微博爬虫采集数据详细方法

网页数据采集器如何使用新浪微博是目前国内比较火的一个社交互动平台，明星、各大品牌都有注册官方微博，有什么活动也都会在微博上宣传造势，和粉丝评论互动。

普通人平常也喜欢将生活中的点滴分享到微博，所以微博聚集了大批的用户。

本文就以使用八爪鱼采集器的简易模式采集新浪微博数据为例子，为大家介绍网页数据采集器的使用方法。

需要采集微博内容的，在网页简易采集界面里点击微博网页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。

新浪微博数据采集器的使用步骤1采集微博主页面或主页中不同版块的信息（下图所示）即打开微博主页后采集该页面的内容。

1、找到微博主页面信息采集规则然后点击立即使用新浪微博数据采集器的使用步骤22、下图显示的即为简易模式里面微博主页面信息采集的规则查看详情：点开可以看到示例网址任务名：自定义任务名，默认为微博主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：设置要采集的网址，如果有多个网址用回车（Enter）分隔开，一行一个。

支持输入微博首页网址和首页各个子版本的网址，如/?category=1760示例数据：这个规则采集的所有字段信息新浪微博数据采集器的使用步骤33、规则制作示例例如采集微博主页面和社会版块的信息。

设置如下图所示：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：从浏览器中将要采集网址复制黏贴到输入框中，本示例为//?category=7设置好之后点击保存新浪微博数据采集器的使用步骤3保存之后会出现开始采集的按钮新浪微博数据采集器的使用步骤44、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采集器的使用步骤55、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采集器的使用步骤66、采集完毕之后选择导出数据按钮即可，这里以导出excel 2007为例，选择这个选项之后点击确定新浪微博数据采集器的使用步骤77、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采集器的使用步骤88、这样数据就被完整的导出到自己的电脑上来了哦新浪微博数据采集器的使用步骤9注：采集过程中如出现提示是否补采，请先选择“是”，程序即进行补采，注意观察页面数据量变化情况，如无增加，则再提示补采时请选择“否”。

1⼩时教你学会如何采集微博数据：0基础⼩⽩也能轻松学会！为什么要学这门课？应⽤场景有哪些？1、上班族与⾃媒体⼈：采集各类数据⽤于⼯作/运营实战；3、电商⽼板：采集竞品数据，帮助分析决策；3、找个副业：学会数据采集技能，⽹上接单赚钱。

常见数据采集⽅式（1）⼈⼯采集：费时费⼒，出错率⾼，⼯作效率⾮常低下。

（2）写爬⾍采集：门槛略⾼，需会写编程，写完爬⾍再调试，门槛⾼耗时长。

⼀⼩时教你学会数据采集，⽆需编程知识，轻松采集所需数据，提⾼⼯作效率，解放⽣产⼒，多个副业多赚钱。

讲师介绍微博ID：10+年互联⽹从业经验，科技公司技术副总监，精通数据处理、软件开发。

它能采集什么样的数据？只要是电脑浏览器能打开的⽹站，它都可以采集。

它不能采集什么样数据？只有⼿机App没有⽹站，这样的数据不能采集。

学习本课所需⼯具1、安装⾕歌浏览器2、下载、安装爬⾍插件2）把下载的压缩包，复制到E盘根⽬录，解压，解压后名称为 webscraper_v0.5.3，如下图：3）下载并安装⾕歌插件，如下视频课程内容数据采集的思路（从⼤到⼩，从整体到局部）1、⼿把⼿教你采集微博数据（帖⼦内容、转、评、赞次数）1）新建⼀个爬⾍；2）设置帖⼦数据框；3）设置发帖时间；4）设置帖⼦内容；5）设置转评赞数据框；6）设置转评赞数据；7）采集并核对数据；8）如何让帖⼦按时间排序，采集隐藏的完整发帖时间；9）如何采集多个页⾯的帖⼦数据2、数据采集思路详解（采集数据就是找规律）1）分析规律，先整体后局部，整体--》整个数据框，局部 —》某⼀个数据项2）数据框类型介绍,常⽤的3种类型：普通类型 Element⿏标滚动类型 Element scroll down⿏标点击类型 Element click本节课⽤到了 Element 和 Element scroll down。

怎么选择类型，根据是否有特效来决定，⽆特效选Element，⿏标滚动选 Element scroll down，需要点击⿏标选Element click ，后⾯课程会对每⼀种类型做讲解和演⽰。

