基于Python的新浪微博用户数据获取技术

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基于Python的社交媒体情感分析系统设计与实现

基于Python的社交媒体情感分析系统设计与实现

基于Python的社交媒体情感分析系统设计与实现一、引言随着社交媒体的普及和发展,人们在日常生活中越来越多地通过社交媒体平台表达自己的情感和观点。

对于企业和个人而言,了解社交媒体用户的情感倾向对于制定营销策略、改进产品和服务具有重要意义。

因此,基于Python的社交媒体情感分析系统应运而生。

二、社交媒体情感分析的意义社交媒体情感分析是指利用自然语言处理、文本挖掘等技术,对社交媒体上用户发布的文本进行情感倾向的分析和判断。

通过社交媒体情感分析,我们可以了解用户对某一话题、产品或事件的态度和情感倾向,帮助企业和个人更好地把握舆论动向,及时调整策略。

三、基于Python的社交媒体情感分析系统设计1. 数据采集首先,我们需要选择合适的社交媒体平台作为数据来源,如Twitter、微博等。

利用Python编写爬虫程序,从指定平台上获取用户发布的文本数据,并保存到本地数据库中。

2. 数据预处理在进行情感分析之前,需要对采集到的文本数据进行预处理,包括去除停用词、分词、词性标注等操作。

Python中有丰富的自然语言处理库可供选择,如NLTK、jieba等。

3. 情感分析模型选择选择合适的情感分析模型对文本数据进行情感倾向判断。

常用的情感分析模型包括基于机器学习的模型(如朴素贝叶斯、支持向量机)和基于深度学习的模型(如LSTM、BERT)。

根据实际需求和数据规模选择合适的模型进行训练。

4. 系统架构设计设计基于Python的社交媒体情感分析系统架构,包括数据流程图、模块设计等。

确保系统具有良好的扩展性和可维护性。

四、基于Python的社交媒体情感分析系统实现1. 数据采集模块实现利用Python编写爬虫程序,实现对指定社交媒体平台上用户发布文本数据的采集,并将数据存储到数据库中。

2. 数据预处理模块实现使用Python中的自然语言处理库对采集到的文本数据进行预处理,包括去除停用词、分词、词性标注等操作。

3. 情感分析模型训练与实现选择合适的情感分析模型,在已标注好情感倾向的数据集上进行训练,并将训练好的模型应用到实际数据上进行情感分析。

社交网络数据分析实战Python应用于社交网络分析

社交网络数据分析实战Python应用于社交网络分析

社交网络数据分析实战Python应用于社交网络分析随着社交网络的盛行,越来越多的人开始通过社交网络建立和扩展人际网络。

社交网络不仅仅是一个社交平台,同时也是一个数据丰富的信息共享平台。

这些数据包括用户的基本信息、兴趣、社交关系、用户行为等。

这些数据的出现给分析和建模提供了极大的便利。

Python是一种很好的语言,适合用于数据分析。

Python的优势不仅在于其语法简单、易于学习,而且具有丰富的可扩展性和强大的数据处理能力。

在这篇文章中,我们将介绍Python的一些基本功能,并针对社交网络数据进行实战应用,以准确分析和理解社交网络的情况。

数据的导入和处理首先,我们需要导入我们要分析的数据。

社交网络数据通常是一个CSV文件。

在Python中,可以使用pandas来导入和处理csv文件。

pandas是Python的一个数据处理库,它提供了一个DataFrame类来存储和操作数据。

import pandas as pddata = pd.read_csv('social_network.csv')我们使用read_csv函数从CSV文件中获取数据。

我们可以通过以下代码查看数据的前几行。

data.head()我们可以看出数据有哪些字段,以及字段的取值范围。

数据的分析和可视化在数据导入之后,需要进行数据分析。

数据分析可以为我们提供有关客户行为、趋势和其他信息的见解。

Python有一些库,可以用于数据的可视化。

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10,6))plt.hist(data['age'], bins=20, alpha=0.5,color='green')plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Count')plt.show()以上代码将年龄分布绘制成一个直方图,使用alpha指定透明度为0.5,使用color指定颜色为绿色。

