微博爬虫抓取方法
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。
将当前微博页面下拉至底部，出现“正在加载中，请稍后”的字样。
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。
微博爬虫python
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。
pyhton爬虫爬取微博某个用户所有微博配图
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。
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。
爬虫技术和网站数据抓取方法
爬虫技术和网站数据抓取方法随着互联网的发展，数据成为了一种可贵的资源，越来越多的人开始关注数据的获取和利用。
在数据的获取中，爬虫技术和网站数据抓取方法已经成为非常流行的方式之一。
本文将简单介绍爬虫技术和网站数据抓取方法，并探讨它们的应用。
一、爬虫技术1.1 爬虫的概念爬虫（Spider）是指一种在互联网上自动获取信息的程序。
它模拟浏览器行为，通过对网页中的链接进行解析和跟踪，自动获取网页中的数据。
爬虫技术主要用于数据抓取、搜索引擎、信息源汇聚等领域。
1.2 爬虫的工作原理爬虫的工作过程可以简单概括为先请求网页，再解析网页，最后抽取数据三个步骤。
首先，爬虫会发送请求到指定网页，获取网页的源代码。
然后，爬虫会对获取的网页源代码进行解析，找到网页中包含的链接和数据。
最后，爬虫会抽取有价值的数据，并进行存储和处理。
1.3 爬虫的分类根据不同的目的和需求，爬虫可以分为通用网页爬虫、数据整合爬虫、社交媒体爬虫和搜索引擎爬虫等。
通用网页爬虫：主要用于搜索引擎，通过搜索引擎抓取尽可能多的网页，并且对网页进行索引，提高搜索引擎的检索效率。
数据整合爬虫：主要用于整合互联网上的数据，如新闻、股票数据、房价数据等，以便于大众获取和使用。
社交媒体爬虫：主要用于在社交媒体平台上获取用户的信息，如微博、微信等。
搜索引擎爬虫：主要是为了让搜索引擎收录网站的数据，从而提升网站排名。
二、网站数据抓取方法2.1 网站数据抓取的目的网站数据抓取主要是为了收集和分析网站上的数据，从而了解网站的性质、变化、趋势，为网站提供参考和决策依据。
2.2 网站数据抓取的工具与技术网站数据抓取可以使用多种工具和技术，如爬虫技术、API接口、网站抓取软件等。
（1）爬虫技术爬虫技术是一种高效的网站数据抓取方式，可以快速有效地获取网站上的数据。
但是需要注意网站的反爬机制，防止被网站封禁或者被告上法庭。
（2）API接口API（Application Programming Interface）接口是一种标准化的数据交换格式，是实现不同应用程序之间的数据传递的重要方式之一。
Python3：一个简单入门的微博网络爬虫
网络上有很多关于Python网络爬虫，但大都是Python2版本，而Python3的版本较少，如果有也会经常有不明就里的错误。
因此小编综合了多个来源程序，终于亲测成功，仅以此分享给需要的朋友。
前期准备本来是想用PC端Sina Weibo API来获取微博内容，但现在新浪微博规定限制太多。
一下是注意事项:该项规定出台，导致你只能爬自己的最新的5条记录，这有什么用，因此果断放弃。
改为爬取移动端的微博，因为移动端的微博可以分页爬取，这就可以一次爬取所有微博内容，这就方便很多。
打开移动端微博网址是：https://；浏览器使用的是：Chrome。
用自己账号登陆请用自己的账号登陆，登陆后，按F12，会出现以下内容找到--Headers--Cookie，把cookie复制到代码中的#your cookie处,待用。
获取你要爬取的用户ID方法是打开用户微博主页，里边有一个u/XXXXXX(一串数字)；这串数字就是该用户的ID。
以范冰冰为例，uid=3952070245前期工作已经准备完成，后边开始撸代码了。
载入需要Python模块Python需要的模块如下，这部分不是重点，因此就不细讲，大家可以搜索一下如何下载相关模块。
简单的就是pip install模块名。
或者从官网上下载模块，本地安装。
输入用ID和设置Cookie本次爬取的是范冰冰原创微博（因此转发的不在此列），cookie请大家使用自己的地址。
另外pageNum是总共页数，范冰冰截止目前为56页。
urllist_set 储存爬取的url地址。