微博爬⾍python本⽂爬取的是m站的微博内容，基于python 2.7⼀、微博内容爬取2.⼿机微博是看不到翻页，是⼀直往下加载的，但是其json格式的数据仍然以翻页的形式呈现。

3.打开开发者⼯具，向下翻页⾯，可以在Network下的XHR的响应⽂件中，找到json⽂件的⽹址。

通过分析发现每个JSON页⾯是有规律的，即前⾯的内容都⼀样，只是后⾯的页码不同；每个json页⾯的格式如下：⼀般情况下⼀个json页⾯有11微博评论（我只是查看了⼏个页⾯，所有的页⾯是不是这样，我没有去验证）知道json页⾯的组成规律，我们就可以爬⾍了4.微博内容爬取代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import requestsimport refrom fake_useragent import UserAgentimport pandas as pdua = UserAgent()headers = {'User-Agent':ua.random, # ua.random是随机⽣成⼀个User-Agent'Host': '','Referer': 'https:///p/1005053817188860?sudaref=',}def WriteInCsv(list):df = pd.DataFrame(list, columns=[u'微博内容链接', u'创建时间', u'id', u'微博内容',u'转发数', u'评论数', u'点赞数'])df.to_excel("content.xlsx", encoding="utf_8_sig", index=False)def getMblogContent():list = []bsae_url = 'https:///api/container/getIndex?uid=3817188860&luicode=10000011&lfid=100103type%3D1%26q%3DAlinda&containerid=1076033817188860&page=' for p in range(0, 149):try:url = bsae_url + p.__str__()resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)JsonData = resp.json()data = JsonData.get('data').get('cards') # cards⾥包含此页⾯的所有微博内容print pfor d in data: # data是列表类型try:scheme = d['scheme']mblog = d['mblog'] # i是字典类型created_at = mblog['created_at'] # mblog也是页⾯⾥的⼀个容器名字,⼀个mblog表⽰⼀个微博id = mblog['idstr']text = re.sub(u"\\<.*?>", "", mblog['text']) # 去除<>标签⾥的内容print textreposts_count = mblog['reposts_count']comments_count = mblog['comments_count']attitudes_count = mblog['attitudes_count']list.append([scheme, created_at, id, text, reposts_count, comments_count, attitudes_count])except:print "error"except:print "打开页⾯错误"return listprint "OK"list = getMblogContent()WriteInCsv(list)5.代码说明：（1）本代码总共⽤了两个try。

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
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。

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。

微博数据抓取方法
2009年8月以来微博用户规模快速扩张，虽然经历2012年以来移动互联网产品如微信产品等冲击，微博的用户增长有所趋缓，据相关数据统计2014年新浪微博用户依然保持有1.29亿的活跃数，而随着淘宝与新浪微博入口的打通后，更多的商家也将微博用户作为企业营销的数据源和营销阵地之一。

针对八爪鱼在微博的应用上，除了用户信息之外还包括话题内容方面的采集，目前绝大多数企业均在微博设有官方微博，八爪鱼可以协助企业快速及时的抓取与企业产品相关联的话题信息，规则市场内有配置好的规则供企业下载，在本文中不再单独叙述。

本文中只针对很多企业都很关注的微博用户信息采集，推荐本期的精选规则——新浪微博用户信息采集。

企业或商家下载完八爪鱼采集器之后，可以前去规则市场下载标题名为“新浪微博-用户信息采集”。

下载之后将规则导入任务中，运行前留意看规则的相关说明，部分选项需要根据自己的需求进行适当的修改，可修改的选项包括为：用户登录的信息(修改成你自己的微博用户登录信息)、搜索条件，具体说明如下图：
任务导入之后，我们按下一步进行操作，到设计工作流程步骤时，先修改设置中的搜索条件。

操作如下：
保存后，点击下一步下一步至完成，在“检查任务”中，点击运行后，按照提示输入用户登录名及密码后(八爪鱼不保存你的新浪用户登录名和密码，请放心使用)即可开始抓取你指定条件的用户信息数据。

