新浪微博抓包分析

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新浪微博数据抓取详细教程

新浪微博数据抓取详细教程本文介绍使用八爪鱼采集器简易模式采集抓取新浪微博的方法。

需要采集微博内容的，在网页简易模式界面里点击微博进去之后可以看到所有关于微博的规则信息，我们直接使用就可以的。

新浪微博数据抓取步骤1采集在微博首页进关键词搜索后的信息以及发文者的关注量，粉丝数等（下图所示）即打开微博主页进行登录后输入关键词进行搜索，采集搜索到的内容以及进入发文者页面采集关注量，粉丝数，微博数。

1、找到微博网页-关键词搜索规则然后点击立即使用新浪微博数据抓取步骤22、简易模式中微博网页-关键词搜索的任务界面介绍查看详情：点开可以看到示例网址任务名：自定义任务名，默认为微博网页-关键词搜索任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组用户名：请填写您的微博账号密码：请填写微博账号的登录密码关键词/搜索词：用于搜索的关键词，只支持填写一个翻页次数：设置采集多少页，由于微博会封账号，限制翻页1-50页将鼠标移动到？号图标和任务名顶部文字均可以查看详细的注释信息。

示例数据：这个规则采集的所有字段信息。

新浪微博数据抓取步骤33、任务设置示例例如要采集与十九大相关的微博消息在设置里如下图所示：任务名：自定义任务名，也可以不设置按照默认的就行任务组：自定义任务组，也可以不设置按照默认的就行用户名：请填写您的微博账号，必填密码：请填写微博账号的登录密码，必填关键词/搜索词：用于搜索的关键词，此处填写“十九大”翻页次数：设置采集多少页，此处设置2页设置好之后点击保存新浪微博数据抓取步骤4保存之后会出现开始采集的按钮新浪微博数据抓取步骤54、选择开始采集之后系统将会弹出运行任务的界面可以选择启动本地采集（本地执行采集流程）或者启动云采集（由云服务器执行采集流程），这里以启动本地采集为例，我们选择启动本地采集按钮。

新浪微博数据抓取步骤65、选择本地采集按钮之后，系统将会在本地执行这个采集流程来采集数据，下图为本地采集的效果新浪微博数据抓取步骤76、采集完毕之后选择导出数据按钮即可，这里以导出excel2007为例，选择这个选项之后点击确定新浪微博数据抓取步骤87、然后选择文件存放在电脑上的路径，路径选择好之后选择保存新浪微博数据抓取步骤9、这样数据就被完整的导出到自己的电脑上来了8相关采集教程：百度搜索结果采集豆瓣电影短评采集搜狗微信文章采集八爪鱼——70万用户选择的网页数据采集器。

微博爬虫采集数据详细方法

新浪微博上有很多用户发布的社交信息数据，对于做营销或者运营行业的朋友来说，这些数据都非常的具有价值，比如做营销的同学可以根据微博的阅读量、转化量以及评论数等数据可以大致的判断这个人是否具有影响力，从而找到自身行业中的KOL。

另外像微博的评论数据，能反应出自身产品对于用户的口碑如何，利用爬虫采集数据，可以第一时间找到自身产品的缺点，从而进行改进。

那么，说了这么多，应该如何利用微博爬虫去采集数据呢。

步骤1：创建采集任务1）进入主界面，选择“自定义模式”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：创建翻页循环1）系统自动打开网页，进入微博页面。

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。

等待约2秒，页面会有新的数据加载出来。

经过2次下拉加载，页面达到最底部，出现“下一页”按钮微博爬虫采集数据方法图3“打开网页”步骤涉及Ajax下拉加载。

打开“高级选项”，勾选“页面加载完成后向下滚动”，设置滚动次数为“4次”，每次间隔“3秒”，滚动方式为“直接滚动到底部”，最后点击“确定”微博爬虫采集数据方法图4注意，这里的滚动次数、间隔时间，需要针对网站进行设置，可根据相关功能点教程进行学习：八爪鱼7.0教程——AJAX滚动教程八爪鱼7.0教程——AJAX点击和翻页教程/tutorial/ajaxdjfy_7.aspx?t=12）将页面下拉到底部，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”微博爬虫采集数据方法图5此步骤同样涉及了Ajax下拉加载。

打开“高级选项”，勾选“页面加载完成后向下滚动”，设置滚动次数为“4次”，每次间隔“3秒”，滚动方式为“直接滚动到底部”，最后点击“确定”微博爬虫采集数据方法图6步骤3：创建列表循环1）移动鼠标，选中页面里的第一条微博链接。

