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微博爬虫WeiboSpider.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
微博爬虫WeiboSpider是一款用于从微博平台抓取数据的自动化工具，适用于研究、数据分析和信息采集等场景。此程序能够高效地获取用户发布的内容及相关互动信息，助力深入挖掘社交媒体上的公众讨论趋势与热点话题。 【项目简介】 该项目使用了第三方库：Okhttp, okio, Jsoup（在运行项目前需要下载并添加这些库）。 main包中包含两个执行类：一个用于抓取用户的关注列表，另一个用于获取用户个人数据。 Spider包中的类负责信息的抓取和解析。 datacollect包下的类将从Spider包返回的相关list数据插入到数据库。

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  • 微博爬虫WeiboSpider.zip
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    微博爬虫WeiboSpider是一款用于从微博平台抓取数据的自动化工具，适用于研究、数据分析和信息采集等场景。此程序能够高效地获取用户发布的内容及相关互动信息，助力深入挖掘社交媒体上的公众讨论趋势与热点话题。 【项目简介】 该项目使用了第三方库：Okhttp, okio, Jsoup（在运行项目前需要下载并添加这些库）。 main包中包含两个执行类：一个用于抓取用户的关注列表，另一个用于获取用户个人数据。 Spider包中的类负责信息的抓取和解析。 datacollect包下的类将从Spider包返回的相关list数据插入到数据库。
     
  • 微博相关爬虫
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    本项目为一个用于抓取新浪微博公开数据的爬虫程序，旨在分析用户信息、微博内容及互动情况等数据，以研究社交媒体上的行为模式和传播规律。 有用的微博爬虫可以使用多个账号登录，在舆情分析中有应用价值。
     
  • Python实现微博登录模拟（微博爬虫）
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    本教程讲解如何使用Python编写代码来模拟登录微博，并进行数据抓取，适合想学习网络爬虫技术的初学者。 主函数（WeiboMain.py）的代码如下： ```python import urllib2 import cookielib import WeiboEncode import WeiboSearch if __name__ == __main__: weiboLogin = WeiboLogin(xxx@gmail.com, xxxx) # 邮箱（账号）、密码 if weiboLogin.Login() == True: print 登陆成功！ ``` 前两个`import`语句是加载Python的网络编程模块，后面的`import`语句则是加载另外两个文件。
     
  • 微博关键词爬虫代码
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    这段代码用于抓取和分析微博平台上的热门或特定关键词的数据，适用于研究、数据分析及了解公众话题趋势等场景。 根据关键字、起始时间和天数自动抓取指定时间段内的微博数据。包括微博ID、用户ID、发布时间、VIP状态、微博内容以及转发信息中的转发次数和评论数，并将这些数据写入Excel表格中。
     
  • WeiboCrawler: 自动登录微博爬虫
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    WeiboCrawler是一款自动化的微博数据采集工具，能够实现模拟用户行为进行登录，并高效地抓取所需信息。 微博爬虫weiboCrawler支持自动登录，并能导出微博文章及问答的全文内容【付费内容需自行购买博主会员】。 查看效果，请点击目录下1245161127.html文件。 使用流程： 1. 保存cookie信息。首先在网页版微博中登录，然后依次访问以下地址并复制所需字段： - chrome://settings/cookies/detail?site=login.sina.com.cn ，点击ALC； - chrome://settings/cookies/detail?site=passport.weibo.co，分别点击SRF和SRT； - chrome://settings/cookies/detail?site=weibo.com，分别点击SUB、SUBP 和 ALF。 您可以将上述内容保存为两种格式： 临时Cookie：利用复制的SUB和SUBP字段替换文件cookie内的占位符xx。
     
  • Python 3 微博爬虫 GUI 程序（含图片和微博）
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    本程序为Python 3开发的微博数据采集工具，具备图形用户界面，可便捷地抓取并保存图文内容。适合研究与学习使用。 这篇博文介绍了一个非GUI的纯代码微博爬虫项目。该项目具备以下功能： 1. 用户可以输入需要抓取的微博ID，选择保存位置后点击运行即可开始爬取。 2. 提供进度可视化界面以便用户了解当前状态。 3. 内置代理失效时支持自定义设置代理信息以继续使用服务。 4. 展示被爬取者的个人信息。
     