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。

Python网络爬虫的博客与微博数据采集Python网络爬虫具有强大的数据采集能力，可以从互联网上的各种网站上抓取并解析数据。

在本文中，我们将重点介绍Python网络爬虫在博客与微博数据采集方面的应用。

一、博客数据采集博客是一个非常丰富的信息平台，包含了大量的文章、评论、标签等内容。

通过爬取博客网站的数据，我们可以进行文章的分析、评论的情感分析、标签的统计等工作。

1. 确定目标网站首先，我们需要确定需要采集数据的博客网站。

比如我们选择了一个名为“Python博客”的网站。

2. 分析网站结构在进行数据采集之前，我们需要分析目标网站的结构，确定需要采集的数据所在的位置。

常见的分析工具有XPath和BeautifulSoup等。

3. 编写爬虫程序根据分析结果，我们可以编写爬虫程序，通过发送HTTP请求，获取博客网站的内容，并使用相应的解析库进行数据的提取和处理。

4. 数据存储与分析的数据分析和使用。

此外，我们还可以对数据进行清洗和处理，以满足实际需求。

二、微博数据采集微博是一个热门的社交媒体平台，其中包含了大量的用户信息、微博内容、评论等数据。

通过爬取微博数据，我们可以进行用户行为分析、舆情监测等工作。

1. 获取用户信息在进行微博数据采集之前，我们首先需要获取用户的授权，以获取其信息和微博数据。

可以通过微博开放平台提供的API来完成用户授权和数据的获取。

2. 分析微博结构在获取用户授权后，我们可以通过API来获取用户的微博内容、评论等数据。

根据需要，我们可以分析微博的结构，确定需要采集的数据所在的位置。

3. 编写爬虫程序根据分析结果，我们可以编写爬虫程序，通过API发送请求，获取微博数据，并使用相应的解析库进行数据的提取和处理。

4. 数据存储与分析的数据分析和使用。

我们可以对微博数据进行情感分析、关键词提取等处理，以挖掘有价值的信息。

总结：通过Python网络爬虫，我们可以方便地进行博客和微博数据的采集与分析。

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】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。

爬虫数据提取技巧有哪些在当今数字化的时代，数据成为了一种极其宝贵的资源。

而爬虫技术则为我们获取大量数据提供了可能。

然而，仅仅获取到数据还不够，如何有效地从海量的数据中提取出有价值的信息，才是关键所在。

下面就来详细探讨一下爬虫数据提取的一些实用技巧。

首先，明确数据提取的目标至关重要。

在开始爬虫和提取数据之前，必须清楚地知道自己需要什么样的数据。

是文本内容、图片、视频，还是特定格式的表格数据？确定好目标后，才能有的放矢地设计爬虫策略和提取方法。

对于网页结构的分析是数据提取的重要基础。

不同的网站有着各自独特的页面布局和代码结构。

我们需要通过查看网页的源代码，了解其HTML 标签的组织方式，找到包含我们所需数据的特定标签。

例如，文章的正文内容可能被包含在｀＜p>｀标签中，标题可能在｀＜h1>｀或｀＜h2>｀标签里。

正则表达式是提取数据的强大工具之一。

它能够根据我们设定的规则，从杂乱的文本中准确地筛选出符合要求的部分。

比如，要提取网页中的所有邮箱地址，就可以使用相应的正则表达式来匹配。

但正则表达式的语法相对复杂，需要一定的学习和实践才能熟练掌握。

XPath 表达式在数据提取中也发挥着重要作用。

它是一种用于在XML 和 HTML 文档中定位节点的语言。

通过编写准确的 XPath 表达式，可以快速定位到我们想要的数据节点，从而实现高效提取。

另外，使用合适的编程语言和相关库也能大大提高数据提取的效率。

Python 语言因其丰富的库和简洁的语法，在爬虫领域应用广泛。

例如，｀BeautifulSoup` 库能够方便地解析 HTML 和 XML 文档，｀Scrapy` 框架则为构建复杂的爬虫系统提供了强大的支持。

在数据提取过程中，处理动态加载的页面是一个常见的挑战。

有些网页的数据并非在初始页面加载时就全部呈现，而是通过用户的交互动作（如滚动、点击等）或者 JavaScript 脚本的执行来动态获取。

微博关键词爬虫抓取方法本文介绍使用八爪鱼爬虫软件采集抓取微博关键词的方法。

采集网站：https:///?sudaref=&display=0&retcode=6102本文仅以“杨幂”、郑爽、“赵丽颖”这三个关键词挖掘举例说明，大家如果有挖掘微博其他关键词的需求，可以更换关键词进行采集。

