微博数据抓取方法
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。
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。
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。
09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“DG”评论
09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论2019-01-02 陈旸数据分析实战45讲进入课程讲述：陈旸时长12:44大小11.68M 上一讲我给你讲了数据采集的来源，其中有一个很关键的工具叫做八爪鱼，今天我们就用八爪鱼实战模拟一下如何进行数据采集。
在文末你可以看到我操作的流程视频。
八爪鱼的基本操作在开始操作前，我先来介绍下今天要讲的主角“八爪鱼”工具。
相比使用 Python 进行爬虫，八爪鱼的使用更加简便，因为是所见即所得的方式，基本上不需要编写代码，除了在正则表达式匹配的时候会用到 XPath。
下载APP这里简单介绍下 XPath，XPath 的英文是 XML Path Language，也就是 XML 的路径语言，用来在 XML 文件中寻找我们想要的元素。
所以八爪鱼可以使用 XPath 帮我们更灵活地定位我们想要找的元素。
自定义任务 VS 简易采集如果你想要采集数据就需要新建一个任务，在建任务的时候，八爪鱼会给你一个提示，是使用八爪鱼自带的“简易采集”，还是自定义一个任务。
简易采集集成了一些热门的模板，也就是我们经常访问的一些网站。
它可以帮助我们轻松地实现采集，只需要我们告诉工具两个信息即可，一个是需要采集的网址，另一个是登录网站的账号和密码。
虽然简易采集比较方便快捷，但通常还是推荐使用自定义任务的方式，这样可以更灵活地帮我们提取想要的信息，比如你只想采集关于“D&G”的微博评论。
流程步骤八爪鱼的采集共分三步：1. 输入网页：每个采集需要输入你想要采集的网页。
在新建任务的时候，这里是必填项。
2. 设计流程：这个步骤最为关键，你需要告诉八爪鱼，你是如何操作页面的、想要提取页面上的哪些信息等。
因为数据条数比较多，通常你还需要翻页，所以要进行循环翻页的设置。
在设计流程中，你可以使用简易采集方式，也就是八爪鱼自带的模板，也可以采用自定义的方式。
3. 启动采集：当你设计好采集流程后，就可以启动采集任务了，任务结束后，八爪鱼会提示你保存采集好的数据，通常是 xlsx 或 csv 格式。
新媒体数据分析-4微博数据分析
新媒体数据分析-4微博数据分析新媒体数据分析 4 微博数据分析在当今数字化的时代，微博作为一个极具影响力的社交媒体平台，拥有着庞大的用户群体和海量的信息。
对于企业、品牌、自媒体等各类主体而言，深入了解和分析微博数据至关重要。
通过对微博数据的挖掘和分析，我们能够洞察用户行为、把握市场趋势、评估传播效果，从而制定更具针对性和有效性的营销策略。
接下来，让我们一起深入探讨微博数据分析的关键方面。
首先，我们来谈谈微博数据的来源。
微博提供了丰富的数据接口，包括但不限于粉丝数据、微博内容数据、互动数据（如点赞、评论、转发）等。
这些数据可以通过微博的官方后台管理工具、第三方数据分析平台或者自己开发的数据抓取程序来获取。
然而，在获取数据的过程中，需要遵守相关的法律法规和平台规定，确保数据的合法性和安全性。
粉丝数据是微博数据分析的重要组成部分。
我们可以了解到粉丝的数量、增长趋势、地域分布、年龄性别构成等信息。
粉丝数量的增长情况反映了账号的吸引力和影响力的变化。
而粉丝的地域分布和年龄性别构成则有助于我们更好地了解目标受众的特征，从而制定更符合他们需求的内容策略。
微博内容数据则包括发布的微博的文本、图片、视频等元素。
通过对微博文本的分析，我们可以运用自然语言处理技术，提取关键词、主题和情感倾向。
比如，通过分析用户对某一产品或服务的评价关键词，了解用户的关注点和满意度；通过情感倾向分析，判断用户对相关话题的态度是积极、消极还是中性。
此外，图片和视频的受欢迎程度也能为我们的内容创作提供参考，比如哪种类型的图片更容易吸引用户的注意力，哪种视频风格更能引发用户的互动。
互动数据是衡量微博传播效果的关键指标。
点赞数、评论数和转发数直接反映了用户对微博内容的参与度和兴趣程度。
高点赞、高评论和高转发的微博通常意味着其具有较高的话题性和传播价值。
我们可以进一步分析这些互动数据的来源，即哪些用户群体更倾向于参与互动，从而更好地优化我们的内容和互动策略。
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。
抓取数据的工具方法
抓取数据的工具方法一、抓取数据的重要性。
1.1 数据就是宝藏。
1.2 跟上时代的步伐。
要是不重视数据抓取，那可就像是还在骑着毛驴赶路，别人都开上汽车了。
现在各行各业都在快速发展，大家都在依靠数据做决策。
如果不能有效地抓取数据，就只能被时代的浪潮远远地抛在后面。
就像那些传统的小商店，如果不通过数据了解周围居民的需求变化，可能就会被新的、更了解消费者的便利店给取代了。
二、常用的抓取数据工具方法。
2.1 网络爬虫。
网络爬虫就像是一个勤劳的小蜘蛛，在互联网这个大网上爬来爬去。
它可以按照我们设定的规则，自动地从网页上抓取数据。
比如说，我们想要了解某一类产品在各个电商平台上的价格，就可以编写一个简单的网络爬虫程序，让它去各个电商平台的网页上把价格数据给抓回来。
不过呢，这网络爬虫也得合法合规地使用，不能乱爬一气，不然就像是小偷闯进了别人家，是要触犯法律的。
2.2 数据采集软件。
现在市面上有很多数据采集软件，这些软件就像是一个个贴心的小助手。
它们操作起来相对简单，不需要太多的编程知识。
就像有些软件专门用来采集社交媒体上的数据，比如微博、抖音等平台的数据。
企业可以用这些软件采集用户对自己品牌的评价、关注度等数据，就像是竖起了耳朵在听大众的声音。
但是呢，这些软件也有局限性，可能在数据的精准度和深度上不如自己编写的程序。
2.3 API接口获取。
API接口获取数据就像是走了一条捷径。
很多大型的平台，像百度地图、腾讯新闻等，都会提供API接口。
如果我们想要获取这些平台上的某些数据，只要按照它们的规定申请使用API接口就可以了。
这就好比是住在公寓里，我们通过正规的大门进出拿东西，既方便又合法。
有些API接口可能会有访问限制或者收费等情况，这就需要我们权衡利弊了。
三、使用抓取数据工具方法的注意事项。
3.1 合法性。
这一点可千万不能马虎，就像俗话说的“没有规矩，不成方圆”。
在抓取数据的时候，一定要遵守法律法规。
不能未经授权就抓取别人的数据，否则就会惹上大麻烦。
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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。