选中后，系统会自动识别页面里的其他相似链接。

抓包的分析报告

抓包的分析报告1. 引言本文旨在通过对抓包数据的分析，对网络通信进行深入研究，从而揭示网络传输过程中的细节以及可能存在的安全隐患。

通过抓包分析，我们可以获取传输的原始数据，进而发现网络问题并进行相关的优化工作。

2. 抓包工具介绍抓包是一种网络分析的方法，通过获取网络中的数据包来进行深入分析。

常用的抓包工具包括 Wireshark、Tcpdump 等。

在本文中，我们使用 Wireshark 这一流行的抓包工具进行数据包分析。

Wireshark 是一款开源的网络协议分析软件，支持多种操作系统，用户可以通过 Wireshark 捕获和分析网络数据包，以便于查找和解决网络问题。

3. 抓包分析步骤3.1 抓包设置在开始抓包前，需要正确设置抓包工具。

我们需要指定要抓取的接口，以及过滤器来选择我们感兴趣的数据包。

为了保证抓包的有效性，可以在抓包前关闭一些不必要的网络应用，以减少干扰。

3.2 开始抓包设置完毕后，点击“开始”按钮开始进行抓包。

此时，Wireshark 将开始捕获网络数据包。

3.3 数据包过滤捕获到的数据包可能非常庞大，我们需要进行过滤以便于查找特定的数据包。

Wireshark 提供了强大的过滤功能，可以根据协议、源/目标 IP 地址、端口号等条件进行筛选。

3.4 数据包分析捕获到感兴趣的数据包后，我们可以对数据包进行深入分析。

Wireshark 提供了丰富的功能，可以查看每个数据包的详细信息，包括源/目标地址、端口号、协议类型、数据内容等。

4. 抓包分析实例为了更好地理解抓包过程和分析方法，我们将给出一个具体的抓包分析实例。

4.1 实验目标分析某网站的登录过程，并观察登录过程中的数据传输。

4.2 实验步骤•打开 Wireshark 并设置抓包过滤器为 HTTP。

•在浏览器中访问目标网站并进行登录。

•通过 Wireshark 捕获登录过程中的数据包。

•分析捕获到的数据包，观察登录过程中的数据传输情况。

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。

基于网络爬虫的新浪微博数据抓取技术

1引言随着移动互联网的飞速发展，人们越来越多地在社交网络上发表自己的见解，分享自己的生活，与他人进行交流讨论。

新浪微博作为国内最大的社交平台之一，同时也成了各类消息发布的最主要渠道之一。

截至2017年9月，微博月活跃用户3.76亿，日活跃用户1.65亿，每天都有用户发布上亿条微博，评论、转发或点赞其他微博。

一个如此庞大和公开的社交平台，每天都能产生海量信息，能为各种舆情监控、商业推广分析、自然语言处理等系统提供大量的数据支持[1]。

在国外，开展了针对于Twitter和Facebook等社交平台的一系列研究，但是不同于国外的Twitter和Facebook等平台，微博官方并没有提供相关接口给人们下载与微博相关的数据集，并且微博的登录、浏览等操作都有较敏感的反爬虫机制，这给数据的采集带来了困难，对普通的想获取相关数据的人员来说是个极大的挑战。

因此，快速获得微博数据的方法就是构建一个稳定高效的爬虫抓取系统。

2网络爬虫2.1原理网络爬虫（Web Crawler），是自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站。

爬虫一般分为数据采集、处理和储存三个部分。

传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL 放入队列，直到满足系统的一定停止条件。

2.2网络爬虫框架ScrapyScrapy是Python开发的一个快速、可扩展的Web抓取框架，用于抓取Web站点并从页面中提取结构化的数据。

通过Scrapy中的Spider模块，能方便地定义网址爬取和数据提取的规则。

3微博爬虫策略现在各种爬虫的搜索策略[2]主要为：深度优先搜索策略、广度优先搜索策略、非完全PageRank策略以及大站优先搜索策略。

微博跟其他普通网站相比，动态性和网页结构都比较复杂，其对于爬虫的防范也更加严格，普通的爬虫程序一般不能直接获取到相应的网页内容，但其网页内容中的数据格式较为统一。

微博数据挖掘的方法及其应用

微博数据挖掘的方法及其应用微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有着数亿的用户，每天都有数以亿计的消息在微博上进行传播。

这些数据中蕴藏着丰富的信息，因而微博数据挖掘逐渐成为了一个热门话题。

本文将介绍微博数据挖掘的方法及其应用，并探讨这一领域的发展潜力。

一、微博数据挖掘的方法微博数据挖掘主要涉及文本挖掘、网络分析、情感分析等多个方面。

下面将对这些方面的方法进行详细介绍。

1. 文本挖掘文本挖掘主要涉及文本的提取、清洗、分词、去噪、特征提取等操作，以便对文本数据进行分析和分类。

在微博数据挖掘中，文本挖掘可以用来识别话题、发现事件、分析情感等。

例如，可以通过对微博文本进行关键词提取等操作，来找出与特定话题相关的微博。

2. 网络分析网络分析主要涉及社交网络的构建、社交网络中信息的传播、节点的重要性等方面的研究。

在微博中，网络分析可以用来分析用户之间的互动关系、发现社交网络中的影响者等。

例如，在一个社交网络中，影响力比较高的用户可能会更容易将某个话题传播出去，因而这些用户在分析中可能会受到更多的关注。

3. 情感分析情感分析主要涉及人类情感的识别、分类、理解等方面的研究。

在微博数据挖掘中，情感分析可以用来探测微博用户对某个话题的情感倾向，从而得出对话题的态度和立场。

例如，可以通过对微博文本中表达情感的词汇进行提取和分析，来判断用户对某个话题的喜欢程度或厌恶程度。

二、微博数据挖掘的应用微博数据挖掘可以应用于多个领域，这里列举了几个主要应用领域。

1. 舆情分析舆情分析可以通过对微博数据进行挖掘和分析，来了解民众对某个话题的反应和态度。

例如，可以通过对特定事件相关的微博进行分析，来了解事件的发展趋势和舆情变化。

这种分析可以帮助政府、企业和个人及时了解公众的反应，并做出相应的决策和应对措施。

2. 社交网络分析社交网络分析可以通过对微博社交网络的分析，来了解用户之间的互动关系和影响力等。

这种分析可以帮助企业或组织找到合适的影响者进行宣传，并更加精确地推广和营销产品，提高社交网络媒体的效益。

使用python抓取新浪微博数据

使用python抓取新浪微博数据本篇文章是python爬虫系列的第四篇，介绍如何登录抓取新浪微博的信息。

并对其中的关键内容进行提取和清洗。

开始前的准备工作首先是开始之前的准备工作，与前面的文章相比，我们除了导入库文件，还把设置登录页URL，以及登录用户密码也放在了准备工作中。

下面分别来说明。

导入所需的库文件，第一个是requests，用于请求和页面抓取，第二个是re正则库，用于从页面的代码中提取所需要的信息。

第三个是pandas库，用来进行拼表以及数据导出。

#导入requests库(请求和页面抓取)import requests#导入正则库（从页面代码中提取信息）import re#导入pandas库(用于创建数据表和导出csv)import pandas as pd#设置登陆用户名和密码payload = {'username': '用户名','password': '密码'}#微博登陆页URLurl1='https:///signin/login'#微博内容抓取页URLurl2='/askcliff/home'准备工作完成后，还需要对爬虫进行伪装，下面是具体的步骤和内容。

将爬虫伪装成浏览器首先是设置头文件信息，里面包括浏览器的信息和字符编码以及引荐来源信息等等。

这些信息的获得方法请参考本系列第三篇文章的内容。

#设置请求头文件信息headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 Safari/537.11','Accept':'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8','Accept-Charset':'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3','Accept-Encoding':'gzip','Connection':'close','Referer':'/'}设置Cookie的内容，获得cookie值的内容也请参考第三篇文章的内容。