微博爬虫抓取方法

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

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的社交媒体数据分析与可视化系统设计与实现

基于Python的社交媒体数据分析与可视化系统设计与实现

基于Python的社交媒体数据分析与可视化系统设计与实现社交媒体在当今社会中扮演着至关重要的角色,人们通过社交媒体平台分享信息、交流观点、建立联系。

随着社交媒体数据规模的不断增长,如何高效地对这些海量数据进行分析和可视化成为了一项具有挑战性的任务。

Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言,被广泛应用于社交媒体数据分析与可视化系统的设计与实现中。

1. 社交媒体数据分析1.1 数据采集在进行社交媒体数据分析之前,首先需要进行数据采集工作。

通过Python编写的爬虫程序,可以实现对各大社交媒体平台上的数据进行抓取。

例如,可以利用Twitter API获取Twitter上的用户信息、帖子内容等数据;利用Facebook Graph API获取Facebook上的用户信息、帖子内容等数据。

1.2 数据清洗与预处理采集到的原始数据往往存在着各种问题,如缺失值、异常值、重复值等。

在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗和预处理。

Python提供了丰富的数据处理库(如Pandas、NumPy),可以帮助我们高效地进行数据清洗和预处理工作。

1.3 数据分析与挖掘经过数据清洗和预处理之后,接下来就是对数据进行分析和挖掘。

Python中有许多强大的数据分析库(如Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn),可以帮助我们对社交媒体数据进行统计分析、文本分析、情感分析等工作。

2. 社交媒体数据可视化2.1 可视化工具介绍在进行社交媒体数据可视化之前,我们需要选择合适的可视化工具。

Python中有许多优秀的可视化库(如Matplotlib、Seaborn、Plotly),可以帮助我们将数据以直观形式呈现出来。

2.2 可视化类型根据不同的需求,我们可以选择不同类型的可视化图表来展示社交媒体数据。

比如,可以使用折线图展示时间序列数据的变化趋势;使用柱状图展示不同类别数据的对比情况;使用词云展示文本数据中关键词的频率等。

python爬虫500条案例

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。

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

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 ]。

python7个爬虫小案例详解(附源码)