采集的内容包括：微博下拉框关键词使用功能点：●∙文本循环●∙Ajax点击●∙Cookie登陆方法（7.0版本）注：第一次用八爪鱼采集微博的童鞋，可以先制作一个简单的预登陆规则步骤1：创建微博关键词爬虫抓取任务1）进入主界面，选择“自定义模式”微博关键词爬虫使用步骤12）将要采集的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”微博关键词爬虫使用步骤2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“点击该链接”，进入微博登录页面微博关键词爬虫使用步骤3 2）点击账号输入框，选择“输入文字”，输入账号，点击“确定”微博关键词爬虫使用步骤43）点击密码输入框，选择“输入文字”输入密码，点击“确定”微博关键词爬虫使用步骤54）点击“登录”按钮，选择“点击该链接”微博关键词爬虫使用步骤65）系统会自动登录微博微博关键词爬虫使用步骤7步骤3：设置cookie登录 1）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 ”微博关键词爬虫使用步骤82）八爪鱼会记住这个Cookie状态。

下图中新建了一个任务，打开微博首页。

可以看见，八爪鱼中以登陆之后的状态打开之后就可以正式进入采集了。

微博关键词爬虫使用步骤9步骤4：创建文本循环1）同上操作选择自定义采集复制网址打开网页之后，打开右上角的流程按钮，从左边的流程展示界面拖入一个循环的步骤，如下图微博关键词爬虫使用步骤10然后打开高级选项，在循环方式中选择文本列表，在列表下拉框中输入“杨幂”、郑爽、“赵丽颖”并用回车键隔开。

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。

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采集与分析社交媒体在当今社会中扮演着重要的角色，它不仅连接着人与人之间的关系，还成为了商业和营销等领域中不可忽视的资源。