微博爬虫如何爬取数据

微博爬虫如何爬取数据微博上有大量的信息，很多用户会有采集微博信息的需求，对于不会写爬虫的小白来说可能是一件难事。

本文介绍一个小白也可以使用的工具是如何爬取数据的。

介绍使用八爪鱼采集器简易模式采集抓取微博页面用户信息的方法。

需要采集微博内容的，在网页简易模式界面里点击微博进去之后可以看到所有关于微博的规则信息，我们直接使用就可以的。

微博爬虫抓取数据步骤1批量采集微博每个用户界面的信息（下图所示）即在博主个人主页的信息1、找到微博用户页面信息采集任务然后点击立即使用微博爬虫抓取数据步骤22、简易采集中微博用户页面信息采集的任务界面介绍查看详情：点开可以看到示例网址；任务名：自定义任务名，默认为微博用户页面信息采集；任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组；网址：用于填写博主个人主页的网址，可以填写多个，用回车分隔，一行一个，将鼠标移动到？号图标和任务名顶部文字均可以查看详细的注释信息；示例数据：这个规则采集的所有字段信息。

微博爬虫抓取数据步骤33、任务设置示例例如要采集与相关的微博消息在设置里如下图所示：任务名：自定义任务名，也可以不设置按照默认的就行任务组：自定义任务组，也可以不设置按照默认的就行网址：从浏览器中直接复制博主个人主页的网址，此处以“人民日报”和“雷军”为例。

示例网址：/rmrb?is_all=1/leijun?refer_flag=1001030103_&is_all=1设置好之后点击保存微博爬虫抓取数据步骤4保存之后会出现开始采集的按钮微博爬虫抓取数据步骤54、选择开始采集之后系统将会弹出运行任务的界面可以选择启动本地采集（本地执行采集流程）或者启动云采集（由云服务器执行采集流程），这里以启动本地采集为例，我们选择启动本地采集按钮。

微博爬虫抓取数据步骤65、选择本地采集按钮之后，系统将会在本地执行这个采集流程来采集数据，下图为本地采集的效果微博爬虫抓取数据步骤76、采集完毕之后选择导出数据按钮即可，这里以导出excel2007为例，选择这个选项之后点击确定微博爬虫抓取数据步骤8 7、然后选择文件存放在电脑上的路径，路径选择好之后选择保存微博爬虫抓取数据步骤98、这样数据就被完整的导出到自己的电脑上来了微博爬虫抓取数据步骤10。

新浪微博抓包分析

新浪微博抓包分析摘要：数据包捕获及分析主要实现了对网络上的数据包进行捕获及分析。

在包分析功能模块，根据报文协议的格式，把抓到的包进行解析，从而得到网络层和传输层协议的报头内容等信息。

本次研究通过对新浪微博的网络数据包进行捕捉，分析数据包的结构，从而掌握数据包捕获和数据包分析的相关知识。

关键词：包分析；协议；数据包1序言本实验研究通过技术手段捕获数据包并加以分析。

Ether Peek5.1是当前较为流行的图形用户接口的抓包软件,是一个可以用来监视所有在网络上被传送的包,并分析其内容的程序。

它通常被用来检查网络工作情况,或是用来发现网络程序的bugs。

通过Ether Peek对TCP、SMTP和FTP等常用协议进行分析,非常有助于网络故障修复、分析以及软件和协议开发。

计算机网络安全、信息安全已经成为一个国际性的问题，每年全球因计算机网络的安全问题而造成的经济损失高达数百亿美元，且这个数字正在不断增加。

网络数据包的捕获与分析对研究计算机网络安全问题有着重要意义。

网络安全问题既包括网络系统的安全，又包括网络信息的安全和机密性。

2抓包工具介绍及抓包原理2.1工具介绍目前常用的抓包工具有Sniffer，wireshark，WinNetCap，WinSock Expert，EtherPeek等。

本次实验研究是在windows XP系统环境下安装EtherPeek进行抓包。

EtherPeek是个用来截取网络数据包的工具，主要用监听统计和捕获数据包两种方式进行网络分析。

它只能截取同一HUB的包，也就是说假如你的便携装了EtherPeek，那么你的便携必须与你要监控的目的地址和源地址中的一个接在同一HUB上。

有了这个工具，如果5250仿真或telnet仿真出了问题，就可以用它来截取数据包，保存下来，再进行分析。

2.2数据包捕获原理在通常情况下，网络通信的套接字程序只能响应与自己硬件地址相匹配的或是以广播形式发出的数据帧，对于其他形式的数据帧比如已到达网络接口但却不是发给此地址的数据帧，网络接口在验证投递地址并非自身地址之后将不引起响应，也就是说应用程序无法收取与自己无关的的数据包。

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。

基于Python的新浪微博爬虫分析

2019年软件2019, V ol. 40, No. 4作者简介:杜晓旭(1994-)，女，在读硕士，研究方向：大数据分析；贾小云(1971-)，女，副教授、CCF 会员，硕士，研究方向：大数据分析、软件工程。

基于Python 的新浪微博爬虫分析杜晓旭，贾小云（陕西科技大学，陕西西安 710021）摘要: 在大数据时代下，新浪微博的出现为人们获取和参与信息数据及其传播提供了全新的途径。

而面对新浪微博不断增加的信息数据，人们对于提高微博获取的精确性和时效性也提出了更高的要求。

在这一背景下，本文将重点围绕基于Python 的新浪微博爬虫进行简要分析研究，在对Python 与网络爬虫的基本概念进行明确的基础上，尝试设计一种Python 的新浪微博爬虫程序，为相关研究人员提供相应理论参考。

关键词: Python ；新浪微博；网络爬虫；程序设计中图分类号: TP311.1 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.04.039本文著录格式：杜晓旭，贾小云. 基于Python 的新浪微博爬虫分析[J]. 软件，2019，40（4）：182-185Python-based Crawler Analysis of Sina WeiboDU Xiao-xu, JIA Xiao-yun(Shaanxi University of Science and Technology, Xi'an, Shaanxi 710021)【Abstract 】: During big data era, emergence of Sina Weibo provides new way for people to access and participate in information data and its dissemination. With increasing information and data of Sina Weibo, people put forward higher requirements for improving accuracy and timeliness of microblog acquisition. Under the backgroud, the pa-per analyzes and researches Python-based Sina Weibo crawler briefly, defines basic concepts of Python and Internet crawler, and attempts to design a Python Weibo crawler program, to provide related theoretical reference for re-searchers.【Key words 】: Python; Sina Weibo; Web crawler; Programming0 引言虽然目前以新浪微博为代表的众多社会媒体均为研发人员提供了部分数据访问编程接口，使其能够准确获取相关信息数据。