爬取具体微博内容和图片为了快速展示，本次仅爬取了前4页内容。
爬取内容保存将爬取的微博内容储存在到相关目录，本次储存在以uid的文件中。
需要注意的是因为Python3升级后，写入文件不支持‘str’，因此需要转换以下，用bytes 函数转换成字节。
微博内容结果如下同时也将爬取的相关图片的URL地址保存下来。
图片URL相关结果如下：将爬取的图片下载保存本地。
基于网络爬虫的新浪微博数据获取方式研究
基于网络爬虫的新浪微博数据获取方式研究作者：吕鹏辉来源：《电脑知识与技术》2017年第33期摘要：随着Web2.0时代的到来，微博正逐步成为公共信息传播的主流媒体，如何高效率地获取完整的微博数据显得极为重要。
该文以新浪微博的评论内容为研究对象，利用模拟登录[1]下网络爬虫、调用新浪微博API[2]以及通过微博手机版[3]中接口等三种方式进行数据采集，对比采集速率以及采集到的内容。
实验表明，在采集微博评论时可以使用新浪微博API获取关注用户最新微博ID，使用模拟登录的方式针对这些ID获取对应微博评论，在保证数据完整性的前提下实现了采集速率的最大化。
关键词：模拟登录；微博API；网络爬虫；数据采集中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）33-0009-041 概述21世纪是移动互联网迅猛发展的世纪，Facebook 、Twitter、新浪微博等一系列社交网络应运而生，使得人们获取信息的方式有了翻天覆地的变化。
同时，随着社交网络的用户量急剧增长，以交友、信息共享为目的的社交网络[4]迅速成为人们阐述观点、传播信息、推广营销的理想平台，因此，越来越多的研究人员参与其中来进行多方面内容的研究。
根据《第39次中国互联网络发展状况统计报告》中的数据显示，截止2016年12月，我国网民规模达7.31亿，相当于欧洲人口总量，互联网普及率达到53.2%。
中国互联网行业整体向规范化、价值化发展，同时，移动互联网推动消费模式共享化、设备智能化和场景多元化。
国内移动大数据服务商QuestMobile发布2016年度报告——“2016年度App价值榜”，数据显示，2016年12月，微博月活跃用户数再次实现46%的增长，在所有App中排名第8位，其中高价值用户比例高达76.3%，因此，微博数据研究是非常有意义的。
如何高效并准确地从社交网络中将所需要的信息检索出来十分重要，本文以新浪微博评论数据作为实验研究对象，所涉及实验均在Java语言环境下实现。
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。
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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。
打开要采集的网页（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）>点击微博链接，进入微博详情页（下拉页面，默认停留在“评论”页面上）>建立微博评论的翻页循环（此点击元素步骤，需设置Ajax 超时）>建立微博评论的列表循环>提取微博评论（博主ID 、发博时间、微博地址、微博内容、评论内容） 采集结果：一天（24小时）可采集上十万的数据。
微博爬虫一天可以抓取多少条数据图
3
具体采集步骤，请参考以下教程：微博评论采集
注意：数据采集速度与网络情况、规则配置等各种因素有关，不能一概而论，需具体情况具
体分析。
同时，八爪鱼的旗舰版具有云采集功能，采集速度可快10倍。
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。
1、操作简单，任何人都可以用：无需技术背景，会上网就能采集。
完全可视化流程，点击鼠标完成操作，2分钟即可快速入门。
2、功能强大，任何网站都可以采：对于点击、登陆、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据的网页，均可经过简单设置进行采集。
3、云采集，关机也可以。
配置好采集任务后可关机，任务可在云端执行。
庞大云采集集群24*7不间断运行，不用担心IP被封，网络中断。
4、功能免费+增值服务，可按需选择。
免费版具备所有功能，能够满足用户的基本采集需求。
同时设置了一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需要。