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。

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在Scrapy架 构 下 ,用 户需 要编 写 爬虫 部 件spiders和 数 据 处理 部 1C-item pipeline。
2。模拟 登陆
模 拟 登 陆是 爬虫 技 术所 要攻 克 的第 一个难 题 。所 谓模 拟 登陆 , 即 让计算 机模 仿 人 ]:操 作 , 以达 到欺 骗 服务 器 的 目的 。我们 分 别尝 试 了以下 四种 策略 ,并 比较 了它们 的优 劣性 。
基金 项 目 :江 苏省 高等 学校 大学 生创新 创 业训 练计 划项 目 (2()1710286018Y)。
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基 于Pyth on的新浪微 博 用户数 据 获取技 术 东南源自学信 息科 学与工程 学 院 罗 咪
【摘要 】为 了获取 用于社 交网络研 究的新浪微博用户数据,本文改进 了传统网络爬虫,设计 了一个基于py出cm的新浪微博爬 虫系统 、该 系统 使 用scrapy多线程 爬 虫框 架 ,实现 了模 拟登 陆 、动 态 网 页抓 取和 克服 微 博反 爬 虫机 制等 功能 ,抓 取 后数 据被 存储 在MysQL数 据 库 中 ,便 于后
本文 基 于Python语 占提 出了 一种 无 需借 助 官方 API接 口就 能 获 取 用 户数据 的方法 … 多线 程爬 虫技 术 。该 项技 术 与传 统 的网络 爬虫 相 比,主 要有 以下一 点改 进 :首 先 ,使用 多线 程爬 虫取 代传 统 的单 线 程爬 虫 ,提 高 丫数据 扶 取速 率 ;其 次 ,针对 微博 的反 爬 虫机 制 设 计 了四种 突破 策 略 ;最后 ,成 功 实现 了对 于微 博评 论等 动 态 网页 的 爬 取 。
(1)手动 获 取 cookie登陆 : 该方法 较 为简 单 ,但 是 需要 人 为 参 与 , 自动 化程 度低 。
(2)post方 法 登陆weibo.cor n:该方 法 难度较 高 ,主要 因为 以 下 三点 。其 一 ,网页版微博 上存在 大斌 的, ’告 片,javascripH'℃码 复 杂 ,从而 降低 了后续 工作 中源码 分析 的效率 。I4 其二 ,官方 分 别使 用 了Base64和 RSA 加 密算法对 用户 账号和 密码进 行了加 密。 ■ 第 一 次跳转到 的URL在使用 正则表达式 匹配后才能得到 目标主页
图 1 Scrapy多 线 程 爬 虫 框 架 原 理 图 (3)post方 法 登 陆weibo.CI'E巾 f移 动 端 页面 相 对 简沽 , 网页 源码 较 少 ,所 以相对 登 陆 网页版 更加 简 单 ,但 也存 在两 个难 点 。其 一 , 蹙 陆时 会 出现验 证 码 ,本 文采 用 的解决 方法 足 下载 到本 地 然后 手动 输 入 。其二 ,登陆 http://weibo.cn/后 会有 个重 定向 ,这 时 必 须 设定user.agent,否D]post完成 后 会卡在 跳转 页面 。 (4)利 用 自动 化测 试工 具 Selenium:Selenium 是 一 个 门动 化 测 试 工具 ,相 当于一 个没 有 界面 浏 览器 ,可 以完 全模 拟浏 览器 行 为 , 所 以利 用它 进行 模拟 登 陆非 常方便 。"
1.Scrapy多线 程爬 虫框 架
目前 , ̄python实现 多 线程 爬 虫主 要有 两 种方 法 。一 是 自行 设 计彩线程 函 数 , 二足使 用python的scrapy包 来 包装 线程 对 象 。【3]本 爬 虫系 统主 要 使 川Scrapy框 架编 写 ,Scrapy框架 是 一种 引擎和 下 载 器之 问 的框架 ,主 要功 能 是处 理Scrapy引擎与 下载 器 之间 的请 求及 响 应 。其基 本组 件 币iI 作 原理 如 图 1所 示 。
续 分析 . 实验 结 果表 明 ,该爬 虫系统获取 数据 的实行 性和 效 率 高,稳 定性 和;住确性较 好 . 【关键词 】微博数据;Python;Scrapy ̄t_ ;反爬 虫机制
引 言
新 浪微 博作 为我 闲 主流 社 交媒体 ,拥 有海 量 数据 。 自2009年 推 出以来 ,新 浪微 }{l}的使 用 人数 急速 上升 ,带 来 的是信 息 量的 剧增 。 每 天 ,人们 通 过转 发 、互粉 、点赞 等行 为 发表 自 己的喜 恶看 法 ,将 个 人观 点放 大 到社 会 问 。在 如今 这个 大数 据 时代 ,社 交 网络 分析 依 赖 于 海 量 的数 据 来 探 索 人 类 社 会 关 系 中的 奥 秘 ,而 如 何获 取 这 些 数据 至 关重 要 。 此之 前 ,国 外 的研 究学 者 已经对 Twitter、You Tube等社 交平 台进 行 了,一‘系 拥J的分 析 ,其研 究 方法 相对 成熟 。他们 获 取 数 据 的主 要 方法 足 通 过 网站 官 方 提供 的API接 [= 】。…在 国 内 , 由于新 浪 官方 目前 限制 相 关数 据接 口的使 用 ,所 以研 究者要 想 获取 数 据 ,需 另辟 蹊径 。
3.动 态 网页 抓 取
新 浪 微 博 与 豆 瓣 、 知 乎 等 其他 社 交 网站 的 区 别在 于 : 微 博 中 很 多 网页 都是动 态 的 ,爬取 有 一 定的难 度 ,所 以需要特 殊 处理 。土 要 有两 种爬 动 态 网站 的策 略可 以选 取 。第 一种 方 法是 使用 自动 化 测 试 工 具selenium进 行抓 取 ,这 主 要 是 因为chrome driver可 以渲 染 用 iavascript生成 的 网站 。具 体 做法 是 先获 取 网页 源码 ,再使 用 XPath 路 径 语言 解析 网 页。Selenium 抓 取 虽然 简洁 方 便 ,但 存 在抓 取速 率
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