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。

微博模拟登录及抓取微博内容_光环大数据培训

微博模拟登录及抓取微博内容_光环大数据培训1. 事前准备阅读上篇scrapy笔记(2)下载Fiddler并掌握其基本用法阅读urllib2文档下载本文我的源码2. 微博登录分析2.1 截包分析以下的内容需要掌握Fiddler截包、改包重发等基本知识，如果不想了解微博的模拟登录的流程及原理, 那么可以跳过这部分直接到第3步. 不过建议还是去熟悉下Fiddler这个前端调试神器, 当然,用其它截包工具代替也是可以的.比如Firefox的插件httpfox微博的登录入口有好几个, 我们选择/login.php 这个. 其实只要登录的逻辑不变, 其它的入口也是可以的.然后, 我们让Fiddler开始截包, 并在登录页面上输入账号密码登录一次.截到关于登录的包如下:图1我们先来看看第一个图2图中一栏的所有数据就是我们在模拟登录时需要填入的数据.这些数据中除了su、sp、rsakv、servertime、nonce是经过js处理动态生成的,其它都是个固定值,可以在代码中写死.怎么获得这些值呢?/sso/prelogin.phpentry=weibo&callback=sinaSSO Controller.preloginCallBack&su=yourusername&rsakt=mod&checkpin=1&clie nt=ssologin.js(v1.4.11)注意上面url的su=yourusername部分, 这里的su是经过js处理后的用户名. 请求这个url可以得到servertime,nonce,pubkey,rsakv等等图32.2 查看json我们还需要知道js是怎么处理我们填入的用户名及密码的, 即su与sp.首先我们要在未登录状态到/signup/signin.php?entry=sso 这个页面,并得到/js/sso/ssologin.js 这个js文件.查看ssologin.js的makeRequest函数, 原型如下:var makeRequest = function (username, password, savestate) { var request = { entry: me.getEntry(), gateway: 1, from: me.from, savestate: savestate, useticket: eTicket ?1 : 0 }; if (me.failRedirect) { me.loginExtraQuery.frd =1 } request = objMerge(request, {pagerefer: document.referrer || ""}); request = objMerge(request, me.loginExtraFlag); request = objMerge(request, me.loginExtraQuery); request.su =sinaSSOEncoder.base64.encode(urlencode(username)); if (me.service){ request.service = me.service } if ((me.loginType & rsa)&& me.servertime && sinaSSOEncoder && sinaSSOEncoder.RSAKey){ request.servertime = me.servertime; request.nonce =me.nonce; request.pwencode = "rsa2"; request.rsakv =me.rsakv; var RSAKey = new sinaSSOEncoder.RSAKey(); RSAKey.setPublic(me.rsaPubkey, "10001"); password =RSAKey.encrypt([me.servertime, me.nonce].join("/t") + "/n" +password) } else { if ((me.loginType & wsse) && me.servertime&& sinaSSOEncoder && sinaSSOEncoder.hex_sha1){ request.servertime = me.servertime;request.nonce = me.nonce; request.pwencode = "wsse"; password = sinaSSOEncoder.hex_sha1("" +sinaSSOEncoder.hex_sha1(sinaSSOEncoder.hex_sha1(password)) +me.servertime + me.nonce) } } request.sp = password;try { request.sr = window.screen.width + "*" +window.screen.height } catch (e) { } return request};从代码中我们可以知道su就是经过html字符转义再转成base64编码在python中我们可以这样转化:def get_su(user_name): username_ = urllib.quote(user_name) #html字符转义 username = base64.encodestring(username_)[:-1]return username再看sp, 关于密码的这部分有点复杂, 我自己对密码学这部分并不大了解, 不过可以从js中看到, weibo登录对密码有两种加密方式:rsa2与wsse,我们从图什么时候用到, 我不清楚)if ((me.loginType & rsa) && me.servertime && sinaSSOEncoder && sinaSSOEncoder.RSAKey) { request.servertime = me.servertime; request.nonce = me.nonce; request.pwencode = "rsa2";request.rsakv = me.rsakv; var RSAKey = new sinaSSOEncoder.RSAKey(); RSAKey.setPublic(me.rsaPubkey, "10001"); password =RSAKey.encrypt([me.servertime, me.nonce].join("/t") + "/n" + password)}可以看到servertime, nonce, rsakv都被用上了.我们只要把这部分js在python中转义就行了.我也是看别人的文章才知道,0x10001要转化成10进制的65537, 还有要经过servertime + +’/t’ + nonce + ‘/n’ + passwd拼接字符串再进行Rsa加密, 最后转成16进制即得到sp. 代码如下def get_sp_rsa(passwd, servertime, nonce): # 这个值可以在prelogin得到,因为是固定值,所以写死在这里 weibo_rsa_n ='EB2A38568661887FA180BDDB5CABD5F21C7BFD59C090CB2D245A87AC253062882729293E5506350508E7F9AA3BB77F4333231490F915F6D63C55FE2F08A49B353F444AD3993CACC02DB784ABBB8E42A9B1BBFFFB38BE18D78E87A0E41B9B8F73A928EE0CCEE1F6 739884B9777E4FE9E88A1BBE495927AC4A799B3181D6442443' weibo_rsa_e = 65537 # 10001对应的10进制 message = str(servertime) + '/t' +str(nonce) + '/n' + passwd key = rsa.PublicKey(int(weibo_rsa_n, 16), weibo_rsa_e) encropy_pwd = rsa.encrypt(message, key) return binascii.b2a_hex(encropy_pwd)3 模拟登录准备工作做完了,我们要模拟正常登录那样发几个http包, 基本上是以下几个步骤从/sso/prelogin.phpentry=weibo&callback=sinaSSO Controller.preloginCallBack&su=yourusername&rsakt=mod&checkpin=1&clie nt=ssologin.js(v1.4.11)获取servertime,nonce,rsakv等值把这些值与其它固定值一起提交到/sso/login.php?client=ssologin.js(v1.4.11), 这个地址会跳转到/wbsso/login/(省略, 见图2)/,并返回图2下划线标注的我们需要的地址.用正则表达式取出图2的地址并请求, 得到如下结果则登录成功图4此时要保存该请求的cookie图5以后每次抓取微博时的请求带上该cookie即可.到这里, 模拟登录就算完成了. 当然这是人工的模拟登录与结合scrapy的模拟登录还是有所不同,不过区别也不会大到哪去, 只要把保存的cookie持久化到文件, scrapy每次请求时带上这个cookie就可以了,相信这部分不会有多大难度. 如果还是有困难, 请提出来, 有时间我再补完这部分内容.4 抓取微博内容4.24 补充说明,本来以为微博抓取内容跟其它一样简单,结果发现微博用js渲染所有内容,scrapy抓的网页源文件一个链接都没有, 考虑用其它方法解决, 正在坑中, 搞定后再来更新文章吧.4.26 抓取微博内容, 搞了很久, 终于算是实现了.说说我的方法吧, 根据观察,微博的内容放在页面上某个script标签内.图6我们可以通过正则, 取出这部分内容,然后替换response的body,再用scrapy的选择器提取其中的内容和链接,具体看代码及注释吧# -*- coding: utf-8 -*-from scrapy import Requestfromscrapy.contrib.spiders import CrawlSpider, Rulefromscrapy.contrib.linkextractors import LinkExtractorfromweibo_spider.items import WeiboSpiderItemfromweibo_spider.spiders.login_api import get_login_cookieclassWeiboSpider(CrawlSpider): name = 'weibo' allowed_domains =[''] start_urls = ['/u/1876296184'] #不加www,则匹配不到cookie, get_login_cookie()方法正则代完善 rules =( Rule(LinkExtractor(allow=r'^http:////(www/.)?/[a-z]/.*'), # 微博个人页面的规则,或/u/或/n/后面跟一串数字process_request='process_request', callback='parse_item',follow=True), ) cookies = None def process_request(self, request): request = request.replace(**{'cookies': self.cookies}) returnrequest def start_requests(self): for url in self.start_urls: if not self.cookies: self.cookies = get_login_cookie(url)# 得到该url下的cookie yield Request(url, dont_filter=True,cookies=self.cookies, meta={'cookiejar': 1}) # 这里填入保存的cookiesdef extract_weibo_response(self, response): # 提取script里的weibo内容,替换response script_set = response.xpath('//script')script = '' for s in script_set: try:s_text = s.xpath('text()').extract()[0].encode('utf8').replace(r'/"',response if s_text.find('WB_feed_detail') > 0:script = s_text break kw = {'body': script}response = response.replace(**kw) return response def_parse_response(self, response, callback, cb_kwargs, follow=True): #继承crawlspider这个方法,这个方法在解析页面/提取链接前调用response = self.extract_weibo_response(response) returnsuper(WeiboSpider, self)._parse_response(response, callback, cb_kwargs,follow) def parse_item(self, response): msg_nodes =response.xpath('//*[@class="WB_feed WB_feed_profile"][2]/div') # 提取weibo的内容div items = [] if msg_nodes: formsg in msg_nodes: item = WeiboSpiderItem()try: c =msg.xpath('.//div[@class="WB_detail"]/div/text()').extract()[0] #提取每条微博的内容,不包括at人 content =c[38:].encode('utf8') #从38位开始, 是为了去掉/n和一大堆空格except Exception, e: pass else: item['content'] = content item['url'] = response.url items.append(item) return items继承CrawlSpider类是因为要用到它根据定制的Rule提取/跟进链接的功能, 当然你也可以选择最基础的Spider类,不过其中的parse方法就得自己写了.不过这份代码仍然有些问题:暂时只能提取某人weibo第1页内容weibo向下拉滚动条会新增内容,而这部分是通过ajax动态请求json实现的,暂时只能提取第1页第1段内容解决思路是有的这是weibo单页地址/u/1832810372page=1 改page即可跳页/p/aj/v6/mblog/mbloglist?domain=100505&page=2&pre_pag e=3&pagebar=1&id=1005053190764044domain与id可以在页面上第2个script标签内找 ,替换page和pre_page即可加载不同段的json只要在抓取某人首页时请求page=?与pre_page=1,2,3(每页最多只有3段),就可以实现加载任一页所有内容.于是问题来了,在scrpay中哪里嵌入这些逻辑呢?我还没想好,但我觉得如果写个小爬虫的话,用urllib2/request+beatifulsoup自己写肯定比用scrpay舒爽的多.说实话,改出上面的代码已经折腾了我将近1天多的时间,这还是跟踪源码好半天,搞清楚这些调用的来龙去脉才弄出来的,官方的文档实在不够看.也许该去抓移动端的包来解析一下,感觉这应该比抓PC端简单很多.为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