为了了解用户的行为、喜好和需求，采集和分析社交媒体数据变得尤为重要。

本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫来实现社交媒体数据的采集与分析。

一、数据采集社交媒体平台上的数据爬取需要遵守相关的政策和法规，确保数据的合法性和隐私保护。

在进行数据采集之前，首先需要明确采集目标，确定需要获取的数据类型和来源。

1.1 数据采集目标根据分析需求，确定需要采集的社交媒体平台，比如微博、Twitter、Facebook等。

不同平台的数据结构和接口可能不同，需要根据具体情况进行针对性的编写。

1.2 网络爬虫编写Python提供了丰富的网络爬虫库，比如BeautifulSoup、Scrapy等。

根据社交媒体平台的API或者网页结构，编写相应的爬虫程序进行数据抓取。

在进行网络爬虫编写时，需要注意爬虫的速度和频率，避免给服务器造成过大的负担。

1.3 数据存储采集到的数据可以存储在数据库（如MySQL、MongoDB）中，也可以保存为文本文件（如CSV、JSON格式）。

根据实际需求选择合适的存储方式，并设计相应的数据库表结构。

二、数据分析数据采集完成后，接下来需要对采集到的数据进行分析和挖掘。

根据分析目标和需求，可以使用Python中的各种数据分析库进行处理。

2.1 数据清洗由于网络爬虫采集的数据可能存在缺失、重复、噪音等问题，需要进行数据清洗工作。

使用Python的pandas库可以对数据进行清洗、去重、填充缺失值等处理。

2.2 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表的形式展现出来，更直观地传递信息。

Python中的matplotlib和seaborn库可以用于生成各种图表，如折线图、柱状图、饼图等。

通过可视化可以更好地理解数据，并发现其中的规律和趋势。

2.3 文本分析社交媒体数据中包含大量的文本信息，如用户发布的微博、推文等。

大数据环境下的微博爬虫技术研究第一章前言随着大数据时代的到来，社交媒体平台中的数据量不断增加。

微博作为中国最大的社交媒体平台之一，包含着大量的用户数据和社交关系数据，成为了研究用户行为和信息传播的重要数据来源。

本文将围绕微博爬虫技术展开探讨，主要研究如何在大数据环境下高效稳定地爬取微博数据。

第二章微博爬虫概述微博爬虫是指通过程序自动化访问并获取微博数据的技术。

一般而言，微博爬虫需要实现以下功能：登录账号、搜索关键词、获取用户信息和微博内容等。

微博爬虫技术主要分为两大类：开放API爬虫和模拟登录爬虫。

前者是利用微博开放API接口进行数据获取，速度较快，但是API返回结果受到访问频率和数据量的限制。

后者需要进行模拟登录操作，可以获取更全面的数据，但是难度较大，容易被微博官方检测到。

第三章微博爬虫技术关键问题微博爬虫技术面临的关键问题主要包括反爬虫机制、数据量较大、访问频率限制等。

为了避免被微博官方封禁，需要采取反反爬策略，例如使用代理IP、设置访问间隔时间、调整访问顺序等手段。

此外，大量的数据量也给数据存储和处理带来了挑战，需要使用分布式存储和计算技术来提高效率。

第四章微博爬虫技术案例研究本章将介绍两个典型的微博爬虫案例：基于开放API的微博爬虫和基于模拟登录的微博爬虫。

前者主要运用了微博API提供的接口和数据格式，能够较为快速高效地获取微博数据。

后者则需要模拟登录操作，可以获取更全面的数据，但是也更具有挑战性。

第五章微博爬虫技术应用场景微博爬虫技术可以用于研究用户行为、社交网络分析、政治言论分析等多个领域。

例如，可以通过微博爬虫获取大量用户的社交关系数据，进而分析社交网络结构和特征；还可以结合NLP技术对微博文本进行情感分析和主题分类，从而研究公众舆情和政治言论动向等。

第六章微博爬虫技术未来发展方向随着大数据技术和云计算技术的不断发展，微博爬虫技术也会不断更新迭代。

未来的微博爬虫技术可能会更加智能化、自动化和实时化，从而更好地服务于用户需求。

pyhton爬⾍爬取微博某个⽤户所有微博配图前⼏天写了个java爬⾍爬花瓣⽹，但是事后总感觉不够舒服，终于在今天下午写了个python爬⾍(爬微博图⽚滴),写完之后就感觉舒服了，果然爬⾍就应该⽤python来写,哈哈(这⾥开个玩笑，⾮引战⾔论)。

话不多说进⼊正题。

1.分析页⾯这个页⾯是该博主的个⼈简介页⾯，直接拉到底，会有⼀个查看所有微博，点击它会跳转到该博主的所有微博页⾯接着往下滑页⾯继续观察该请求窗⼝，就会发现这个接⼝的参数的规律。

发现规律后就是⽼⼀套的模拟ajax加载获取多页数据，然后爬取⽬标内容。

该数据接⼝参数如下:(json数据可⾃⾏观察规律，很容易找到要爬的数据所在)2.开始写代码创建⼀个WbGrawler类,并在构造⽅法初始化固定参数,如下:class WbGrawler():def__init__(self):"""参数的初始化:return:"""self.baseurl = "https:///api/container/getIndex?containerid=2304131792328230&"self.headers = {"Host": "","Referer": "https:///p/2304131792328230","User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36","X-Requested-with": "XMLHttpRequest"}# 图⽚保存路径self.path = "D:/weibosrc/"然后去写⼀个获取单个页⾯json数据的⽅法，因为变化的参数只有page，所以这⾥传⼊⼀个page即可，如下：def getPageJson(self,page):"""获取单个页⾯的json数据:param page:传⼊的page参数:return:返回页⾯响应的json数据"""url = self.baseurl + "page=%d"%pagetry:response = requests.get(url,self.headers)if response.status_code==200:return response.json()except requests.ConnectionError as e:print("error",e.args)拿到json数据后就要开始解析它并得到⽬标数据，所以这⾥写⼀个解析json数据的⽅法，传⼊⼀个json参数，如下：def parserJson(self, json):"""解析json数据得到⽬标数据:param json: 传⼊的json数据:return: 返回⽬标数据"""items = json.get("data").get("cards")for item in items:pics = item.get("mblog").get("pics")picList = []# 有些微博没有配图，所以需要加⼀个判断，⽅便后⾯遍历不会出错if pics is not None:for pic in pics:pic_dict = {}pic_dict["pid"] = pic.get("pid")pic_dict["url"] = pic.get("large").get("url")picList.append(pic_dict)yield picList这⾥返回的是⼀个个列表，列表⾥⾯的元素是存储图⽚信息的字典，得到图⽚信息后就可以开始下载了(最令⼈兴奋的下载环节),如下:def imgDownload(self,results):"""下载图⽚:param results::return:"""for result in results:for img_dict in result:img_name = img_dict.get("pid") + ".jpg"try:img_data = requests.get(img_dict.get("url")).content with open(self.path+img_name,"wb") as file:file.write(img_data)file.close()print(img_name+"\tdownload successed!")except Exception as e:print(img_name+"\tdownload failed!",e.args)3.程序的优化def startCrawler(self,page):page_json = self.getPageJson(page)results = self.parserJson(page_json)self.imgDownload(results)if__name__ == '__main__':wg = WbGrawler()pool = threadpool.ThreadPool(10)reqs = threadpool.makeRequests(wg.startCrawler,range(1,5)) [pool.putRequest(req) for req in reqs]pool.wait()4.写在最后。