符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设
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这篇文章主要介绍了python爬虫如何爬取微博粉丝数据,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。
现如今,微博成为大多数追星族追星的渠道之一,通过超话打卡,微博打榜,控评等维护自己的偶像。而品牌方会根据明星粉丝流量选取合适的代言人或活动嘉宾,微博中的粉丝数据可以很简单的分析出。
1、自动登录微博
driver = webdriver.Chrome(driver_path) # 打开Chrome driver.maximize_window() # 将浏览器最大化显示 driver.get(weibo_url) # 打开微博登陆页面 time.sleep(10) # 加载页面需要时间,延时10s来确保页面已加载完毕 time.sleep(2) driver.find_element_by_name("username").send_keys(username) ##输入用户名 driver.find_element_by_name("password").send_keys(password) ##输入密码 driver.find_element_by_xpath("//a[@node-type='submitBtn']").click() ##点击登录按钮
2、获取cookie并将返回的Cookies数组转成微博需要的cookie格式
for x in range(len(cookies)): value = cookies[x]['name'] + "=" + cookies[x]['value'] + ";" cookie = cookie + value return cookie
3、利用BeautifulSoup库进行解析html操作
headers['Cookie']=cookie info_response = requests.get('http://s.weibo.com/user/' + names_list[x], headers) # 微博搜索的页面url info_soup = BeautifulSoup(info_response.text, 'html5lib') # 利用BeautifulSoup库进行解析html操作 info_soup = get_html(info_soup, "pl_user_feedList")
4、找到用户信息的html
weibo_info = info_soup.find_all('a', attrs={"class": "W_linkb", "target": "_blank"}) # 找到用户信息的html id = weibo_info[0].get('href') # 用户id subs_size = weibo_info[0].string # 关注数 fans_size = weibo_info[1].string # 粉丝数 contents_size = weibo_info[2].string # 微博数 subs_size = int(re.sub("\D", "", subs_size)) # 只取出数字,其它的不管用,下面同理 fans_size = int(re.sub("\D", "", fans_size)) contents_size = int(re.sub("\D", "", contents_size)) id = int(re.findall('\d+', id)[0]) return [subs_size, fans_size, contents_size, id]
5、进行爬取
if __name__ == '__main__': browser = WeiboFansCrawler() browser.login() # 明星列表 star_lists = ['谢娜', '何炅', 'Angelababy', '杨幂', '陈坤', '赵薇', '姚晨', '林心如', '邓超', '郭德纲', '林志颖', '张小娴', '赵丽颖', '范冰冰', '贾乃亮', '唐嫣', '胡歌', '陈乔恩', '王力宏', '黄晓明', '文章同學', '刘亦菲', '陈羽凡'] # 若本地缓存中没有,则在线获取ID if len(browser.stars) == 0: for star in star_lists: browser.get_page_id(star) # ID缓存到本地 with open('star_id.txt', 'w') as f: f.write(str(browser.stars)) # 获取主页数据 browser.get_fan_cnt() browser.get_home_data() browser.dump_home_data() # 获取并缓存数据到本地 loop = 0 while True: browser.get_fans_data() browser.dump_fans_data() loop += 1 if loop > 20: break time.sleep(100) print(browser.stars) print(browser.data)
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