新浪微博爬虫注意事项

新浪微博爬虫注意事项
在使用新浪微博爬虫时，需要注意以下事项：
1. 遵守法律法规：爬取网站信息需要遵循相关法律法规，不得违反用户隐私、侵犯他人权益等。

2. 尊重网站规则：爬虫行为应遵守新浪微博的使用规则，不得以影响网站正常运行或侵犯其他用户权益为目的。

3. 使用合法的API：优先考虑使用官方提供的API接口进行数据爬取，以避免被封禁或其他限制。

4. 限制爬虫频率：合理控制爬虫的请求频率，避免对服务器造成过多负担，同时也能降低被封禁的风险。

5. 存储数据保护隐私：在爬取到用户数据时，应妥善处理和保护用户隐私，不得将敏感信息用于非法用途。

6. 不进行恶意攻击：爬虫行为应当是为了获取信息而进行，不得进行任何恶意攻击、破坏或侵入目标系统。

7. 遵守Robots.txt规则：在爬取网站时，遵守网站根目录下的Robots.txt文件
中的规定，不越权访问或爬取被禁止的内容。

8. 明确爬取目的：明确自己爬取数据的目的，并且遵守所在国家或地区对数据使用的相关法律法规。

9. 不滥用爬虫技术：不滥用爬虫技术，包括但不限于大规模爬取数据、对网站资源进行过度消耗等行为。

总之，在进行新浪微博爬虫时，需要遵守法律法规、尊重网站规则，并确保爬虫行为合理、合法、合乎伦理。

新浪微博分析工具介绍

工具地址平均微博数覆盖度地域分布本周微博数传播力粉丝日增长曲线原创数活跃度性别/V认证比率关注率热门标签粉丝最多的人互动率性别关注最多的人转发率地域分布微博最多的人评论率热门标签排名活跃粉丝率性别注册天数比率认证粉丝率地域分布价值粉丝分析关键词粉丝动态分析发布时段影响力分析转发二次传播分析粉丝数省份性别粉丝数省份性别影响力粉丝关注粉丝TOP10微博年龄功能简介微博内容关注粉丝活跃度排名影响力排名微风指数内容分析为主：覆盖广，数据较全面缺点：不能分析单条微博活跃粉丝率，people-rank,关注率，互动率分析；分析帐号影响力领域；提供帐号每条微博的传播分析和评论分析等粉丝的男女比例、V认证、粉丝在全国各地的分布情况。

