_list74 time.sleep(random.randint(2,3))75except:76# print traceback.print_exc()77print weibo_id78print('*'*100)79pass80print"ok"8182 writeintxt(result_dict,'comment1.txt')1# encoding=utf-82""" User-Agents """3 agents = [4"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; AcooBrowser; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",5"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0; Acoo Browser; SLCC1; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 5.0; .NET CLR 3.0.04506)",6"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; AOL 9.5; AOLBuild 4337.35; Windows NT 5.1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)",7"Mozilla/5.0 (Windows; U; MSIE 9.0; Windows NT 9.0; en-US)",8"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/5.0; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 2.0.50727; Media Center PC 6.0)",9"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 1.1.4322)", 10"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0b; Windows NT 5.2; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727; InfoPath.2; .NET CLR 3.0.04506.30)",11"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN) AppleWebKit/523.15 (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.3 (Change: 287 c9dfb30)",12"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux; en-US) AppleWebKit/527+ (KHTML, like Gecko, Safari/419.3) Arora/0.6",13"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.2pre) Gecko/20070215 K-Ninja/2.1.1",14"Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9) Gecko/20080705 Firefox/3.0 Kapiko/3.0",15"Mozilla/5.0 (X11; Linux i686; U;) Gecko/20070322 Kazehakase/0.4.5",16"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.9.0.8) Gecko Fedora/1.9.0.8-1.fc10 Kazehakase/0.5.6",17"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11",18"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20",19"Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",20"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.11 TaoBrowser/2.0 Safari/536.11",21"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER",22"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",23"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; LBBROWSER)",24"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 LBBROWSER",25"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E)",26"Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E; QQBrowser/7.0.3698.400)",27"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",28"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E; 360SE)",29"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)",30"Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; .NET4.0E)",31"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1",32"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.89 Safari/537.1",33"Mozilla/5.0 (iPad; U; CPU OS 4_2_1 like Mac OS X; zh-cn) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8C148 Safari/6533.18.5",34"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:2.0b13pre) Gecko/20110307 Firefox/4.0b13pre",35"Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:16.0) Gecko/20100101 Firefox/16.0",36"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11",37"Mozilla/5.0 (X11; U; Linux x86_64; zh-CN; rv:1.9.2.10) Gecko/20100922 Ubuntu/10.10 (maverick) Firefox/3.6.10",38"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36",39 ]# encoding=utf-8""" cookies """cookies = ["SINAGLOBAL=6061592354656.324.1489207743838; un=182********; TC-V5-G0=52dad2141fc02c292fc30606953e43ef; wb_cusLike_2140170130=N; _s_tentry=; Apache=5393750164131.485.1511882292296; ULV=151188229 "SINAGLOBAL=6061592354656.324.1489207743838; TC-V5-G0=52dad2141fc02c292fc30606953e43ef; wb_cusLike_2140170130=N; _s_tentry=; Apache=5393750164131.485.1511882292296; ULV=1511882292314:55:14:7:5393 "SINAGLOBAL=6061592354656.324.1489207743838; TC-V5-G0=52dad2141fc02c292fc30606953e43ef; wb_cusLike_2140170130=N; _s_tentry=; Apache=5393750164131.485.1511882292296; ULV=1511882292314:55:14:7:5393 "SINAGLOBAL=6061592354656.324.1489207743838; TC-V5-G0=52dad2141fc02c292fc30606953e43ef; wb_cusLike_2140170130=N; _s_tentry=; Apache=5393750164131.485.1511882292296; ULV=1511882292314:55:14:7:5393 ]。
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该爬虫程序的工作流程如图1所示,主要步骤为:
(1)登录微博:新浪微博要求用户访问微博数据之前必须登 录,那么爬虫程序面临的首要任务是模拟登录。本文利用Cookie 的特性,事先通过浏览器的方式,登录新浪微博,并正确输入用户 名、口令,从而事先浏览器的登录;当成功登陆后,新浪微博服务 器会记录登录的状态,经加密后,使用Response的方式,发送给 客户端,从而存储于本地客户端的Cookie中。当本文编写的Pyth o n 爬虫, 需要登录新浪微博时, 首先读取已存储于本地的 C o o k i e , 并发送 给新 浪微 博服 务器。而该 服务 器检 查这个 Cookie,可以认定客户端的合法身份,从而实现用户对新浪微博 的成功登录。(2)访问待抓取页面:该模块访问被抓取微博用户的 各类信息界面,利用Requests库下载待抓取页面的html代码。(3) 下载、解析、抽取信息:使用lxml等python库解析页面,并根据预 先定制的规则,抽取有关信息。(4)根据第(3)步骤的信息提取结 果,如若信息内具有下一次待抓取的页面链接,则回至网页下载 模块,重新进行下载、解析。(5)保存至数据库:待抓取完毕后,将 所有信息保存至数据库。
本文使用Python语言,通过模拟用户登录,实现一种针对新浪 微博的爬虫,并对获得的数据进行有效地分析。该文设计并实现了 新浪微博爬虫程序,以微博用户“央视综艺国家宝藏”为例,对他发 布的微博内容进行了全部抓取,并从微博发布行为、微博信息特征、 微博关键词等方面,进行了数据分析,为用户分析与画像打下基础。
本文设计并实现了一个微博用户信息爬取与分析系统利用cookie实现了用户的模拟登录使用python语言的rquestslxml等函数库爬取处理了该微博用户数据并以央视综艺国家宝藏为例从微博发布动作偏好微博信息特征微博关键词等方面展开了分析获取了一些有趣的发现为进一步用户分析与画像打下基础
第37卷 第07期 第20139年7 7卷月
数字技术与应用 数D字ig技it术al 与T应ec用hnologyww&
Vol.37 No.7 July 2019
应用研究
DOI:10.19695/12-1369.2019.07.52
基于 Python 的新浪微博用户信息爬取与分析
邓文萍 (武警新疆总队执勤支队,新疆乌鲁木齐 830000)
时、20时、22时各发表了60次、69次、65次、73次、49次和46次。 2.2 微博信息分析 2.2.1 点赞数分析 通过按照微博发布的先后,给微博消息进行排序,列出每条微
博的点赞数,如图4所示。微博消息的总点赞数均值为994.60,总体 标准差为1868.26,显示着各微博点赞数极不均衡。从图4可以看 出,个别微博的点赞数极高,高于2万点赞数的微博数目为6个,高 于1万低于2万点赞数的微博数目为3个,而点赞数低于1000的微博 占总体的74.77。
关键词: 新浪微博；爬取分析；P y t h o n
中图分类号:TP393
文献标识码:A
文章编号:1007-9416(2019)07-0096-03
0 引言
新浪微博是目前我国最大的短消息社交平台,据新浪微博2017 年全年财报称,截至2017年12月,微博月活跃用户增至3.92亿。社交 用户的增多,意味着信息的极具爆炸,基于微博数据的社交用户行 为分析与画像引起了人们的关注[1]。该技术能够对用户进行画像,用 于社交群体发现[2]、个性用户发现[3]等。
摘要:本文设计并实现了一个微博用户信息爬取与分析系统,利用Cookie实现了用户的模拟登录,使用Python语言的Rquests、lxml等函
数库,爬取、处理了该微博用户数据,并以“央视综艺国家宝藏”为例,从微博发布动作偏好、微博信息特征、微博关键词等方面展开了分析,获
取了一些有趣的发现,为进一步用户分析与画像打下基础。
图2 微博发布次数随发布日期变化图 收稿日期:2019-06-31 作者简介:邓文萍(1984 —),女,四川内江人,本科,助理工程师,研究方向:信息安全。
96
邓文萍: 基于 P y t h o n 的新浪微博用户信息爬取与分析
2019年第 07 期
2.1 微博发布行为分析 该部分主要研究“央视综艺国家宝藏”发布微博信息的次数和 时间等因素,深入分析它的微博发布行为特征。如图2中所示,该图 为随时间变化的微博发布次数,其横坐标轴为日期,范围为2017年8 月22日至2019年7月29日;纵坐标轴则为微博消息的发布次数。 从图中可以看出,该微博用户发布微博消息有明显的规律性, 它几乎每天都发送微博消息,但有两个明显的高峰期,分别为2017 年12月至2018年2月期间和2018年12月至2019年2月。这两个高峰期 是与《国家宝藏·第一季》和《国家宝藏·第二季》的播出时间是重合 的,其中《国家宝藏·第一季》自2017年12月3日起在中央电视台播出, 共有十期节目,每周日播出一期,于2018年2月11日结束;同样地《, 国 家宝藏·第二季》自2018年12月9日起播出,共有十期节目,每周日播 出一期,于2019年2月2日结束。在这两个节目播出周期内,平均每日 微博发送量分别为8.69、6.57,远高于其他时期。 如图3所示,横坐标轴为发表时间,纵坐标轴为微博发布的次 数。从图中可以看出,该微博用户发布微博信息的时间集中在每日 的9时到22时,而在在23时至次日8时的时间段内没有发表任何内 容。同时,还可以看出整点是发布微博的高峰,12时、14时、16时、18
为了直观地观察这一现象,本文将微博序号按照点赞数大小进 行排序,如图5所示。从图可以看出,该图形从横坐标一开始时,占据 较高纵坐标,接着极具下降,形成拖着长长尾巴的的极大关注,而大 部分微博受关注度一般。该分布的一个通俗解释就是马太效应,即 穷者越穷富者越富。
2 微博用户数据分析
图1 爬虫工作流程示意图
本文针对新浪微博用户“央视综艺国家宝藏”进行研究分析,抓 取了其全部微博内容。该微博用户ID号6339534350,2017年8月22日 第一次发布微博消息;截至2019年7月29日,它已发布了1490条信息, 转发了339条消息,有粉丝2260078人,累计获得1481948点赞数、 2360089转发量、462758评论数。