  • Python微博爬虫（Weibo Spider）- 获取新浪微博数据
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    Python微博爬虫(Weibo Spider)是一款专为获取新浪微博公开数据设计的工具。使用该爬虫可以轻松抓取用户帖子、评论等信息，适用于数据分析与研究。 本程序能够连续抓取一个或多个新浪微博用户的资料（例如胡歌、迪丽热巴、郭碧婷），并将结果保存至文件或数据库之中。所获取的信息几乎涵盖了用户微博的所有数据，包括但不限于用户信息与微博内容两大类别。由于细节繁多，在此不一一列举，请参考具体字段详情以了解更多信息。 若仅需提取用户的个人资料，则可通过调整设置来实现这一功能。使用本程序时需要配置cookie以便访问新浪微博的数据；后续会详细介绍如何获取所需的cookie值。如无需设定cookie，亦可选择免cookie版本，二者核心功能大致相同。 抓取到的信息可以保存为多种格式的文件或数据库记录： - 文本（txt）文件 - 逗号分隔值（csv） - JavaScript对象表示法(JSON) - MySQL关系型数据库 - MongoDB非关系型数据库 - SQLite轻量级嵌入式SQL 此外，该程序还支持下载微博内的多媒体内容，包括但不限于原创和转发状态下的图片与视频。特别地，在免cookie版本中增加了对Live Photo视频的抓取功能。 具体可获取并保存的内容如下： - 原创微博中的原始图片 - 转发微博中的原始图片 - 原创微博中的视频文件 - 转发微博中的视频文件 对于免cookie版，还额外提供以下下载选项： - Live Photo格式下的原创视频内容 - Live Photo内的转发视频
     
  • Python编写微博爬虫获取新浪微博数据
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    本项目通过Python编程语言开发了一款用于抓取新浪微博公开数据的爬虫工具，旨在收集和分析用户的发帖内容、互动情况等信息。 你是否对新浪微博的数据感兴趣？是否想挖掘其中的宝藏信息？这份资源将为你打开一扇通往新浪微博数据世界的大门。 该资源教你如何使用Python编写一个微博爬虫，从微博中获取所需的数据。无论你是要进行市场研究、数据分析，还是仅仅对微博的数据感兴趣，这份资源都能满足你的需求。 它适用于本科课程设计、毕业设计以及Python学习等多种场景。在课程设计中，你可以将其作为基础来深入研究微博数据的特性；在毕业设计中，可以利用其获取数据为项目提供支持；对于Python学习者来说，则能帮助掌握爬虫编写技巧，提升编程能力。 资源内容包括详细的代码实现、配置文件以及使用说明：代码部分清晰易懂，并方便修改以满足个性化需求；配置文件提供了重要的参数设置，使整个流程更加顺畅；而使用说明则从安装到运行全程指导你顺利完成项目。 通过这份资源的学习，无论你是数据分析的初学者还是有一定经验的Python用户，都能从中受益匪浅。
     
  • Python微博爬虫资料合集.zip
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    该资料合集包含使用Python编写微博数据抓取工具的相关教程、代码实例及解决方案，适用于初学者和进阶用户学习与实践。 python爬虫新浪微博爬虫.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip python爬虫新浪微博爬虫资料合集.zip
     
  • 新浪微博主题爬虫-SinaWeiboCrawler（源码）
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    SinaWeiboCrawler是一款专为开发者设计的Python工具，用于爬取新浪微博的数据。该开源项目提供详细的文档与示例代码，助力用户快速上手并高效利用微博平台资源进行数据分析和研究。 项目旨在爬取新浪微博用户数据，并为用户画像、情感分析及关系建模提供结构化数据支持。该项目依赖于第三方库HTTPClient和Jsoup（用于解析HTML），以及fastjson。 程序的核心逻辑位于useVersion2014/WeiboCrawler3.main()中，其中WeiboCrawler3的实例对象crawler会调用crawl方法来抓取原始数据并将其存储在文件里。之后，代码将从磁盘上的文件读取和解析这些数据以生成最终所需的数据。 具体来说，`String html = crawl.getHTML(url)`用于根据URL获取网页内容；而`crawler.isVerification(html)`则用来判断是否需要输入验证码。如果连接超时，则会尝试重新建立连接。 对于新浪微博的模拟登录逻辑，在Sina类中通过以下方法实现：调用Sina.login(username, password)和preLogin(encodeAcco)，完成用户认证过程。