粉丝中的明星微博以及粉丝中谁在围脖中的资格比较老等影响力分析、我的粉丝、我的关注、原创热帖等http://www.weibo517粉丝分析为主：新浪自有，比较权威缺点：数据较单一粉丝分析为主：比新浪详细缺点：大于5000粉丝分析需要收费，部分功能需要收费新浪微博分析工具介绍工具名称//mydata男女粉丝比率海量分析支持上百万转发数活跃度性别比率智能过滤智能过滤刷奖用户地区关系管理关注与锁定公开透明平台对所有用户开放性别比例粉丝最多的人粉丝推荐精准定位认证比例关注最多的人粉丝互动一键评论传播深度分析微博最多的人竞争对手转发排行转发分析注册天数比率评论分析数据报告权限管理任务列表定时任务素材精选/在微博上发起一条活动微博，用户按照规则转发参与。

结束后进入平台即可轻松完成抽奖缺点：更多功能需要收费版免费版可分析转发数小于1万的微博活动;· 每条微博最多可分析 3 次。

粉丝管理社交指数消息整合跨平台多账号管理；定时发布预制内容；智能挖掘潜在客户；竞争对手智能分析；微博运营状态监控；便捷的关系管理等传播分析数据分析多人协同发布管理收费、V认证比例全国各地的分布情况的明星微博以及粉丝脖中的资格比较老等//比新浪为数据于5000粉丝分析需部分功能需要收费综合管理http://weibo360.sinaap/粉丝分析单条微博分析微博传播深度、关键传粉丝特征多维度分析；单条微博分析与粉丝分发抽奖平台为同一家企业研发微力值社会影响微博管理转发精准发布曝光内容推荐微力值定是转发传播深度分析负能量粉丝分析正能量微博分析中性竞争对手分析层级分析运营报表真实用户舆情监控传播监控水军用户内容定制转发时间曲线微博达人普通用户个人认证机构认证性别比例传播关键账号用户地域分布关键词情感值分析水军比例认证比例/专注于原创微博内容创作；精准的微博数据分析织木处于测试阶段，其他功能点会陆续免费推出运营管理评估分析主要针对转发微博来进行分析，通过传播影响和关键人物来进行细节化分析。

一种基于动态网页解析的微博数据抓取方法

ＤａｔｅＣｒａｗｌｅｒｆｏｒＳｉｎａＭｉｃｒｏｂｌｏｇＢａｓｅｄｏｎＤｙｎａｍｉｃＷｅｂｐａｇｅＤａｔｅＩｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ
ＺＨＯＮＧＭｉｎｇｘｉａｎｇＴＡＮＧＪｉｎｔａｏＸＩＥＳｏｎｇｘｉａｎＷＡＮＧＴｉｎｇ
ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｔＯｃａｒｒｙｏｕｔｒｅｌａｔｅｄｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｍｉｃｒｏ — ｂｌｏｇｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｉｓｔｈｅｂａｓｉｓａｎｄｓｔａｒｔｉｎｇｐｏｉｎｔｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈ．
页面数据抽取模板，实现以用户为中心的微博数据获取。抓取结果表明，方法能对微博用户数据进行全面高效抓取，为后续
数据分析和处理提供数据支持。
关键词新浪微博；数据挖掘；动态网页；爬虫
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－９７３０．２０１５．１０．０２６中图分类号
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３）
ＡｂｓｔｒａｃｔＭｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｓａｎｅｗｋｉｎｄｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅｄｉａ．ＴｈｅｍａｓｓｄａｔａａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｔＯａｔｔｒａｃｔｓｔｈｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｆ

新浪微博数据抓取方法

新浪微博数据抓取方法新浪微博做为国内的老牌的社交媒体平台，日活跃用户达到1.65亿，可谓重大舆情的发源地，各种惊人讯息往往都是先从微博发酵起来的。

故抓取新浪微博的数据就非常有价值了，可做个各种舆情分析或监控。

而如何抓取新浪微博数据呢？以下我们利用八爪鱼采集为大家做个简单演示。

示例网址：采集的内容包括：博客文章正文，标题，标签，分类，日期。

步骤1：创建新浪博客文章采集任务1）进入主界面，选择“自定义采集”2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”步骤2：创建翻页循环1）打开网页之后，打开右上角的流程按钮，使制作的流程可见状态。

点击页面下方的“下一页”，如图，选择“循环点击单个链接”，翻页循环创建完成。

（可在左上角流程中手动点击“循环翻页”和“点击翻页”几次，测试是否正常翻页。

）2）由于进入详情页时网页加载很慢，网址一直在转圈状态，无法立即执行下一个步骤，因此在“循环翻页”的高级选项里设置“ajax加载数据”，超时时间设置为5秒，点击“确定”。

步骤3：创建列表循环）鼠标点击列表目录中第一个博文，选择操作提示框中的“选中全部”。

1由于进入详情页时网页加载很慢，网址一直在转圈状态，无法立即执行下一个步骤，因此在“点击元素”的高级选项里设置“ajax加载数据”，AJAX超时设置为3秒，点击“确定”。

3）数据提取，接下来采集具体字段，分别选中页面标题、标签、分类、时间，点击“采集该元素的文本”，并在上方流程中修改字段名称。

鼠标点击正文所在的地方，点击提示框中的右下角图标，扩大选项范围，直至包括全部正文内容。

（笔者测试点击2下就全部包括在内了）同样选择“采集该元素的文本”，修改字段名称，数据提取完毕。

4）由于该网站网页加载速度非常慢，所以可在流程各个步骤的高级选项里设置“执行前等待”几秒时间，也可避免访问页面较快出现防采集问题。

设置后点击“确定”。

步骤4：新浪博客数据采集及导出，然后点击“开始采集”。

4_微博社交网络数据挖掘与分析_吴中超组

三、用户权重排序算法
在下列测试中，β设置为200，用户的影响力排名与计算结果如表所示
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三、用户权重排序算法
通过用户影响力模型计算得到的排名前10的用户均为新浪微博认证用户。
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其中一部分用户的影响力主要来自用户自身的粉丝数量，如排名第1、2、3、5位的用户; 也有一部分用户其影响力主要来自他们髙质量的粉丝，如排名第4、8，尤其是排名第10位的用户。
下图为用户度特征随着时间的变化趋势
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二、微博社交网络特征分析
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由图可知，曲线随着时间的延伸缓慢向右移动，当到达X轴的10平方后逐渐汇合。上述变化趋势说明了对于网络中的大多数普通用户，其粉丝数量随着时间的增长为一个递增的过程，因此整个网络的入度也是一个递增的过程。也就是说，粉丝与好友比值位于0.2到10之间的用户在将来的用户行为中，更倾向于接收新的粉丝用户而不是主动添加好友。图中所表述现象可以通过现实中真实的用户行为来说明：当微博社交网络中新增加一个用户时，通常的用户行为往往是首先添加自己感兴趣的关注好友。因为一个人的关注内容和社交热情有限，对于一个老用户来说，他的主要精力将在维护自己已经在的朋友关系而不是持续关注新的用户。在这个过程中，网络中不断有新的用户节点添加进来，这些用户的主要行为将增加老用户的入度数位，因此图中的曲线呈现出整体右移的现象。因此，微博内容与微博作者的用户活跃度均是影响微博传播性能的参考特征，在评价用户影响力与研究微博传播过程中应当被充分考虑。
三、用户权重排序算法
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式3.8中,Ti与Tj分别代表用户i与用户j最新发布的若干条微博数量，根据实际取最新200 条。Rj，i为用户j对于微博i的评论次数; Rtj，i与Mj，i分别代表用户j转发与提及用户i的微博次数。式中系数β为一个正整数用来线性放大用户j对于用户i交互指数的影响。利用用户交互指数Ci，j对公式3.8中用户影响力模型进行改进，得到:

Python网络爬虫中的微博微信与QQ数据抓取

Python网络爬虫中的微博微信与QQ数据抓取数据在当今的信息时代扮演着至关重要的角色，越来越多的人开始关注和利用这些宝贵的数据。

在网络爬虫领域，Python作为一种强大而灵活的编程语言，广泛应用于数据抓取和处理。

本文将介绍Python 网络爬虫中如何抓取微博、微信和QQ等平台的数据。

一、微博数据抓取1.1 登录微博平台为了抓取微博数据，首先需要登录到微博平台。

可以使用Python的模拟登录技术，模拟浏览器行为，通过输入用户名和密码进行登录。

1.2 抓取微博用户信息登录成功后，可以通过微博的API接口获取微博用户的信息，包括用户的基本信息、关注列表、粉丝列表、微博内容等。

通过请求API 的方式，可以将用户信息以JSON格式返回，并进一步解析和存储。

1.3 抓取微博话题和热门微博除了抓取用户信息，还可以抓取微博中的话题和热门微博。

通过解析微博页面的HTML结构，提取相关的信息，例如话题的名称、热门微博的内容和评论等。

二、微信数据抓取2.1 获取微信公众号信息对于微信数据的抓取，首先需要获取微信公众号的信息。

可以通过微信公众平台的API接口获取公众号的基本信息，包括公众号的名称、认证状态、文章数量等。

2.2 抓取微信文章内容登录微信公众平台后，可以通过API接口抓取微信文章的内容。

可以根据关键词搜索，获取与关键词相关的文章，进一步解析和提取文章的标题、作者、发布时间、内容等信息。

2.3 自动回复和发布文章利用Python的机器学习和自然语言处理技术，可以实现微信公众号的自动回复和文章的智能发布。

通过训练机器学习模型，可以根据用户的提问和关键词等进行智能回复，提高用户体验。

三、QQ数据抓取3.1 登录QQ空间QQ空间是一个用户交流和分享的社交平台，也是一个抓取数据的重要来源。

通过模拟登录QQ空间，可以获取用户的基本信息、好友列表、说说、日志、相册等数据。

3.2 抓取QQ说说和日志在QQ空间中，说说和日志是用户最常用的功能之一。

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新浪微博抓包分析
摘要：数据包捕获及分析主要实现了对网络上的数据包进行捕获及分析。

在包分析功能模块，根据报文协议的格式，把抓到的包进行解析，从而得到网络层和传输层协议的报头内容等信息。

本次研究通过对新浪微博的网络数据包进行捕捉，分析数据包的结构，从而掌握数据包捕获和数据包分析的相关知识。

关键词：包分析；协议；数据包
1序言
本实验研究通过技术手段捕获数据包并加以分析。

Ether Peek5.1是当前较为流行的图形用户接口的抓包软件,是一个可以用来监视所有在网络上被传送的包,并分析其内容的程序。

它通常被用来检查网络工作情况,或是用来发现网络程序的bugs。

通过Ether Peek对TCP、SMTP和FTP等常用协议进行分析,非常有助于网络故障修复、分析以及软件和协议开发。

网络数据包的捕获与分析对研究计算机网络安全问题有着重要意义。

网络安全问题既包括网络系统的安全，又包括网络信息的安全和机密性。

2抓包工具介绍及抓包原理
2.1工具介绍
目前常用的抓包工具有Sniffer，wireshark，WinNetCap，WinSock Expert，EtherPeek等。

本次实验研究是在windows XP系统环境下安装EtherPeek进行抓包。

EtherPeek是个用来截取网络数据包的工具，主要用监听统计和捕获数据包两种方式进行网络分析。

它只能截取同一HUB的包，也就是说假如你的便携装了EtherPeek，那么你的便携必须与你要监控的目的地址和源地址中的一个接在同一HUB上。

有了这个工具，如果5250仿真或telnet仿真出了问题，就可以用它来截取数据包，保存下来，再进行分析。

2.2数据包捕获原理
在通常情况下，网络通信的套接字程序只能响应与自己硬件地址相匹配的或
是以广播形式发出的数据帧，对于其他形式的数据帧比如已到达网络接口但却不是发给此地址的数据帧，网络接口在验证投递地址并非自身地址之后将不引起响应，也就是说应用程序无法收取与自己无关的的数据包。

所以我们要想实现截获流经网络设备的所有数据包，就要采取一点特别的手段了：将网卡设置为混杂模式。

这样一来，该主机的网卡就可以捕获到所有流经其网卡的数据包和帧。

但是要注意一点，这种截获仅仅是数据包的一份拷贝，而不能对其进行截断，要想截断网络流量就要采用一些更底层的办法。

3新浪微博数据包捕获和分析
3.1微博登录状态分析
在实验正式开始之前，在本机上配置好实验环境，之后启动EhterPeek5.1软件，点击“Start Capture”开始抓包，通过搜狗浏览器主页点击新浪微博客户端,打开登录页面。

见图1.1
图1.1新浪微博登录页面
易知，新浪微博使用HTTP协议进行通信，客户端主机的IP为10.4.23.25。

第210数据包检验客户端Ping Server IP是否可达，第211数据包显示Server返回Reply，此数据包说明网络是通畅的（图1.2）。

Ping是个使用频率极高的实用程序，用于确定本地主机是否能与另一台主机交换（发送与接收）数据报。

根据返回的信息，我们就可以推断TCP/IP参数是否设置得正确以及运行是否正常。

需要注意的是：成功地与另一台主机进行一次或两次数据报交换并不表示TCP/IP配置就是正确的，我们必须执行大量的本地主机与远程主机的数据报交换，才能确信TCP/IP的正确性。

图1.2Ping
打开新浪微博客户端时，进行了域名解析，客户机发出请求解析域名
的报文，本地的域名服务器收到请求后，查询本地缓存，假设没有该纪录,则本地域名服务器10.1.12.10向根域名服务器发出请求解析域名。

根域名服务器收到请求后查询本地记录，同时给出的地址,并将结果返回给本地域名服务器10.1.12.10。

域名服务器10.1.12.10收到回应后,再发出请求解析域名的报文。

域名服务器收到请求后,开始查询本地的记录，并将最终结果返回给客户本地域名服务器10.1.12.10。

解析新浪微博的IP地址为61.172.207.223，如下图1.3所示。

图1.3
输入账号1351803513@ 和密码******后，登录到我的个人微博。

第407条数据包显示客户端发送Get请求sina地址，登录相关页面，第415、416、418、419条数据显示被请求方找到资源并且信息返回成功，第415条数据中具体显示Http返回的信息：Status 200，Reason OK等，如图1.4、1.5、1.6所示。

图1.4
图1.5
图1.6
3.2发布微博状态分析
用户发送一条内容为“1110101”的微博，如图2.1。

第3315条数据（所使用数据包与3.2节中的数据包不同）显示客户端发送POST请求发送微博，第3316条数据中包含微博正文信息。

图2.1
由对应的数据记录可知：HTTP获取信息，数据中还标明了具体的统一资源标示符URI。

URI、URL和URN的概念比较容易混淆。

URI，是uniform resource identifier，统一资源标识符，用来唯一的标识一个资源。

而URL是uniform resource locator，统一资源定位器，它是一种具体的URI，即URL可以用来标识一个资源，而且还指明了如何locate这个资源。

而URN，uniform resource name，统一资源命名，是通过名字来标识资源。

也就是说，URI是以一种抽象的，高层次概念定义统一资源标识，而URL和URN则是具体的资源标识的方式，URL和URN 都是一种URI。

该数据条中还显示了HTTP的版本信息，所使用HTTP的版本为HTTP/1.1。

Referer: /u/2129438573/home?wvr=5 <CR> <LF> ..，此条记录说明了引用来源，即来源于我的个人微博地址，或者说是由上述地址链接过来的。

见图2.2、2.3。

图2.2
图2.3
TCP/IP协议中有个重要的三次握手协议也能在抓获的数据包中体现（见图2.4）。

所谓的“三握手”，即对每次发送的数据量是怎样跟踪进行协商使数据段的发送和接收同步，根据所接收到的数据量而确定的数据确认数及数据发送、接
收完毕后何时撤消联系，并建立虚连接。

为了提供可靠的传送，TCP在发送新的数据之前，以特定的顺序将数据包的序号，并需要这些包传送给目标机之后的确认消息。

TCP总是用来发送大批量的数据。

当应用程序在收到数据后要做出确认时也要用到TCP。

由于TCP需要时刻跟踪，这需要额外开销，使得TCP的格式有些显得复杂。

TCP握手协议在TCP/IP协议中，TCP协议提供可靠的连接服务，采用三次握手建立一个连接。

第1168条数据显示第一次握手，主机A发送位码为syn＝1,随机产生数据包到服务器，主机B由SYN=1知道，A要求建立联机，可知源地址为10.5.5.123，目的地址为115.238.190.43，源端口号是1350，目的端口号是80，序列号为1337113962，确认号为0。

第1186、1187条分别是第三、第四次握手。

体细节见图2.5—2.7。

图2.4
图2.5
图2.6
图2.7
4结束语
本文较详细地描述了如何用抓包工具对网络上的数据包进行捕获及分析。

即首先通过EtherPeek5.1抓包工具把经过主机网卡的数据包截获，并存储在缓冲存储器中，然后选取研究所需要的数据逐一研究分析。

对网络抓包分析研究的重要性在于，管理员能借助通信过程中的消息传递来监控网络，判断网络问题，维护网络安全，对帮助管理网络区域有重要意义。

本次实验，通过亲自动手安装抓包工具、抓包、选取数据包、分析数据包到最后把成果撰写成文，掌握了抓包软件的基本用法，学会了一般报文段的解读，对报文段的方法字段有了一定的认识。

虽然花费的时间和精力较多，但着实让我收获不少。

将课本中的理论知识运用实践当中，更让我加深了对网络知识的理解，特别是TCP协议中的三次握手协议和DNS域名解析，原本已经对它们的概念比较模糊，现在巩固了相关知识点，并且记忆深刻。

在今后的学习中，我们也不该拘泥于书本，将知识运用于实践才能发挥知识本身的作用，并帮助我们更加深刻地理解与记忆。

“绝知此事要躬行”，大概说的就是这个道理。

参考文献
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